首頁乾淨到只剩一個搜尋框，官方自述是 AI 驅動的學術搜尋引擎，框上一行寫著可搜尋並分析 2.2 億篇以上同儕審查論文。框下並排三個起手式：建一張比較表、帶篩選條件搜尋、起草一份報告。有一點要先記著：論文規模在首頁與正文分別出現 2.2 億與 2.5 億兩種寫法，引用時請註明出處位置。

深度搜尋替你搭策略

深度搜尋官方說是自己建構綜合策略：擴充關鍵詞、辨識對立論點、探索引文圖譜。官方示例從安慰劑效果的對立理論，一路問到代謝症候群定義的二十年演變。

篩選條件用自然語言寫。時間範圍、人群、研究設計直接放進問句，系統自己套用，於是「樣本數超過 1,000 的大型人體研究」這種方法學限制，變成一句話而不是一輪點選。

兩種問「學界怎麼看」的方式

醫學模式把結果收窄到高品質醫學來源：約 50,000 份臨床指引與 800 萬篇文章，取自前 1,000 份醫學期刊；示例問題涵蓋暈厥的風險分層與社區型肺炎的抗生素選擇。

儀表回答的是另一個問題。提出一個是非題，儀表就顯示證據同意或分歧到什麼程度——遠距工作與生產力、間歇性斷食與減重都是官方例子。它把審稿人平常放在腦子裡的判斷，變成一張看得見的讀數。

三檔，付費檔帶 API 與 MCP

Free 免費，保留基本論文檢索與每月 10 條 Pro 訊息。Pro 每月 12，年付 144、省 96，解鎖無限 Pro 訊息、每月 15 次深度回顧與 500 次 API／MCP 呼叫。Deep 每月 45，年付 540、省 240，每月 200 次深度回顧與 2,000 次 API／MCP 呼叫。超額每次 0.05，Pro 每月上限 1,000 次、Deep 上限 10,000 次。學生與教師憑學校信箱、臨床醫生憑美國 NPI 號碼，可享至多 40% 折扣。

適合誰用

三種人：想快速判斷「證據怎麼說」的醫學生與臨床醫生，醫學模式配儀表一起用；要做完整文獻回顧的研究者，深度搜尋配自然語言篩選；以及想把學術檢索接進自動化流程的開發者——API 與 MCP 呼叫直接寫進檔位權益。官網另列超過 170 所大學圖書館為合作夥伴，機構背書與個人免費檔同時存在。

這套框架做得好的地方，是把兩件常被混在一起的事分開：找到論文，以及知道某個結論有多受爭議。它沒做的，是判斷投票背後那些研究的品質——所以儀表是閱讀的起點，不是判決。

兩點如實說明：其一，官網對純腳本抓取只回傳 JS 外殼、瀏覽器正常，本文事實以頁面呈現為準；其二，使用者規模在不同位置分別寫 10 million 與 5 million 以上，引用時請連位置一起註明。

三個起手式，勝過一個空白框

搜尋框下那三個起手式，可能是整個設計裡最實用的一塊，因為它們把人們面對一堆論文時真正會做的三件事說出來了：比較、加條件、寫出來。要做選擇時你會想建比較表；當問題裡含著人群或研究設計時你會去按篩選；而一份起草好的報告，正是文獻章節的初稿，等著你去改。把這三個名字寫出來，等於替第一次使用的人解決了單一搜尋框通常會造成的空白頁問題。

免費檔每月 10 條 Pro 訊息，讀成試用額度比較準確：夠你在兩三個問題上試一試儀表、感受它怎麼讀，不夠你跑一個專案。

當搜尋引擎學會舉手表決，一篇文章的爭議程度，從此有了可以直接看見的讀數。