Perplexity presenta Sonar, su modelo de IA propio construido sobre Llama 3.3 70B, optimizado para ofrecer respuestas rápidas, precisas y de alta calidad, superando a modelos de su clase y acercándose al rendimiento de los modelos más avanzados del mercado.
Perplexity ha anunciado el lanzamiento de Sonar, su modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado internamente, diseñado para optimizar la calidad de las respuestas y mejorar la experiencia del usuario.
Disponible para todos los usuarios de Perplexity Pro, Sonar se basa en Llama 3.3 70B y ha sido entrenado para mejorar la veracidad y la legibilidad de las respuestas en el modo de búsqueda predeterminado de Perplexity.
Rendimiento Superior y Satisfacción del Usuario
Según las pruebas A/B exhaustivas realizadas por Perplexity, Sonar supera significativamente a modelos de su clase, como GPT-4o mini y Claude 3.5 Haiku. Además, iguala o supera el rendimiento de modelos de vanguardia como GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet en términos de satisfacción del usuario. Este último, un factor clave que está fuertemente correlacionado con el uso y la retención del producto.
Velocidad relámpago gracias a la infraestructura de Cerebras
Una de las características más destacadas de Sonar es su velocidad. Impulsado por la infraestructura de inferencia de Cerebras, Sonar alcanza una velocidad de 1200 tokens por segundo, lo que permite generar respuestas casi instantáneas.
Esta velocidad es aproximadamente 10 veces más rápida que modelos comparables como Gemini 2.0 Flash, según Perplexity.
Énfasis en la Veracidad y la Legibilidad
Perplexity ha optimizado Sonar en dos dimensiones críticas que influyen en la satisfacción del usuario: la veracidad y la legibilidad de las respuestas.
- Veracidad: Mide la capacidad del modelo para responder preguntas utilizando hechos basados en los resultados de búsqueda, y su habilidad para resolver información contradictoria o faltante.
- Legibilidad: Evalúa la capacidad del modelo para proporcionar una respuesta concisa y detallada con el uso adecuado del formato markdown para organizar el texto.
Los resultados de Perplexity demuestran que Sonar mejora significativamente estos aspectos en comparación con el modelo base, Llama 3.3 70B Instruct, e incluso supera a otros modelos de vanguardia en estas áreas clave. Además, Sonar también supera a modelos de su clase, como GPT-4o mini y Claude 3.5 Haiku, en evaluaciones académicas que miden el seguimiento de instrucciones del usuario y el conocimiento mundial, como IFEval y MMLU.
Casos de Uso y Disponibilidad
Sonar es ideal para la recuperación rápida de información o para responder preguntas detalladas. Los usuarios de Perplexity Pro pueden establecer a Sonar como su modelo predeterminado en la configuración. También se puede acceder a través de la API de Sonar.
En resumen, Sonar se presenta como una alternativa prometedora en el panorama de los modelos de IA, ofreciendo una combinación de velocidad, precisión y calidad que lo posiciona como una herramienta valiosa para usuarios que buscan respuestas rápidas y confiables.
