采用 Opus 4.6 的深度研究、模型理事会记忆功能以及改进的历史记录搜索

采用 Opus 4.6 的深度研究

Perplexity 深度研究现在运行于 Opus 4.6 之上，进一步提升了我们上周刚刚宣布的内部和外部基准测试的 行业领先结果（包括下方的 Deepmind 深度研究 QA 基准测试）。现已向 Max 用户开放，并正逐步向 Pro 用户推广。尝试使用深度研究来：

• 改进 SEO 策略：过去 90 天内 [行业] 中的热门趋势话题有哪些？请展示来自竞争对手的优质内容、热门关键词背后的搜索意图，以及竞争对手未涉及的内容空白。根据搜索量趋势和季节性规律，为下一季度推荐内容日历。
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模型理事会记忆功能

我们已扩展了记忆功能，使其适用于模型理事会。Perplexity 现在可以为每个模型提取相关的个性化上下文，让您获得尽可能好的答案。您可以询问模型理事会来辅助决策，例如：

• 我五月份的马拉松有什么好的训练计划？
• 我应该考虑哪些顶尖的 MBA 项目？
• 考虑到当前市场情况，我应该考虑哪些退休投资组合配置策略？

改进的历史记录搜索

查找过去的问题现在变得更加容易——即使您不记得要搜索的具体词汇，或者信息深埋在对话中。搜索结果包含匹配内容的文本预览，点击问题即可直接跳转到出现该匹配项的具体追问处。

更新了 Android 版答案中的股票图表

现在，在 Perplexity Android 应用中搜索股票（如“nvidia stock”）时，会显示一个内嵌的股票图表，并提供扩展信息和更新后的控件。

Kimi K2.5 Thinking 思考功能

我们近期新增了 Kimi K2.5，这是来自月之暗面 (Moonshot AI) 的一款新型领先开源推理模型。我们在美国 Perplexity 自己的推理栈上托管 Kimi K2.5，这使我们能够为用户在延迟、可靠性和安全性方面提供更严格的控制。