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AI应用风向标（公众号：ZhidxcomAI）作者｜江宇编辑｜漠影

智工具11月25日报道 ，今日 ，OpenAI正式在ChatGPT内上线“shopping research”购物研究功效 ，为用户提供针对详细需求的商品研究与比照能力 。该功效基于强化学习特殊训练的GPT-5 mini版本 ，能够抓取零售网站的商品信息、整理比照 ，并天生个性化购置指南 。

现在 ，“shopping research”购物研究功效将向Free、Go、Plus和Pro用户开放 ，并在假期时代提供险些不限量的使用额度 。

该功效的焦点在于把“找商品”酿成一个交互对话历程 。用户只需形貌需求 ，好比“1000美元以内、屏幕凌驾15英寸、适合游戏的条记本”或“轻盈好折叠的婴儿车” ，系统会自动提出更为细节的问题 ，在盘问价钱、参数、评价、库存后返回候选计划 ，并随着用户反响逐步缩小规模 。最终 ，用户会收到一份包括推荐产品、差别点、性能取舍和参考泉源的购置建议 。

功效上线后 ，不少外洋网友对其使用体验与潜在影响提出了差别看法 。

有用户关注OpenAI未来是否会向商家收取佣金 ，以为这可能改变古板的同盟返佣模式 。

▲（图源：X）

有人更担心推荐效果是否会因商家投入或广告机制而偏移 ，从而难以包管真正的客观性 。

▲（图源：X）

也有网友直接指出 ，“这不是研究 ，而是套利 。”

▲（图源：X）

争议之外 ，来看看这项功效究竟怎么用？又强在那里？

一、从比价到对话 ，购物不再靠往返翻网页

在用户开启购物研究后 ，ChatGPT会进入一个自力的视觉交互界面 ，用户可以一连增补条件 ，好比预算上限、使用情境、接受的尺寸规模或收礼工具 。

当用户开启ChatGPT影象功效时 ，系统会连系历史偏好举行过滤 ，好比先前询问过游戏装备的用户 ，可能会被优先推荐性能更强的条记本 。

搜索历程中 ，模子会从果真零售页面读守信息 ，包括价钱、规格、库存和用户评价 ，并连系实时反响改变检索偏向 。

用户不需要浏览大宗页面 ，只需一连回应模子提出的澄清问题 。研究完成后 ，系统天生一份“买手式”报告 ，涵盖推荐型号、要害差别、性能界线和适配人群 。用户若有购置意愿 ，可跳转至零售商网站 。

OpenAI还提到 ，未来将支持接入即时结算功效的商家 ，用户可直接在ChatGPT内完成下单 。

二、小模子专门做购物 ，参数、预算、取舍都能说清

Shopping research基于GPT-5-Thinking-mini模子 ，通过强化学习专项训练阅读可信电商与产品资料 ，并在回覆中引用泉源、整合多个网站信息 。

与通俗谈天效果差别 ，这一版本强调“深度决议场景” ，好比参数众多、权衡重大的电子产品、家居、运动装备和美容用品 。

OpenAI展示了内部测试效果：在笼罩价钱、材质、设置等诸多约束条件的评测中 ，shopping research的“产品准确率（指推荐列表中切适用户所有要求的产品比例）”抵达64% ，GPT-5-Thinking为56% ，GPT-5-Thinking-mini为37% ，而基于通俗搜索的ChatGPT为52% 。

▲（图源：OpenAI官网）

三、不卖谈天纪录 ，不卖隐私 ，商家想泛起要走准入

OpenAI强调 ，推荐效果来自果真零售页面 ，并阻止低质量网站 。用户对话不会共享给零售商 ，商家若希望其商品可被检索 ，需要通过单独的“allowlisting”流程 。OpenAI同时提醒 ，模子仍可能在价钱与库存等细节上泛起误差 ，建议购置前会见商家页面核对信息 。

别的 ，购物研究还将融合ChatGPT Pulse能力 ，针对一连讨论某类产品的Pro用户自动天生个性化购物建议 ，例如在恒久讨论电动自行车后自动提醒相关配件 。

目今功效尚处初期版本 ，后续迭代偏向包括强化模子对用户偏好的识别能力、笼罩更多品类 ，并在比照泛起上提供更直接的交互方法 。

结语：下一个购物入口 ，是AI对话框

当AI不但能谈天、写代码 ，还能精准推荐用户“该买什么”时 ，它正悄然走向电商生态的中心舞台 。

然而 ，便捷背后仍需小心：推荐是否中立？数据怎样；？商业利益会不会悄然左右“客观建议”？这些问题的谜底 ，将决议AI购物是真正资助消耗者 ，照旧演变为另一种形式的精准营销 。

无论怎样 ，一个由大模子驱动的“智能导购时代”已经拉开序幕 。你的下一次购物 ，或许就从一句“你以为我该买哪个？”最先 。

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