投稿者: Perplexity が独自の AI モデル「 Sonar 」を大幅に改良し、より低コストで高性能な検索体験を提供すると発表しました。この AI 検索エンジンの進化は、同社が検索分野での競争力を強化する重要な一歩となっています。
Sonar は Meta の大規模言語モデル「 Llama 3.3 70B 」をベースに構築されており、Perplexity が独自のトレーニングを施すことで、回答の正確性と読みやすさを大幅に向上させています。ベンチマークテストでは GPT-4o mini や Claude 3.5 Haiku といった競合モデルを上回る性能を示し、高度なモデルにも匹敵する満足度を提供していると報告されています。
技術面ではAI半導体開発会社の Cerebras Systems との提携により同社の「 Wafer Scale Engine 」を採用し、1 秒あたり 1,200 トークンという驚異的な処理速度を実現。これは GPT-4o mini の約 10 倍のスピードであり、低コストかつ迅速な検索体験を可能にしています。
PerplexityをAPIを通じて利用する場合のコスト面でも大きな進展がありました。基本版の Sonar はシンプルなクエリ向けで 1,000 検索あたり 5 ドルという低価格が特徴。一方、Sonar Pro は複雑なクエリや大規模コンテキストに対応し、精度と引用数を強化したプレミアム版となっています。
既に Zoom や Doximity などの企業で採用されており、API を通じて他のアプリケーションへの統合も容易になっています。Perplexity は 2024 年 12 月に 5 億ドルの資金調達を行い、企業価値は 90 億ドルに達したとされ、さらなる地域拡大や技術改善を計画しています。