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Perplexity 推出新版 Sonar 搜索模型:1200 Token / s 疾速,比肩前沿模型

2025/2/12 10:27:14 來源:IT之家 作者:溯波(實習(xí)) 責(zé)編:溯波

IT之家 2 月 12 日消息,AI 搜索引擎企業(yè) Perplexity 當(dāng)?shù)貢r間昨日宣布推出其開發(fā)的新版 Sonar 搜索模型。該模型由 Llama 3.3 70B 進(jìn)一步訓(xùn)練而來,對搜索應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化,運(yùn)行在 Cerebras 推理基礎(chǔ)設(shè)施上。

Perplexity 表示新版 Sonar 的 Token 解碼速度達(dá)到 1200 個每秒,是 Gemini 2.0 Flash 的 8.5 倍以上,“幾乎可以即時生成答案”。

而在回答質(zhì)量方面,Perplexity 稱其用戶對新版 Sonar 模型的表現(xiàn)評價明顯超過了 GPT-4o mini 和 Claude 3.5 Haiku,甚至高于前沿模型 Claude 3.5 Sonnet,同時與 GPT-4o 差異不大。

Perplexity 的新版 Sonar 的兩大優(yōu)勢是其擁有更優(yōu)秀的回答事實性;且能更熟練應(yīng)用 markdown 格式提供可讀性更佳的回答文本。

目前新版 Sonar 已向 Perplexity Pro 訂閱用戶開放,也將以 API 的形式提供。

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