快速结论
如果你使用AI主要是为了回答问题，选择Perplexity Pro。发生了什么、这是谁做的、这个词是什么意思、X现在的最新情况如何。Perplexity是为此打造的最干净的产品，如果研究就是全部工作，而不是某项工作的第一步，它就是赢家。
如果研究之后通常还要产出点什么，选择Whizi。一份备忘录、一份简报、一份演示文稿、一封邮件、一份初稿、一段代码。后半段是完全不同的工作，需要不同的模型，而在同一个对话线程里完成这两件事，比换到第二个工具明显更快。
测试方法很简单。看看你最近十次Perplexity搜索，问问自己搜完之后立刻做了什么。如果答案大多是「没什么，我已经拿到了想要的信息」，那就留在Perplexity。如果答案大多是「打开了另一个工具开始写东西」，你其实是在为一次切换付费。
你做的到底是哪种研究？
回答一个问题，意味着你想要一个可以核实来源的具体事实。Perplexity从头到尾都是为此打造的：提问、带来源的答案、后续追问细化。它的Focus模式和追问流程，对这个特定循环来说，比通用聊天更好用。
建立理解是另一回事。你要阅读十五份资料，从每一份里提取可比较的事实，注意它们在哪里互相矛盾，然后写出一份有明确立场的东西。这更像是把一摞文档摆在一起阅读，而不是单纯搜索。它需要一个很大的上下文窗口，需要把信息提取成统一的结构，最后还需要一个写得好的模型。
大多数专业研究本质上是第二种，只是披着第一种的外衣。你从一个问题出发，最后却需要一份文档。
| Perplexity Pro | Whizi | |
|---|---|---|
| 带引用的网页搜索 | 面向问答循环的一流表现 | 支持，Pro方案还包含Perplexity自家的Sonar Pro |
| 追问与细化体验 | 专门打造 | 通用聊天 |
| 同时阅读多份文档 | 支持 | Claude Sonnet 5可容纳100万token的上下文 |
| 提取为统一表格 | 可以做到 | 采用严格结构的GPT |
| 撰写交付物 | 不是重点 | 同一对话线程里的Claude |
| 编程 | 有限 | GPT和Claude |
| 图像生成 | 有限 | Pro及以上方案包含 |
| 模型选择 | 在产品内可选 | 每条消息都可跨系列切换 |
| 费用 | 每月$20，或每年$200 | 每月$15.99到$49.99，按年计费更低 |
切换工具到底要付出什么代价
两个工具最明显的代价是第二笔订阅费。更大的代价是那些无法带走的上下文。
当你在一个产品里完成研究，再到另一个产品里开始写作，你只带走了结论，却丢掉了推理过程：哪些来源互相矛盾、原因是什么，你决定不用的那个数字，附加在那个headline数字上的但书，你查证过又否决掉的三件事。写作模型从零开始，于是你要么把这一切重新解释一遍，要么更常见的是，你不解释，草稿就比你实际的理解要单薄。
在同一个对话线程里完成两件事，意味着撰写草稿的模型面前摆着完整的研究历史。实际效果是：需要的指令更少，研究和草稿之间的事实性差错更少，初稿一开始就包含了你发现的细微差别，而不只是它的摘要。
还有一件事只有在同一个地方才能做到，那就是拿草稿去核对自己的研究。把这份草稿和上面的资料来源对一遍。标出每一个比来源支撑力度更强的说法，以及每一个我搬运错了的数字。这条提示词要求研究和草稿处于同一个对话里。
在Whizi里复现Perplexity的流程
保留引用的习惯是值得的，而且它的迁移比大多数人想象的更直接：Whizi内置了Perplexity自家的Sonar Pro搜索模型，Pro方案每条消息20个额度，所以提问回答循环可以先在同一个引擎上跑，再交给Claude Sonnet 5来撰写草稿。对于其他联网模型，与其依赖产品自动执行这些要求，不如把要求写明白。
搜索提示词
研究[问题]。为每一条发现返回一个来源URL和发布日期。当来源互相矛盾时，两边都展示出来，不要自行调和。任何找不到来源的内容都标记为未核实。不要用看似合理的数值去填补空白。
追问
关于[具体发现]这个说法，找到原始来源，而不是引用它的文章，告诉我原始来源实际测量的是什么。
第二条提示词正是Perplexity用户常常想要、却很少主动提出的。统计数字每转手一次就会失真，追溯到第三层引用时，那个数字往往已经面目全非。
接下来是Perplexity做不到的部分
只使用上面带来源的发现，为[受众]起草[交付物]。每一个说法都必须能追溯到这个对话线程里的来源。标出我还需要核实的内容。语气：[粘贴样本]。
Perplexity依然更胜一筹的地方
这不是一篇说Perplexity不好的文章，假装它不好也没有任何帮助。
它仍然是纯带引用搜索的最佳产品，每月$20，或每年$200，能买到不少东西：每天300+次Pro搜索、可选的底层模型，以及每月$5的API额度。提问到答案的循环更紧凑，追问的交互是设计出来的而不是临时拼凑的，引用的呈现更干净，Focus模式在把搜索限定到某种来源类型上，确实是个好主意。对于一天里频繁出现的快速事实查询，它比在通用聊天里输入一段精心限定的提示词体验更好。
所以，如果你使用AI主要是阅读和回答问题，而写作已经有别的工具覆盖，或者你根本不需要写作，那就留在Perplexity Pro。两个都用也完全合理，不过这时候值得算一笔账：Perplexity Pro的$20加上ChatGPT Plus的$20，每月是$40，而Whizi Pro每月$29.99，按年计费是$19.99，就能把研究、写作、编程和图像放进一个方案里。
用你自己的工作来决定
- 拿出你最近十次Perplexity搜索，写下每次搜完之后十分钟内你做了什么。
- 数一数有多少次最终形成了一份交付物，而不是止步于答案本身。
- 挑其中一次，在Whizi里完整跑一遍：先是带来源的研究提示词，然后在同一对话线程里用Claude起草。
- 对比两点：你需要重新解释多少内容，以及草稿里包含的是研究里的细微差别，还是只有结论。
如果你的大多数搜索都止步于答案，就留在原地。如果大多数搜索只是一项任务的前半段，一个对话线程就胜过两个标签页。
如果你确实要切换，有一个提醒，因为它关系到真金白银：Perplexity表示，在App Store或Google Play里修改支付信息会开启第二笔订阅并向你收费，而删除账户并不会取消第一笔订阅。如何从Perplexity移除银行卡里有安全的操作顺序。
- 看看你最近十次搜索，记下每次搜完之后立刻做了什么
- 数一数有多少次最终形成了一份文档，而不是止步于答案
- 在提示词本身里，要求每条发现都附上URL和日期
- 要求原始来源，而不是引用它的文章
- 在同一对话线程里撰写草稿，让细微差别得以延续
- 在发送之前，先运行「用来源核对草稿」的提示词
- 在决定是否同时保留两个订阅之前，先把账算清楚
常见问题
在Whizi里能获得Perplexity那样的引用吗？
可以，有两种方式。最直接的是Perplexity自家的Sonar Pro模型，Whizi在Pro方案里提供，每条消息20个额度。使用其他联网模型时，直接明确提出要求：每条发现都要有来源URL和发布日期，来源矛盾时两边都展示出来，无法核实的内容标记清楚。呈现方式不如Perplexity精致，但核实的严谨程度完全一样，因为无论如何你都应该去打开这些来源查看。
我应该取消Perplexity Pro吗？
如果你的研究通常以你自己写的东西收尾，答案是应该取消，因为两个工具之间的切换会让你损失推理过程，而不只是第二笔订阅费。如果你只是把Perplexity当作带引用的搜索引擎使用，看重提问回答循环，那么保留它是合理的，Whizi可以和它一起使用。值得先算一笔账：Perplexity Pro每月$20，再加另一份$20的订阅，就是$40，超过了一份覆盖研究、写作、编程和图像的Whizi Pro方案。
Whizi比Perplexity Pro加ChatGPT Plus更便宜吗？
是的。这两者加起来每月$40，各自$20，而Whizi Pro每月$29.99，按年计费是$19.99，还同时覆盖GPT、Claude和Gemini。省下的钱是实打实的，但更有用的区别是研究和撰写发生在同一个对话线程里，上下文得以保留，而不是在切换标签页时被压缩成摘要。
哪个更适合学术研究？
它们服务于不同阶段。Perplexity擅长找出某个主题上已有哪些资料。Whizi更擅长下一个阶段，也就是你把论文本身上传进来，跨文档工作：一张每项研究占一行的证据表、提取成统一的结构，以及一个能保留学术措辞分寸的写作模型。两者都无法免除你亲自打开每一个来源、核实每一个DOI的要求，而这才是真正会出问题的地方。
Whizi有Focus模式或Collections吗？
没有作为具名功能存在。等价的做法是一段可复用的提示词：你保留下来反复粘贴使用的一段话，它限定来源、设定输出格式、并把你希望每次都应用的标准写进去。这需要比点一下模式按钮多花一点设置功夫，但换来的是完全可编辑，而且可以在任何模型上运行，而不受产品固定死。