由于范围和所需深度的差异，DeepResearch 在处理广泛、开放式的主题与具体问题时表现不同。 对于具体问题（例如“React 的虚拟 DOM 如何提高渲染性能？”），系统可以快速从其训练数据中找到精确的技术细节。 狭窄的焦点使其能够提供简洁、有针对性的答案，并提供清晰的示例（例如，差异算法、批量更新）。 然而，对于诸如“现代 Web 开发中的挑战是什么？”等广泛主题，系统必须综合跨多个领域（安全性、框架、性能）的信息。 这可能会导致答案全面，但除非明确指导，否则可能会停留在表面，或遗漏利基子主题。
处理广泛的主题需要 DeepResearch 平衡深度和广度。 例如，像“解释云计算”这样的查询需要涵盖基础设施模型（IaaS、PaaS）、部署策略和用例。 虽然系统可以概述这些领域，但开发人员可能需要提出后续问题来深入研究诸如“AWS Lambda 如何处理冷启动？”等具体问题。 广泛的主题也会增加包含不太相关信息的可能性。 例如，关于“机器学习”的一般查询可能会提到基本算法，但会跳过对于构建推荐系统的开发人员至关重要的实现细节。 系统在这里的有效性取决于用户如何完善他们的提示以引导焦点。
具体问题受益于 DeepResearch 检索和构建技术细节的能力。 诸如“如何使用 NumPy 优化 Python 循环？”这样的查询可以产生逐步的代码示例和基准，直接满足开发人员的需求。 然而，过于狭窄或措辞不当的问题（例如“为什么我的代码崩溃？”）可能会缺乏上下文，从而导致通用的故障排除步骤。 当问题包含明确的参数（语言、错误消息、用例）时，系统表现出色。 例如，“调试 JavaScript ES6 模块中的 ‘undefined is not a function’” 允许对导入/导出语法检查进行精确指导。 相比之下，广泛的主题需要用户迭代地缩小范围，以提取可操作的见解。