출판 : 2025 년 4 월 15 일 / 업데이트 : 2025 년 4 월 15 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
AI 검색 순위 : Perplexity Sonar의 AI 모델은 AI 검색 환경에서 이끌고 있습니다 : Xpert.Digital
Sonar-Reasoning-Pro-High : Perplexity의 AI 검색 상단으로 점프
AI 검색 시스템의 변경 : Perplexity의 개발에 대한 이정표
Perplexity의 Sonar 모델은 최신 LM 검색 경기장 평가에서 인상적인 결과를 얻었으며, Google의 Gemini-2.5-grounding 이후 소나-라이닝 프로가 높게 높은 결과를 얻었습니다. 이 평가는 AI 검색 시스템의 진화에서 중요한 이정표를 나타내며이 경쟁 영역에서 당황도의 주요 위치를 강조합니다.
적합:
LM 검색 경기장 평가
LM Search Arena는 LM Arena가 인간 선호도에 따라 검색 강화 AI 시스템을 평가하기 위해 개발 한 새로운 평가 플랫폼입니다. 근접한 사실 정확도에 중점을 둔 SimpleQA와 같은 이전 벤치 마크와 달리 검색 경기장은 프로그래밍, 쓰기, 연구 및 권장 사항과 같은 영역에서 실제 사용자 문의를위한 모델이 어떻게 차단되는지 평가합니다.
이 평가는 2025 년 3 월 18 일부터 4 월 13 일 사이에 이루어졌으며 11 개 모델에 대해 10,000 개가 넘는 인간 선호 투표를 수집했습니다. 사용자는 문의를 요청한 다음 정보가 더 잘 충족되는 모델 응답을 평가하도록 요청 받았습니다.
소나 모델의 뛰어난 성능
Perplexity의 Sonar-Reasoning-Pro-High는 1136 (± 21/−19)의 경기장 점수에 도달했으며, 이는 Google의 Gemini-2.5-Process (1142 +14/-17)와 통계적으로 동등하여 공통 상단 위치를 의미합니다. 직접 비교를 통해 소나 라이닝 프로 후 그 쌍둥이 자리 2.5- 프로 토지가 사례의 53%를 초과했다는 것이 특히 주목할 만하다.
평가에서 당황의 지배력은 다음 순위로 설명됩니다.
- gemini-2.5-pro-grounding (1142 포인트)
- Sonar-Reasoning-Pro-High (1136 포인트)
- 소나 계통 (1097 포인트)
- 소나 (1072 포인트)
- 소나 프록 높이 (1071 포인트)
- 소나 프로 (Sonar-Pro) (1066 포인트)
모든 당황 모델은 상위 순위를 차지했으며 Google (Gemini 2.0- 플래시 접지) 및 OpenAI (GPT-4O 검색)와는 상당히 다른 정격 모델을 초과했습니다.
성공의 주요 요인
검색 분야는 인간의 선호와 밀접한 상관 관계가있는 세 가지 요소를 식별했습니다.
보다 포괄적 인 답변
더 긴 답변은 사용자가 선호했습니다 (계수 0.255, p <0.05). Sonar 모델은 다양한 주제에 대한 자세하고 자세한 정보를 제공하여 사용자 만족도가 높아집니다.
출처의 우수성
더 많은 수의 인용문은 사용자 선호도와 강력하게 상관 관계가 있습니다 (계수 0.234, p <0.05). 소나 모델은 더 깊은 검색을 수행하고 비슷한 Gemini 모델보다 평균 2-3 배 더 많은 소스를 인용합니다. 이 포괄적 인 소스 사용은 제공된 정보가 잘 문서화되고 신뢰할 수 있도록합니다.
다양한 출처의 사용
평가는 커뮤니티 웹 소스의 인용문이 특히 중요하다는 것을 보여 주었다. 소나 모델은 YouTube, 커뮤니티 플랫폼 및 권위있는 출처를 포함한 다양한 소스를 효과적으로 사용하는 것이 특징입니다.
제어 실험은이 결과를 확인하고 검색 깊이가 모델 간의 성능의 필수 차이임을 보여주었습니다. 따옴표를 확인하면 모델 순위가 수렴되어 검색 깊이가 결정적인 분화 계수임을 나타냅니다.
적합:
Sonar의 기술
Perplexity의 소나 모델은 LLAMA 3.3 70B를 기반으로하며 답변 품질 및 사용자 경험을 최적화하기 위해 특별히 개발되었습니다. 그것은 답의 충실도와 가독성을 향상 시키도록 훈련되었습니다.
속도와 성능
Sonar는 뇌화 인프라에 의해 주도되며 초당 인상적인 Speed-1200 토큰으로 답변을 제공하여 거의 즉각적인 응답 생성을 가능하게합니다. 이 속도는 Gemini 2.0 Flash와 같은 비슷한 모델보다 거의 10 배 빠릅니다.
사용자 선호 및 성능 비교
광범위한 A/B 테스트에 따르면 Sonar는 GPT-4O MINI 및 Claude 3.5 Haiku와 같은 모델을 명확하게 초과하고 사용자 만족도와 관련하여 GPT-4O 및 Claude 3.5 Bonnet과 같은 최고 모델의 성능을 달성했습니다.
소나 API : 개발자를위한 접근성
Perplexity는 또한 API를 통해 소나 기술을 제공하여 개발자가 AI 기반 검색 기능을 응용 프로그램에 통합 할 수 있도록합니다. API에는 두 가지 주요 버전이 있습니다.
소나 API
표준 소나 API는 가볍고 저렴하며 빠르며 사용하기 쉽습니다. 복잡하지 않은 질문 응답 기능이 필요한 회사를 위해 설계되었으며 속도에 최적화되었습니다.
Sonar Pro API
더 고급 기능이 필요한 회사의 경우 Sonar Pro API는보다 복잡한 다중 단계 문의를 처리 할 수있는 기회를 제공합니다. 평균적으로 표준 버전보다 검색 당 두 배의 소스를 생성하고 더 길고 더 미묘한 검색 쿼리를위한 더 큰 컨텍스트 창이 있습니다.
가격 구조는 다음과 같은 차이점을 반영합니다. 표준 소나는 1,000 달러당 $ 5 + 750,000 단어 당 $ 1 (입력 및 출력 결합). Sonar Pro는 동일한 5 $ 1,000의 검색을 유지하지만 $ 750,000의 입력 단어와 $ 750,000의 생성 된 단어 당 $ 15를 계산합니다.
정확도의 요인에서 사용자 오리엔테이션에 이르기까지 : Perplexity의 소나는 설득
LM Search Arena 평가에서 뛰어난 결과는 Perplexity의 소나 모델이 주요 AI 검색 시스템 중 하나임을 확인합니다. 충실도, 광범위한 소스 정보 및 깊은 검색 능력의 조합으로 우수한 사용자 경험을 제공합니다.
이러한 성공은 AI 기반 검색 및 정보 제공 분야에서 혁신가로서의 Perplexity의 입장을 강조합니다. 사용자 피드백을 기반으로 모델의 지속적인 개선은 향후 개발에 대한 추가 잠재력을 나타냅니다.
당황 사용자의 경우 이러한 결과는 일류 정확도, 광범위한 소스 속성 및 광범위한 주제에 대한 고품질 답변에 액세스 할 수 있음을 의미합니다. Pro 사용자는 Sonar를 설정에서 표준 모델로 결정함으로써 이러한 강력한 모델의 혜택을 계속 이용할 수 있습니다.
Search Arena 평가에서 Sonar의 강력한 성능은 당황의 기술적 역량을 강조 할뿐만 아니라 AI를 찾는 미래를위한 길을 보여줍니다.보다 정확하고 포괄적이며 사용자의 정보 요구에 대한 더 깊은 이해가 있습니다.
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