近日，AI搜索引擎領域的創新企業Perplexity正式揭曉了其最新研發的Sonar搜索模型。這一模型是在Llama 3.3 70B的基礎上深化訓練而成，專為搜索應用定制，并搭載于Cerebras的推理基礎設施上運行。

　　據Perplexity透露，新版Sonar的Token解碼速度驚人，每秒可達1200個，這一速度遠超Gemini 2.0 Flash的8.5倍，實現了近乎即時的答案生成，為用戶帶來前所未有的高效體驗。

　　在回答質量方面，新版Sonar同樣表現出色。Perplexity表示，用戶對新版Sonar的評價顯著超越了GPT-4o mini和Claude 3.5 Haiku，甚至與前沿模型Claude 3.5 Sonnet相比也毫不遜色，與GPT-4o的差距更是微乎其微。

　　新版Sonar的兩大核心競爭力在于其卓越的事實性回答能力和對markdown格式的熟練運用。這不僅確保了回答的準確性，還大大提升了文本的可讀性，為用戶帶來了更加清晰、直觀的搜索體驗。

　　目前，新版Sonar已經向Perplexity Pro的訂閱用戶開放，并且將以API的形式對外提供服務。這一舉措標志著Perplexity在AI搜索引擎領域邁出了堅實的一步，也預示著未來搜索體驗將迎來全新的變革。