Perplexity utilise un système multimodèle alimenté par son propre modèle Sonar, basé sur Llama 3.1 70B, ainsi que des LLM avancés tels que GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 et Kimi K2. Au lieu de s'appuyer sur un seul modèle, Perplexity achemine chaque requête vers le modèle le mieux adapté à la recherche, au raisonnement, au codage ou aux tâches multimodales. Cette combinaison permet une récupération plus rapide, des citations plus précises et un raisonnement plus approfondi que n'importe quel LLM seul.
Même avec la fonction intégrée de changement de modèle de Perplexity, cela ne suffit pas pour de nombreux utilisateurs qui ont également besoin d'outils adaptés à différentes situations. Cela soulève une question pratique : existe-t-il un endroit unique où accéder aux meilleurs modèles sans avoir à changer de plateforme ?
GlobalGPT comble cette lacune en combinant plus de 100 modèles d'IA.—y compris GPT-5.2, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1, et des modèles de recherche en temps réel, le tout dans une seule interface, ce qui facilite le test, la comparaison et l'utilisation de différents LLM sans avoir à souscrire plusieurs abonnements, le tout à partir d'environ 1 TP4T5,75.
Quoi ? LLM Pouvoirs Perplexitéen 2026 ?
Perplexity utilise un système multimodèle coordonné plutôt qu'un modèle d'IA unique. La plateforme évalue votre requête, identifie son intention et la transmet au LLM le plus à même de produire une réponse précise, étayée par des sources ou fondée sur un raisonnement approfondi. Les points clés sont les suivants :
- Perplexitéexécute plusieurs LLM simultanément, pas un seul modèle dans les coulisses.
- Sondeur poignées en temps réel recherche, la récupération, la synthèse et le classement.
- GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 Pro,Grok 4.1, et Kimi K2 gère le raisonnement avancé, codage, invites multimodales ou tâches sensibles aux tendances.
- L'architecture multimodèle améliore la précision factuelle., car différents LLM excellent dans différentes tâches.
- Le routage tient compte de l'intention, ce qui signifie que Perplexity interprète si la requête est une recherche, un raisonnement, un codage ou une création.
- Cette approche réduit les hallucinations. par rapport aux chatbots à modèle unique.
| Nom du modèle | Fournisseur | Spécialité | Principaux points forts | Types de requêtes courantes |
| Sonar (basé sur Llama 3.1 70B) | Perplexité | Récupération en temps réel et classement des recherches | Génération rapide de citations, grande actualité, fondement factuel fiable | Recherches d'actualités, vérification des faits, recherches actualisées, synthèse multisource |
| pplx-7b-en ligne | Perplexité (affinée à partir de Mistral-7B) | LLM en ligne léger avec extraits Web | Grande fraîcheur, réponses courtes et précises, réponses rapides | Recherches factuelles rapides, sujets tendance, requêtes urgentes |
| pplx-70b-en ligne | Perplexité (affinée à partir de Llama2-70B) | LLM en ligne de haut niveau avec un raisonnement plus approfondi | Haute factualité, réponses holistiques fortes, hallucinations réduites | Invites factuelles complexes, nouveaux ensembles de données, recherches techniques |
| GPT-5.2 | OpenAI | Raisonnement profond et génération structurée | Logique solide, grande capacité de codage, performances dans un contexte étendu | Essais, raisonnement en plusieurs étapes, débogage de code, planification structurée |
| Claude 4.5 |
Qu'est-ce que Perplexité’Le modèle par défaut de et que fait-il réellement ?
Le modèle par défaut de Perplexity n'est ni GPT, ni Claude, ni Sonar. Il s'agit d'un modèle léger et optimisé pour la vitesse, conçu pour la navigation rapide et les tâches de recherche courtes. Il a pour but de fournir des réponses rapides dès le premier passage pour les requêtes peu complexes.
Caractéristiques principales :
- Optimisé pour la vitesse plutôt que d'un raisonnement approfondi.
- Utilisé principalement dans le cadre du forfait gratuit ou pour des requêtes simples.
- Déclenche un calcul minimal, réduisant ainsi la latence.
- Passe automatiquement à Sondeur lorsqu'une requête nécessite des citations ou plusieurs sources.
- Moins apte au raisonnement complexe, codage ou explications en plusieurs étapes.
- Conçu pour réduire la charge sur les modèles plus lourds tout en conservant une expérience fluide.
Plongée en profondeur dans Sonar : Perplexité’s Temps réelMoteur de recherche
Sonar est le principal moteur de recherche de Perplexity. Construit sur Llama 3.1 70B, il est optimisé pour lire, classer et synthétiser les informations provenant de plusieurs pages web en temps réel.
Pourquoi le sonar est important :
- Conçu spécialement pour la récupération, pas seulement la génération de texte.
- Lit des dizaines de pages Web en parallèle, puis agrège les preuves.
- Fournit automatiquement des citations, améliorant ainsi la confiance et la transparence.
- Passe en mode raisonnement pour les requêtes à plusieurs étapes ou ambiguës.
- Surpasse GPT et Claude sur les nouvelles informations, en particulier les actualités ou les sujets en constante évolution.
- Fournit des réponses rapides aux recherches, souvent en quelques millisecondes.
- Améliore les faits mise à la terre, réduisant ainsi le risque d'hallucinations.
Liste complète des LLM Perplexité Utilisations dans les différents forfaits d'abonnement
Au-delà de Sonar et du modèle par défaut, Perplexity intègre plusieurs LLM de premier plan. Chacun d'entre eux remplit une fonction spécifique :
GPT-5.1 (OpenAI)
- Excellent pour les raisonnements longs
- Codage et débogage solides
- Bon en planification structurée
- Taux d'hallucinations inférieur par rapport aux anciens modèles
Claude 4.5 Sonnet (Anthropique)
- Raisonnement étape par étape hautement stable
- Idéal pour les mathématiques, la logique et la clarté du code
- Efficace avec des contextes d'entrée longs
Claude 4.5 Opus (plans Max uniquement)
- Capacités de raisonnement approfondies
- Idéal pour les explications techniques en plusieurs étapes
- Plus lent mais plus précis
Gémeaux 3 Pro (Google)
- Meilleure compréhension multimodale
- raisonnement puissant en matière d'images/vidéos
- Idéal pour l'écriture et l'analyse de code
Grok 4.1 (xAI)
- Idéal pour les requêtes en temps réel et sensibles aux tendances
- Excellente fluidité conversationnelle
Kimi K2 (Moonshot)
- Axé sur la confidentialité
- Bon pour un raisonnement minutieux, étape par étape
Pourquoi Perplexité utilise tous ces modèles
- Différentes tâches exigent différentes forces.
- Les LLM spécialisés surpassent les LLM polyvalents
- Le routage améliore la qualité et la robustesse du résultat
Comment Perplexité’Le “ mode optimal ” choisit le bon LLM
Perplexity analyse votre requête afin de déterminer quel modèle produit la meilleure réponse.
Les facteurs de routage comprennent :
- La question est-elle factuelle ou fondée sur la recherche ? → Sonar
- Cela nécessite-t-il un raisonnement approfondi ? → GPT-5.2 ou Claude
- La requête est-elle tendance ou liée aux réseaux sociaux ? → Grok
- S'agit-il d'images ou d'éléments multimodaux ? → Gémeaux
- La confidentialité est-elle un sujet de préoccupation ? → Kimi K2
- La question nécessite-t-elle des citations ? → Sonar
Comportement supplémentaire :
- Mode de raisonnement bascule augmente la profondeur de GPT/Claude
- Mode de recherche forces Sonar
- Recherche professionnelle élargit la portée et les sources de recherche
Comparaison côte à côte : Perplexité LLM et leurs utilisations idéales
Les LLM de Perplexity sont spécialisés dans différentes tâches. Voici comment ils se comparent :
- Le meilleur pour l'exactitude factuelle : Sondeur
- Idéal pour les raisonnements complexes : GPT-5.2
- Le meilleur pour la clarté logique : Claude 4.5
- Idéal pour les tâches multimodales : Gemini 3 Pro
- Meilleur pour en temps réel contexte : Grok 4.1
- Idéal pour les invites sensibles à la confidentialité : Kimi K2
- Idéal pour un usage mixte quotidien : Meilleur mode d'acheminement automatique
Perplexitévs ChatGPTcontre Claude contre Gemini
Bien que Perplexity utilise bon nombre des mêmes modèles sous-jacents, son architecture diffère :
- Perplexité excelle dans :
- récupération de faits
- synthèse multisource
- réponses étayées par des citations
- résumé rapide des actualités
- ChatGPT excelle dans :
- écriture créative
- séquences de raisonnement étendues
- planification structurée
- Claude excelle dans :
- codage
- mathématiques
- analyse logique
- Gemini excelle dans :
- interprétation d'images et de vidéos
- flux de travail multimodaux
Quand utiliser chaque modèle à l'intérieur Perplexité
Conseils pratiques :
- Utiliser le sonar lorsque vous avez besoin de réponses factuelles, de citations ou d'informations en temps réel.
- Utilisez GPT-5.2 fou des essais très logiques, explications et raisonnement en plusieurs étapes.
- Utilisez Claude 4.5 pour les tâches de codage, les démonstrations mathématiques et l'analyse structurée.
- Utilisez Gemini 3 Pro pour les tâches liées à l'image ou la compréhension vidéo.
- Utilisez Grok 4.1 pour les sujets tendance, les informations issues des réseaux sociaux ou les tâches conversationnelles.
- Utilisez Kimi K2 lorsque la confidentialité ou un raisonnement minutieux sont nécessaires.
Exemples concrets de Perplexité Changement de modèle
Exemples d'acheminement automatique de Perplexity :
- Dernières nouvelles interrogation → Sonar (récupération rapide + citations)
- Débogage du code Python → Claude 4.5 ou GPT-5.2
- Identification d'une image → Gemini 3 Pro
- Rechercher un mème tendance → Grok 4.1
- Longue décomposition logique → GPT-5.2 ou Claude Opus
Niveaux de prix et LLM Accès
| Niveau | Modèles inclus | Principales limites |
| Gratuit | – Modèle par défaut (varie en fonction de la charge) – Accès limité au sonar | – Pas de Sonar Large – Limites de débit – Pas de téléchargements de fichiers avancés – Pas de crédits API |
| Pro | – Sonar Small – Sonar Large – pplx-7b-online / pplx-70b-online (via Labs) | – Toujours limité pour les flux de travail intensifs – Performances en période de pointe non garanties pour certains modèles – Limite mensuelle sur les crédits API |
| Entreprise / Équipes | – Routage personnalisé des modèles – Pile Sonar complète – Famille pplx-online – Options d'infrastructure dédiées | – Nécessite un contrat – Prix variables – Travail d'intégration nécessaire |
Ce que chaque forfait comprend :
- Plan gratuit :
- Modèle par défaut
- Sonar limité
- Pas d'accès à GPT/Claude/Gemini
- Pro Plan :
- Sondeur
- GPT-5.2
- Claude 4.5 Sonnet
- Gemini 3 Pro
- Grok 4.1
- Kimi K2
- Plan Max :
- Tous les modèles Pro
- Claude 4.5 Opus
- Profondeur de récupération supplémentaire
Limites de la Perplexité’Système multimodèle de
Malgré ses points forts, Perplexity présente certaines limites :
- La disponibilité des modèles varie selon les régions.
- Aucun écosystème de plugins comme ChatGPT
- Génération créative moins performante que les outils spécialisés
- Certaines tâches nécessitent encore une vérification manuelle des faits.
- Le routage n'est pas toujours prévisible.
- Les tâches multimodales restent moins flexibles que les plateformes spécialisées.
FAQ À propos Perplexité’s LLM
- Perplexity utilise-t-il principalement GPT ? → Non, il utilise plusieurs modèles.
- Le Sonar est-il meilleur que le GPT ? → Pour les tâches de recherche, oui.
- Puis-je forcer un modèle spécifique ? → Uniquement via la recherche Pro.
- Perplexity stocke-t-il des données ? → Selon les documents officiels, l'utilisation des données est limitée et axée sur la confidentialité.
- Pourquoi les réponses semblent-elles similaires d'un modèle à l'autre ? → Données d'entraînement partagées et méthodes d'alignement similaires.
(Aucun graphique n'est proposé ici.)
Dernières réflexions sur Perplexité’Stratégie multimodèle de
L'architecture multimodèle de Perplexity démontre comment les systèmes d'IA axés sur la recherche peuvent surpasser les chatbots monomodèles dans les tâches factuelles, les citations et la recherche rapide.
Pour les utilisateurs dont les flux de travail couvrent plusieurs capacités d'IA (recherche, raisonnement, rédaction et tâches multimodales), comprendre ces différences permet d'optimiser les résultats et le choix des outils. Vous pouvez également comparer la manière dont ces modèles se comporter côte à côte en utilisant GlobalGPT, qui rassemble plusieurs des meilleurs LLM dans une seule interface pour faciliter leur évaluation.
