DeepResearch 的输出格式与典型的搜索引擎结果页面 (SERP) 在三个关键方面有所不同：结构、技术内容的深度以及针对开发者工作流程的定制。标准 SERP 优先考虑简洁和广泛的相关性——列出带简短摘要的链接——而 DeepResearch 则组织结果以强调技术精度、上下文和可操作数据。例如，结果不是一个简单的链接列表，而是可能按文档、代码仓库、故障排除帖子或 API 规范等类别分组。这使得开发者可以快速识别他们需要的资源类型，而无需筛选不相关的内容。
第二个区别在于结果中直接包含详细的技术信息。典型的 SERP 显示优化了可读性的摘要，但 DeepResearch 可能会直接显示语法示例、参数定义或错误处理策略。例如，搜索“Python HTTP client timeout”可能会返回一个演示使用 timeout 设置的 requests.get() 代码块，同时还包含相关库或安全最佳实践的链接。这减少了访问多个页面来收集必要信息的需要。此外，结果可能集成交互元素，例如不同编程语言或特定版本的文档的可折叠部分，使开发者无需额外的查询即可优化结果。
最后，DeepResearch 优先考虑与开发者工具和工作流程的集成。标准搜索引擎侧重于网页，而 DeepResearch 可能会展示来自小众来源的结果，例如 GitHub 仓库、CLI 工具文档或调试论坛。例如，关于特定错误消息的查询可能会返回匹配的 Stack Overflow 帖子、GitHub 问题讨论以及官方项目变更日志的片段。结果还可能包含元数据，如 API 端点可靠性评分或与特定框架的兼容性。这种方法简化了调试或库选择等任务，使结果符合开发者所需的技术深度和特异性。