Perplexity

Decider Flash V1.2 — это модель принятия решений с 4B параметрами от Perplexity, более компактный и недорогой аналог Decider V1.2 с тем же контрактом API. Вместо генерации текста она читает контент, переданный как state (текст, JSON или изображения), и возвращает типизированные вероятностные ответы на один или несколько именованных вопросов в одном запросе: вероятность «да» для вопроса с ответом «да/нет» (noul), вероятность для каждого варианта плюс наиболее вероятный вариант (choice, до 255 вариантов) или вероятность для каждого уровня упорядоченной рубрики плюс ожидаемый балл (score). Она подходит для высоконагруженной классификации, маршрутизации и модерации, где код приложения проверяет возвращаемые числа по порогам, а не разбирает текст чата.

Decider V1.2 — это новая 27B контрольная точка модели принятия решений Perplexity, приходящая на смену Decider V1.1 27B с тем же контрактом API. Вместо генерации текста она читает контент, переданный как state (текст, JSON или изображения), и возвращает типизированные вероятностные ответы на один или несколько именованных вопросов в одном запросе: вероятность «да» для вопроса с ответом да/нет (noul), вероятность для каждого варианта плюс наиболее вероятный вариант (choice, до 255 вариантов) или вероятность для каждого уровня упорядоченной рубрики плюс ожидаемый балл (score). Она создана для классификации, маршрутизации, модерации и оценки по рубрикам, где прикладной код проверяет пороговые значения возвращаемых чисел, а не разбирает ответ чата. Для меньшего и более дешёвого варианта с тем же контрактом см. Decider Flash V1.2.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель в семействе Decider Flash.

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель в семействе Decider.

pplx-embed-v1 -4B — одна из современных моделей текстовых эмбеддингов Perplexity, созданных для реального веб-масштабного поиска. pplx-embed-v1 оптимизирована для стандартного плотного текстового поиска: модель с 4B параметрами максимизирует качество поиска.

pplx-embed-v1-0.6B — одна из передовых моделей встраивания текста от Perplexity, разработанная для реального поиска в веб-масштабе. pplx-embed-v1 оптимизирована для стандартного плотного текстового поиска с моделью с параметрами 0.6B, ориентированной на лёгкую и низколатентную генерацию встраиваний.

Эксклюзивно доступен на OpenRouter API, новый режим Pro Search от Sonar Pro — это самая продвинутая агентная поисковая система Perplexity. Он предназначен для более глубокого анализа и рассуждений. Ценообразование основано на токенах плюс $18 за тысячу запросов. Эта модель обеспечивает работу режима Pro Search на платформе Perplexity. Sonar Pro Search добавляет автономное многошаговое рассуждение к Sonar Pro. Таким образом, вместо просто одного запроса + синтеза, он планирует и выполняет целые исследовательские рабочие процессы с использованием инструментов.

Примечание: цена Sonar Pro включает стоимость поиска Perplexity. См. подробнее здесь Sonar Reasoning Pro — это ведущая модель рассуждений на базе DeepSeek R1 с цепочкой рассуждений (CoT). Разработана для сложных сценариев использования, поддерживает углублённые многошаговые запросы, увеличенный контекст и может выводить больше ссылок на поиск, обеспечивая более полные и расширяемые ответы.

Примечание: Sonar Pro ценообразование включает Perplexity поиск. Подробнее здесь Для предприятий, которым требуются более продвинутые возможности, Sonar Pro API могут обрабатывать многоэтапные запросы с расширенной функциональностью, например, вдвое больше цитируемых источников на поиск по сравнению с Sonar в среднем. Кроме того, увеличенное контекстное окно позволяет обрабатывать более длинные и сложные запросы, а также уточняющие вопросы.

Sonar Deep Research — это модель, ориентированная на исследования, предназначенная для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она автономно ищет, читает и оценивает источники, уточняя свой подход по мере сбора информации. Это позволяет создавать комплексные отчёты в таких областях, как финансы, технологии, здравоохранение и текущие события. Примечания по ценообразованию (Источник) Входные токены включают токены подсказки (пользовательский запрос) + токены цитирования (это обработанные токены из выполненных поисковых запросов) Deep Research выполняет несколько поисковых запросов для проведения исчерпывающего исследования. Поисковые запросы оцениваются в $5 за 1000 поисковых запросов. Запрос, выполняющий 30 поисковых запросов, будет стоить $0.15 на этом этапе. Рассуждение — это отдельный этап в Deep Research, поскольку он выполняет обширные автоматизированные рассуждения по всему материалу, собранному на этапе исследования. Токены рассуждения здесь немного отличаются от CoTs в ответе — это токены, которые мы используем для рассуждения о исследовательском материале перед генерацией результатов через CoTs. Токены рассуждения оцениваются в $3 за 1M токенов

Sonar легкий, доступный, быстрый и простой в использовании — теперь с цитатами и возможностью настройки источников. Он предназначен для компаний, стремящихся интегрировать легкие функции вопросов и ответов, оптимизированные для скорости.