एआई सर्च रैंकिंग: एआई पेरप्लेक्सिटी सोनार से एआई मॉडल एआई सर्च लैंडस्केप में अग्रणी हैं

एआई खोज प्रणाली में परिवर्तन: विकास में पेरप्लेक्सिटी का मील का पत्थर

Perplexity के सोनार मॉडल ने नवीनतम LM खोज क्षेत्र मूल्यांकन में प्रभावशाली परिणाम प्राप्त किए हैं, जिससे Google के मिथुन-2.5-ग्राउंडिंग के बाद सोनार-रेनिंग-प्रो-हाई-हाई एक नेता है। यह मूल्यांकन एआई खोज प्रणालियों के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर का प्रतिनिधित्व करता है और इस प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में पेरप्लेक्सिटी की अग्रणी स्थिति को रेखांकित करता है।

के लिए उपयुक्त:

• बाहरी अनुप्रयोगों और उपकरणों में एआई खोज इंजन के रूप में पर्प्लेक्सिटी सोनार प्रो एपीआई - स्मार्ट ऐप्स और अनुकूलित खोज के लिए

LM खोज क्षेत्र मूल्यांकन

एलएम सर्च एरिना मानव वरीयताओं के आधार पर खोज-मजबूत एआई सिस्टम का मूल्यांकन करने के लिए एलएम एरिना द्वारा विकसित एक उपन्यास मूल्यांकन मंच है। SimplQA जैसे पिछले बेंचमार्क के विपरीत, जो करीबी तथ्यात्मक सटीकता पर ध्यान केंद्रित करता है, खोज क्षेत्र का मूल्यांकन करता है कि कैसे प्रोग्रामिंग, लेखन, अनुसंधान और सिफारिशों जैसे क्षेत्रों में वास्तविक उपयोगकर्ता पूछताछ के लिए मॉडल काटते हैं।

मूल्यांकन 18 मार्च और 13 अप्रैल, 2025 के बीच हुआ और 11 मॉडल के लिए 10,000 से अधिक मानव वरीयता वोट एकत्र किए। उपयोगकर्ताओं को पूछताछ पूछने के लिए कहा गया था और फिर मूल्यांकन करने के लिए कि उनकी जानकारी को किस मॉडल की प्रतिक्रिया की आवश्यकता है।

सोनार मॉडल का उत्कृष्ट प्रदर्शन

Perplexity का सोनार-रेनिंग-प्रो-हाई 1136 (± 21/−19) के अखाड़े के स्कोर तक पहुंच गया, जो कि Google के मिथुन-2.5-process (1142 +14/-17) के साथ सांख्यिकीय रूप से बराबर है और इस प्रकार इसका मतलब एक सामान्य शीर्ष स्थान है। यह विशेष रूप से उल्लेखनीय है कि प्रत्यक्ष तुलना के साथ सोनार-रेनिंग-प्रो-हाई-मिथुन-2.5-प्रो-ग्राउंडिंग 53% मामलों में पार हो गई।

मूल्यांकन में गड़बड़ी का प्रभुत्व निम्नलिखित रैंकिंग द्वारा चित्रित किया गया है:

1. जेमिनी-2.5-प्रो-ग्राउंडिंग (1142 अंक)
2. सोनार-रेनिंग-प्रो-हाई (1136 अंक)
3. सोनार-रेनिंग (1097 अंक)
4. सोनार (1072 अंक)
5. सोनार-प्रो-हाई (1071 अंक)
6. सोनार-प्रो (1066 अंक)

सभी perplexity मॉडल ने ऊपरी रैंक ले ली और Google (Gemini 2.0-Flash ग्राउंडिंग) और Openai (GPT-4O खोज) से काफी अलग रेटेड मॉडल को पार कर लिया।

सफलता के लिए प्रमुख कारक

खोज क्षेत्र ने तीन कारकों की पहचान की जो मानव वरीयता के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध थे:

अधिक व्यापक उत्तर

लंबे उत्तर उपयोगकर्ताओं द्वारा पसंद किए गए थे (गुणांक 0.255, पी <0.05)। सोनार मॉडल विभिन्न प्रकार के विषयों पर विस्तृत, विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं, जो उच्च उपयोगकर्ता संतुष्टि की ओर जाता है।

स्रोतों में श्रेष्ठता

उच्च संख्या में उद्धरण उपयोगकर्ता वरीयता (गुणांक 0.234, पी <0.05) के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध हैं। सोनार मॉडल एक गहरी खोज करते हैं और तुलनीय मिथुन मॉडल की तुलना में औसतन 2-3 गुना अधिक स्रोतों का उद्धरण देते हैं। यह व्यापक स्रोत उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि प्रदान की गई जानकारी अच्छी तरह से प्रलेखित और भरोसेमंद है।

विभिन्न स्रोतों का उपयोग

मूल्यांकन से पता चला कि सामुदायिक वेब स्रोतों के उद्धरण विशेष रूप से मूल्यवान थे। सोनार मॉडल को विभिन्न स्रोतों के प्रभावी उपयोग की विशेषता है, जिसमें YouTube, सामुदायिक प्लेटफ़ॉर्म और आधिकारिक स्रोत शामिल हैं।

नियंत्रण प्रयोगों ने इस निष्कर्ष की पुष्टि की और दिखाया कि खोज की गहराई मॉडल के बीच प्रदर्शन में एक आवश्यक अंतर है। जब उद्धरणों के लिए जाँच की जाती है, तो मॉडल रैंकिंग परिवर्तित हो गई, यह दर्शाता है कि खोज गहराई एक निर्णायक भेदभाव कारक है।

के लिए उपयुक्त:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

सोनार के पीछे की तकनीक

Perplexity का सोनार मॉडल Llama 3.3 70B पर आधारित है और विशेष रूप से उत्तर गुणवत्ता और उपयोगकर्ता अनुभव के अनुकूलन के लिए विकसित किया गया था। यह उत्तर की निष्ठा और पठनीयता में सुधार करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।

गति और प्रदर्शन

सोनार सेरेब्रस इन्फ्रास्ट्रक्चर द्वारा संचालित है और प्रति सेकंड प्रभावशाली स्पीड -1200 टोकन पर उत्तर प्रदान करता है, जो लगभग तत्काल प्रतिक्रिया पीढ़ी को सक्षम बनाता है। मिथुन 2.0 फ्लैश जैसे तुलनीय मॉडल की तुलना में यह गति लगभग 10 गुना तेज है।

उपयोगकर्ता वरीयता और प्रदर्शन तुलना

व्यापक ए/बी परीक्षणों से पता चला है कि सोनार स्पष्ट रूप से GPT-4O मिनी और क्लाउड 3.5 हाइकू जैसे मॉडल से अधिक है और यहां तक ​​कि उपयोगकर्ता की संतुष्टि के लिए GPT-4O और क्लाउड 3.5 बोनट जैसे शीर्ष मॉडल के प्रदर्शन को प्राप्त करता है।

सोनार एपीआई: डेवलपर्स के लिए पहुंच

Perplexity APIS के माध्यम से अपनी सोनार तकनीक भी प्रदान करता है, जो डेवलपर्स को AI- आधारित खोज कार्यों को उनके अनुप्रयोगों में एकीकृत करने में सक्षम बनाता है। एपीआई के दो मुख्य संस्करण हैं:

सोनार एपीआई

मानक सोनार एपीआई हल्के, सस्ती, त्वरित और उपयोग में आसान है। यह उन कंपनियों के लिए डिज़ाइन किया गया था जिन्हें सीधी प्रश्न-उत्तर कार्यों की आवश्यकता है और गति के लिए अनुकूलित हैं।

सोनार प्रो एपीआई

उन कंपनियों के लिए जिन्हें अधिक उन्नत कार्यों की आवश्यकता है, सोनार प्रो एपीआई अधिक जटिल, बहु -स्टेज पूछताछ को संसाधित करने का अवसर प्रदान करता है। औसतन, यह मानक संस्करण के रूप में प्रति खोज कई स्रोतों के रूप में दो बार उत्पन्न करता है और लंबे समय तक और अधिक बारीक खोज क्वेरी के लिए एक बड़ी संदर्भ विंडो है।

मूल्य संरचना इन अंतरों को दर्शाती है: मानक सोनार की लागत $ 5 प्रति 1,000 से अधिक $ 1 प्रति 750,000 शब्द (इनपुट और आउटपुट संयुक्त) है। सोनार प्रो समान 5 $ 1,000 खोज रखता है, लेकिन $ 750,000 इनपुट शब्दों और $ 15 प्रति $ 750,000 उत्पन्न शब्दों की गणना करता है।

सटीकता के कारकों से लेकर उपयोगकर्ता अभिविन्यास तक: पेरप्लेक्सिटी के सोनार आश्वस्त

एलएम सर्च एरिना मूल्यांकन में बकाया परिणाम इस बात की पुष्टि करते हैं कि पेरप्लेक्सिटी के सोनार मॉडल प्रमुख एआई खोज प्रणालियों में से हैं। निष्ठा, व्यापक स्रोत जानकारी और गहरी खोज क्षमता के संयोजन के साथ, वे एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं।

ये सफलताएं एआई-आधारित खोज और सूचना के प्रावधान के क्षेत्र में एक प्रर्वतक के रूप में पेरप्लेक्सिटी की स्थिति को रेखांकित करती हैं। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर मॉडल का निरंतर सुधार भविष्य के विकास के लिए और अधिक क्षमता को इंगित करता है।

Perplexity उपयोगकर्ताओं के लिए, इन परिणामों का मतलब है कि उनके पास प्रथम श्रेणी की सटीकता, व्यापक स्रोत एट्रिब्यूशन और उच्च-गुणवत्ता वाले उत्तरों की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच है। प्रो उपयोगकर्ता सेटिंग्स में अपने मानक मॉडल के रूप में सोनार का निर्धारण करके इन शक्तिशाली मॉडलों से लाभान्वित हो सकते हैं।

सर्च एरिना मूल्यांकन में सोनार का मजबूत प्रदर्शन न केवल पेरप्लेक्सिटी की तकनीकी क्षमता को रेखांकित करता है, बल्कि एआई की तलाश के भविष्य के लिए भी दिखाता है: अधिक सटीक, अधिक व्यापक और उपयोगकर्ताओं की जानकारी की जरूरतों की गहरी समझ के साथ।

के लिए उपयुक्त:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ खोज एजेंट: वेब ब्राउज़र धूमकेतु को वेब ब्राउज़िंग के एआई-आधारित परिवर्तन के रूप में पेरप्लेक्सिटी से
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