在不同时间针对类似问题，DeepResearch 的输出结果可能存在差异，这可能是由于训练数据的变化、模型架构或参数的更新以及输入处理方式的差异造成的。机器学习模型依赖于训练数据，如果数据随着时间的推移而更新或扩展，模型的响应可能会发生变化以反映新的信息。例如，2023 年关于“保护 API 的最佳实践”的问题可能强调 OAuth 2.0，但如果训练数据后来包含了 OAuth 实现中发现的漏洞，那么 2024 年的响应可能会建议采取额外的安全措施，如令牌绑定。同样，如果使用不同的数据源（例如添加来自新框架的技术文档）重新训练模型，其答案可能会优先考虑不同的工具或库。
另一个因素是对模型本身的调整。开发人员经常微调模型以提高准确性、减少偏差或优化性能。对模型的注意力机制或分词过程的微小更改可能会改变它解释关键字的方式。例如，像“处理 Python 中的内存泄漏”这样的查询最初可能侧重于 gc.collect()，但在重新训练后，该模型可能会强调上下文管理器或像 tracemalloc 这样的分析工具。输出生成中的随机性也起作用：许多模型使用带有“温度”设置的采样技术来引入可变性。如果在请求之间调整温度，即使相同的提示也可能产生不同级别的细节或替代示例。
最后，外部上下文和输入细微差别也很重要。如果用户的查询是对话的一部分，模型可能会引用之前的消息，如果上下文窗口或会话管理发生变化，则会导致不一致。例如，单独询问“如何实现缓存？”可能会产生一般策略，但在关于微服务的线程中提出相同的问题可能会优先考虑 Redis。措辞上的细微差别——比如“优化数据库查询”与“加速 SQL”——可能会触发不同的解析逻辑，尤其是在模型预处理步骤的更新影响关键字提取的情况下。即使是硬件差异，例如 GPU 与 CPU 推理，也会在模型计算中引入数值变化，从而略微改变输出。这些因素共同解释了为什么看似相似的问题可能会随着时间的推移产生不同的结果。