تعرف على Sonar الجديد: نموذج سريع للغاية مُحسن للبحث في منصة Perplexity

بدءًا من اليوم، سيتمكن جميع مستخدمي Perplexity Pro من تجربة أحدث إصدار من Sonar، النموذج الداخلي لـ Perplexity الذي تم تحسينه لجودة الإجابات وتجربة المستخدم. مبني على قمة Llama 3.3 70B، تم تدريب Sonar بشكل إضافي لتعزيز دقة الحقائق وقراءة الإجابات لوضع البحث الافتراضي في Perplexity.

من خلال اختبارات A/B الشاملة عبر الإنترنت، وجدنا أن Sonar يتفوق بشكل كبير على النماذج في فئته مثل GPT-4o mini وClaude 3.5 Haiku، بينما يتوافق بمقدار أو يتفوق على أداء نماذج الرائدة مثل GPT-4o وClaude 3.5 Sonnet لرضا المستخدمين. مدعوم ببنية الاستنتاج عالي الأداء لـ Cerebras، يعمل Sonar بسرعة هائلة تصل إلى 1200 رمز في الثانية — مما يتيح توليد إجابات شبه فوري.

مستخدمي Perplexity يفضلون Sonar

أجرينا اختبارات A/B واسعة النطاق عبر الإنترنت لقياس رضا المستخدمين — وهو مقياس رئيسي مرتبط بشكل قوي باستخدام المنتج والاحتفاظ به. يقيس هذا المقياس مدى رضا وتفاعل المستخدمين عند طرح الأسئلة على Perplexity.

تظهر تقييماتنا أن Sonar يتفوق على كل من GPT-4o mini وClaude 3.5 Haiku بهامش كبير. كما قارنا Sonar بالنماذج الرائدة الأكثر تكلفة ووجدنا أنه يتفوق على Claude 3.5 Sonnet، بينما يقترب للغاية من أداء GPT-4o ولكن بجزء صغير من السعر وأكثر من 10 أضعاف السرعة.

السرعة الشديدة تمكّن الإجابات الفورية

مدعوم ببنية الاستنتاج عالية الأداء لـ Cerebras، يقدم Sonar إجابات بسرعات هائلة، محققًا معدل فك رموز أسرع 10 أضعاف من النماذج المماثلة مثل Gemini 2.0 Flash. هذا يمكّن توليد إجابات شبه فوري، مما يجعل Sonar مثاليًا لاسترجاع المعلومات السريعة أو لاستخدامات الإجابة على الأسئلة المتعمقة.

Sonar يتفوق في تقديم إجابات دقيقة وعالية الجودة

قمنا بتحسين Sonar على مستويين حاسمين يرتبطان بشكل قوي برضا المستخدم — دقة الإجابات وقراءتها.

• دقة الإجابات: يقيس مدى قدرة النموذج على الإجابة على الأسئلة باستخدام الحقائق المستندة إلى نتائج البحث، وقدرته على حل المعلومات المتضاربة أو الناقصة

• القراءة: يقيس قدرة النموذج على تقديم إجابة مختصرة ومفصلة مع الاستخدام المناسب لتنسيق Markdown لتنظيم النص

تظهر نتائجنا أن Sonar يحسن بشكل كبير هذه الجوانب مقارنة بالنموذج الأساسي، Llama 3.3 70B Instruct، وحتى يتجاوز النماذج الرائدة الأخرى في هذه المجالات الرئيسية†.

بالإضافة إلى ذلك، يتفوق Sonar أيضًا على النماذج داخل الفئة مثل GPT-4o mini وClaude 3.5 Haiku في المعايير الأكاديمية التي تقيس اتباع تعليمات المستخدم والمعرفة العالمية.

• IFEval: يقيس مدى التزام النموذج بالتعليمات المقدمة من المستخدم

• MMLU: يقيم المعرفة العالمية عبر مجالات متنوعة

كيف يجيب Sonar على الأسئلة

كيف يبدو زيادة دقة الحقائق وقراءتها عمليًا؟ قارن هذه الأبحاث، التي أجريت على كل من Sonar والنماذج الأخرى لترى الفرق.

استخدم Sonar اليوم

Sonar يتفوق في تقديم إجابات سريعة ودقيقة، مما يجعله نموذجًا رائعًا للاستخدام اليومي. يمكن لمستخدمي Perplexity Pro جعل Sonar النموذج الافتراضي لهم في الإعدادات. كما يمكن استخدامه عبر تقديم API لـ Sonar*.

الهوامش

• †يتم تقييم هذه الاختبارات على مقياس من 0 إلى 100، حيث الأعلى هو الأفضل

• *النموذج Sonar الذي يقدم عبر API لا يعمل بعد على بنية الاستنتاج لـ Cerebras، لكن من المتوقع أن يصدر قريبًا