Publié le: 15 avril 2025 / mise à jour du: 15 avril 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Classement de recherche AI: Les modèles d'IA de Perplexity Sonar mènent dans le paysage de recherche AI: Xpert.Digital
SONAR-REATALING-PRO-HIGH: le saut de Perplexity au sommet de la recherche AI
Changement du système de recherche d'IA: étape de la perplexité dans le développement
Les modèles de sonar de Perplexity ont obtenu des résultats impressionnants dans la dernière évaluation de l'arène de recherche LM, par laquelle le sonar-re-saisonning-pro-high après le GEMINI-2.5 de Google est un leader. Cette évaluation représente une étape importante dans l'évolution des systèmes de recherche d'IA et souligne la position principale de Perplexity dans ce domaine compétitif.
Convient à:
L'évaluation de l'arène de recherche LM
Le LM Search Arena est une nouvelle plate-forme d'évaluation développée par LM Arena pour évaluer les systèmes d'IA résistants à la recherche basés sur les préférences humaines. Contrairement aux références précédentes telles que SimpleQA, qui se concentre sur une précision factuelle étroite, l'arène de recherche évalue comment les modèles coupent les demandes de réels des utilisateurs dans des domaines tels que la programmation, l'écriture, la recherche et les recommandations.
L'évaluation a eu lieu entre le 18 mars et le 13 avril 2025 et a recueilli plus de 10 000 votes de préférence humaine pour 11 modèles. Les utilisateurs ont été invités à demander des demandes de renseignements, puis à évaluer la réponse du modèle dont leurs informations doivent mieux satisfaire.
Performance exceptionnelle des modèles de sonar
Classement de recherche AI: performances exceptionnelles des modèles de sonar-image: perplexité
Le sonar-re-saison de Perplexity a atteint un score Arena de 1136 (± 21 / −19), ce qui est statistiquement équivalent avec le gemini-2,5 de Google (1142 + 14 / -17) et signifie donc une position supérieure commune. Il est particulièrement à noter qu'avec des comparaisons directes, la relance du sonar-pro-High Gemini-2,5-Pro-Framering a été dépassée dans 53% des cas.
La domination de la perplexité dans l'évaluation est illustrée par le classement suivant:
- Gémini-2,5-pro-terre (1142 points)
- SONAR-REATONNAGE-PRO-HIGH (1136 points)
- Resservant sonar (1097 points)
- Sonar (1072 points)
- Sonar-Pro-High (1071 points)
- Sonar-Pro (1066 points)
Tous les modèles de perplexité ont pris les rangs supérieurs et ont dépassé les modèles nominaux significativement différents de Google (Gemini 2.0-Flash Forming) et OpenAI (GPT-4O Search).
Facteurs clés du succès
L'arène de recherche a identifié trois facteurs en corrélation fortement avec la préférence humaine:
Réponses plus complètes
Les réponses plus longues ont été préférées par les utilisateurs (coefficient 0,255, p <0,05). Les modèles de sonar fournissent des informations détaillées et détaillées sur une variété de sujets, ce qui conduit à une plus grande satisfaction des utilisateurs.
Supérilité dans les sources
Un nombre plus élevé de citations était fortement corrélée avec la préférence de l'utilisateur (coefficient 0,234, p <0,05). Les modèles de sonar effectuent une recherche plus profonde et citent une moyenne de 2 à 3 fois plus de sources que des modèles de Gémeaux comparables. Cette utilisation complète de la source garantit que les informations fournies sont bien documentées et dignes de confiance.
Utilisation de diverses sources
L'évaluation a montré que les citations de sources Web communautaires étaient particulièrement appréciées. Les modèles de sonar se caractérisent par l'utilisation efficace de différentes sources, notamment YouTube, les plateformes communautaires et les sources faisant autorité.
Les expériences de contrôle ont confirmé ces résultats et ont montré que la profondeur de recherche est une différence essentielle de performance entre les modèles. Lors de la vérification des devis, le classement du modèle a convergé, indiquant que la profondeur de recherche est un facteur de différenciation décisif.
Convient à:
La technologie derrière sonar
Le modèle de sonar de Perplexity est basé sur LLAMA 3.3 70b et a été spécifiquement développé pour l'optimisation de la qualité de réponse et de l'expérience utilisateur. Il a été formé pour améliorer la fidélité et la lisibilité des réponses.
Vitesse et performances
Le sonar est motivé par l'infrastructure Cerebras et fournit des réponses à un jeton impressionnant de vitesse-1200 par seconde, ce qui permet une génération de réponse presque immédiate. Cette vitesse est presque 10 fois plus rapide qu'avec des modèles comparables comme Gemini 2.0 Flash.
Préférence des utilisateurs et comparaison des performances
De vastes tests A / B ont montré que le sonar dépasse clairement des modèles tels que GPT-4O Mini et Claude 3.5 Haiku et réalise même les performances de modèles top tels que GPT-4O et Claude 3.5 Bonnet en matière de satisfaction de l'utilisateur.
API sonar: accessibilité pour les développeurs
Perplexity propose également sa technologie de sonar via des API, qui permet aux développeurs d'intégrer les fonctions de recherche basées sur l'IA dans leurs applications. Il existe deux versions principales de l'API:
API sonar
L'API sonar standard est légère, peu coûteuse, rapide et facile à utiliser. Il a été conçu pour les entreprises qui ont besoin de fonctions de réponses aux questions simples et sont optimisées pour la vitesse.
API sonar Pro
Pour les entreprises qui ont besoin de fonctions plus avancées, l'API Sonar Pro offre la possibilité de traiter des demandes plus complexes et multi-étages. En moyenne, il génère deux fois plus de sources par recherche que la version standard et dispose d'une fenêtre de contexte plus grande pour des requêtes de recherche plus longues et plus nuancées.
La structure des prix reflète ces différences: le sonar standard coûte 5 $ par 1 000 plus 1 $ pour 750 000 mots (entrée et sortie combinée). Sonar Pro conserve les mêmes recherches de 5 000 $, mais calcule 750 000 $ de mots d'entrée et 15 $ par 750 000 $ de mots générés.
Des facteurs de précision à l'orientation des utilisateurs: le sonar de Perplexity convaincu
Les résultats exceptionnels dans l'évaluation de l'arène de recherche LM confirment que les modèles de sonar de Perplexity sont parmi les principaux systèmes de recherche d'IA. Avec la combinaison de la fidélité, des informations de source étendues et des capacités de recherche profonde, ils offrent une expérience utilisateur supérieure.
Ces succès soulignent la position de Perplexity en tant qu'innovateur dans le domaine de la recherche basée sur l'IA et de la fourniture d'informations. L'amélioration continue des modèles basée sur la rétroaction des utilisateurs indique un potentiel supplémentaire pour les développements futurs.
Pour les utilisateurs de perplexité, ces résultats signifient qu'ils ont accès à la précision de première classe, à une attribution de source étendue et à des réponses de haute qualité à un large éventail de sujets. Les utilisateurs de Pro peuvent continuer à bénéficier de ces modèles puissants en déterminant le sonar comme modèle standard dans les paramètres.
La forte performance du sonar dans l'évaluation de l'arène de recherche souligne non seulement la compétence technologique de la perplexité, mais montre également la voie à l'avenir de la recherche de l'IA: plus précisément, plus complet et avec une compréhension plus approfondie des besoins d'information des utilisateurs.
Convient à:
Votre transformation d'IA, l'intégration de l'IA et l'expert de l'industrie de la plate-forme d'IA
☑️ Notre langue commerciale est l'anglais ou l'allemand
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Konrad Wolfenstein
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