然而，只管SearchGPT在速率和集成信息方面表现突出，但它并非完美无缺。
例如，在回答有关8月份北卡罗来纳州Boone市音乐节的问题时，SearchGPT缺点地供应了音乐节的韶光，这一失落误被《大泰西月刊》宣布并引发谈论。
OpenAI发言人Kayla Wood承认了这一缺点，并强调这只是早期原型的一部分，后续将持续改进。

Kesku的进一步测试显示，SearchGPT在供应伦敦景象预报以及推举野餐韶光和地点等方面表现出色，同时还能无缝集成股票信息和YouTube***等内容。
但也有用户指出，SearchGPT方向于过度关注搜索结果，有时须要更明确的指令才能得到期望的答案。

此外，只管SearchGPT能够获取部分受限内容，如付费墙后的文章择要，但完备绕过付费墙的能力彷佛有限。
对付“Yandex月生动用户数”这类详细问题，SearchGPT给出了近似答案而非确切数字，显示出它在某些方面的局限性。

科技媒体TestingCatalog的评测揭示，SearchGPT采取了类似于Perplexity的网络爬虫技能来获取实时数据，并通过多模态模型支持搜索结果。
只管如此，SearchGPT仍可能面临大规模利用下缺点率上升的问题，这与LLM（大型措辞模型）本身的特性有关。
Andrej Karpathy等专家认为，LLM的这种“幻觉”行为实际上是其创造性的表示，而非纯粹的技能毛病。

随着SearchGPT的不断发展，它能否在准确性与创新性之间找到平衡点，以及如何在竞争激烈的搜索引擎市场中脱颖而出，都是值得关注的问题。