Perplexity AI 推出超快速搜索模型 Sonar

小哪吒

         Perplexity AI发布了其全新搜索模型 Sonar，该模型基于 Meta 的 Llama 3.3 70B 架构，并借助 Cerebras Systems 的专用硬件，展现出卓越的性能。在内部测试中，Sonar 在用户满意度方面超越了 GPT-4o mini 和 Claude 3.5 Haiku 等型号，甚至在搜索相关任务中可与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等高级型号相媲美。
         Sonar 的开发团队在 Llama 3.3 70B 的基础上进行了针对性的微调，重点提升其搜索能力，使响应更加准确且易于理解。与此前使用的 Llama 3.1 修改版本相比，Sonar 在性能上实现了显著提升。为了进一步提高响应速度，Perplexity 与 Cerebras Systems 合作，采用其独特的“晶圆级引擎”（WSE）芯片设计。该设计将整个硅片变成一个巨大的单芯片，使 Sonar 每秒能够处理 1200 个令牌，几乎能够瞬间生成响应。
         目前，Sonar 的使用权限仅限于付费 Pro 用户，但 Perplexity 计划在未来逐步扩大用户范围。尽管该公司尚未透露与 Cerebras 合作的财务细节，但 Sonar 的推出无疑为 AI 搜索领域注入了新的活力，其高性能表现有望为用户提供更优质、更高效的搜索体验。