查询的复杂性直接影响 DeepResearch 的性能及其输出的深度。 简单的查询，例如事实性问题或基本定义请求，可以快速处理，因为它们依赖于简单的模式匹配或从结构化数据中检索。 例如，询问“Python 的 zip() 函数是什么？”会触发对语法和基本用例的简明解释。 这些任务需要最少的计算工作，从而使系统可以优先考虑速度而不是深度。 但是，随着查询变得更加复杂（例如，涉及多步推理、上下文分析或综合各种来源的查询），系统必须分配更多资源来解析意图、收集相关数据和构建连贯的响应。
复杂的查询通常需要更深入的计算工作，这会影响响应时间和资源使用率。 例如，像“比较 Rust 和 Go 在分布式系统中的性能，考虑内存管理和并发模型”这样的问题需要分析技术文档、基准和社区讨论。 这涉及解析技术术语、交叉引用多个来源以及平衡权衡——这些任务会增加延迟和计算负载。 系统可能会在这里优先考虑准确性而不是速度，从而导致更长的处理时间。 此外，高度抽象或模糊的查询（例如，“设计用于实时分析的可扩展架构”）可能需要迭代澄清，从而在系统尝试缩小范围时进一步影响性能。
输出中的详细程度随查询复杂性而变化。 简单的问题产生简短而集中的答案，而复杂的问题则会触发分层解释。 例如，有关“React 与 Vue 状态管理”的查询可能包括代码片段、性能考虑因素和生态系统工具比较。 但是，过于宽泛或模糊的请求（例如，“解释机器学习”）可能会使系统不堪重负，从而导致泛化的摘要。 为了优化结果，开发人员应使用特定参数（例如，指定技术约束（例如，“无服务器环境”）或用例）来构建查询。 这有助于系统有效地分配资源，在深度和清晰度之间取得平衡，同时避免不必要的计算开销。