Perplexity新版Sonar搜索模型：每秒解码1200个Token，表现媲美前沿AI

　　近日，AI搜索引擎领域的创新企业Perplexity正式揭晓了其最新研发的Sonar搜索模型。这一模型是在Llama 3.3 70B的基础上深化训练而成，专为搜索应用定制，并搭载于Cerebras的推理基础设施上运行。

　　据Perplexity透露，新版Sonar的Token解码速度惊人，每秒可达1200个，这一速度远超Gemini 2.0 Flash的8.5倍，实现了近乎即时的答案生成，为用户带来前所未有的高效体验。

　　在回答质量方面，新版Sonar同样表现出色。Perplexity表示，用户对新版Sonar的评价显著超越了GPT-4o mini和Claude 3.5 Haiku，甚至与前沿模型Claude 3.5 Sonnet相比也毫不逊色，与GPT-4o的差距更是微乎其微。

　　新版Sonar的两大核心竞争力在于其卓越的事实性回答能力和对markdown格式的熟练运用。这不仅确保了回答的准确性，还大大提升了文本的可读性，为用户带来了更加清晰、直观的搜索体验。

　　目前，新版Sonar已经向Perplexity Pro的订阅用户开放，并且将以API的形式对外提供服务。这一举措标志着Perplexity在AI搜索引擎领域迈出了坚实的一步，也预示着未来搜索体验将迎来全新的变革。