Publicado em: 15 de abril de 2025 / atualização de: 15 de abril de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Ranking de pesquisa de IA: os modelos de IA do Sonar Perplexity estão liderando na paisagem de busca da IA: xpert.digital
Sonar-Remuneing-Pro-High: Perplexity's Salt para o topo da pesquisa da IA
Mudança no sistema de pesquisa de IA: o marco da perplexidade no desenvolvimento
Os modelos de sonar da Perplexity obtiveram resultados impressionantes na mais recente avaliação da arena de pesquisa de LM, em que o sonar-reorning-high após o Gemini-2.5-Growing do Google é um líder. Essa avaliação representa um marco importante na evolução dos sistemas de pesquisa de IA e sublinha a posição de liderança da Perplexity nessa área competitiva.
Adequado para:
A avaliação da arena de pesquisa de LM
A LM Search Arena é uma nova plataforma de avaliação desenvolvida pela LM Arena para avaliar os sistemas de IA fortalecidos pela pesquisa com base em preferências humanas. Em contraste com os benchmarks anteriores, como o SimpleQA, que se concentrava em uma precisão factual estreita, a arena de pesquisa avalia como os modelos corrigidos para consultas reais de usuários em áreas como programação, escrita, pesquisa e recomendações.
A avaliação ocorreu entre 18 de março e 13 de abril de 2025 e coletou mais de 10.000 votos de preferência humana para 11 modelos. Os usuários foram solicitados a pedir perguntas e, em seguida, avaliar qual resposta de modelo suas informações precisam ser bem atendidas.
Excelente desempenho dos modelos de sonar
Classificação de pesquisa da IA: excelente desempenho dos modelos de sonar: Perplexity
A altura do rendimento do sonar da Perplexity atingiu uma pontuação na arena de 1136 (± 21/−19), o que é estatisticamente equivalente ao Processo Gemini-2.5 do Google (1142 +14/-17) e, portanto, significa uma posição superior comum. É particularmente digno de nota que, com comparações diretas, o Sonar-Ronucing-Pro-High-High Gemini-12.5-Pro-Grounding excedeu 53% dos casos.
A dominância da perplexidade na avaliação é ilustrada pelo seguinte classificação:
- Gemini-12.5-Pro-Trowing (1142 pontos)
- Sonar-Remuneing-Pro-High (1136 pontos)
- Rendimento do sonar (1097 pontos)
- Sonar (1072 pontos)
- Sonar-Pro-High (1071 pontos)
- Sonar-Pro (1066 pontos)
Todos os modelos perplexidades adotaram os modelos superiores e excederam modelos classificados significativamente diferentes do Google (Gêmeos 2.0-Flash) e OpenAI (pesquisa GPT-4O).
Fatores -chave para o sucesso
A arena de pesquisa identificou três fatores que se correlacionavam fortemente com a preferência humana:
Respostas mais abrangentes
As respostas mais longas foram preferidas pelos usuários (coeficiente de 0,255, p <0,05). Os modelos de sonar fornecem informações detalhadas e detalhadas sobre uma variedade de tópicos, o que leva a uma maior satisfação do usuário.
Superioridade em fontes
Um número maior de citações correlacionou -se fortemente com a preferência do usuário (coeficiente de 0,234, p <0,05). Os modelos de sonar realizam uma pesquisa mais profunda e citam uma média de 2-3 vezes mais fontes do que os modelos comparáveis de Gemini. Esse uso abrangente da fonte garante que as informações fornecidas sejam bem documentadas e confiáveis.
Uso de várias fontes
A avaliação mostrou que as citações das fontes da Web da comunidade foram particularmente valorizadas. Os modelos de sonar são caracterizados pelo uso eficaz de diferentes fontes, incluindo YouTube, plataformas comunitárias e fontes autorizadas.
Os experimentos de controle confirmaram esses achados e mostraram que a profundidade da pesquisa é uma diferença essencial no desempenho entre os modelos. Quando verificados para cotações, as classificações do modelo convergiram, indicando que a profundidade da pesquisa é um fator de diferenciação decisiva.
Adequado para:
A tecnologia por trás do sonar
O modelo de sonar da Perplexity é baseado no llama 3.3 70b e foi desenvolvido especificamente para a otimização da qualidade da resposta e da experiência do usuário. Foi treinado para melhorar a fidelidade e a legibilidade das respostas.
Velocidade e desempenho
O Sonar é impulsionado pela infraestrutura das Cerebras e fornece respostas em impressionantes token de velocidade-1200 por segundo, o que permite a geração de resposta quase imediata. Essa velocidade é quase 10 vezes mais rápida do que com modelos comparáveis como o Gemini 2.0 Flash.
Preferência do usuário e comparação de desempenho
Testes A/B extensos mostraram que o sonar excede claramente modelos como o GPT-4o Mini e Claude 3.5 Haiku e até atinge o desempenho dos modelos principais, como GPT-4O e Claude 3.5 Bonnet quando se trata de satisfação do usuário.
API do sonar: acessibilidade para desenvolvedores
A Perplexity também oferece sua tecnologia de sonar via APIs, o que permite aos desenvolvedores integrar funções de pesquisa baseadas em IA em seus aplicativos. Existem duas versões principais da API:
API do sonar
A API de sonar padrão é leve, barata, rápida e fácil de usar. Foi projetado para empresas que precisam de funções sem complicações e respostas e são otimizadas para velocidade.
SONAR PRO API
Para empresas que precisam de funções mais avançadas, a API do Sonar Pro oferece a oportunidade de processar consultas mais complexas e multi -estágios. Em média, gera duas vezes mais fontes por pesquisa que a versão padrão e possui uma janela de contexto maior para consultas de pesquisa mais longas e mais sutis.
A estrutura de preços reflete essas diferenças: o sonar padrão custa US $ 5 por 1.000 mais US $ 1 por 750.000 palavras (entrada e saída combinadas). O Sonar Pro mantém as mesmas 5 pesquisas de US $ 1.000, mas calcula palavras de entrada de US $ 750.000 e US $ 15 por US $ 750.000 gerados.
De fatores de precisão à orientação do usuário: o sonar de Perplexity convencido
Os resultados excelentes na avaliação da Arena de Pesquisa LM confirmam que os modelos de sonar da Perplexity estão entre os principais sistemas de pesquisa de IA. Com a combinação de fidelidade, informações extensas da fonte e capacidade de pesquisa profunda, eles oferecem uma experiência superior do usuário.
Esses sucessos sublinham a posição da Perplexity como inovador no campo da pesquisa e fornecimento de informações baseadas em IA. A melhoria contínua dos modelos com base no feedback do usuário indica um potencial adicional para desenvolvimentos futuros.
Para os usuários perplexidades, esses resultados significam que eles têm acesso à precisão de primeira classe, atribuição de origem extensa e respostas de alta qualidade a uma ampla gama de tópicos. Os usuários profissionais podem continuar se beneficiando desses modelos poderosos, determinando o sonar como seu modelo padrão nas configurações.
O forte desempenho do sonar na avaliação da arena de busca não apenas sublinha a competência tecnológica da perplexidade, mas também mostra o caminho para o futuro de procurar a IA: mais precisamente, mais abrangente e com um entendimento mais profundo das necessidades de informação dos usuários.
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Konrad Wolfenstein
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