يستخدم Perplexity نظامًا متعدد النماذج مدعومًا بنموذج Sonar الخاص به - المبني على Llama 3.1 70B - إلى جانب نماذج LLM المتقدمة مثل GPT-5.1 و Claude 4.5 و Gemini 3 Pro و Grok 4.1 و Kimi K2. بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد، يقوم Perplexity بتوجيه كل استعلام إلى النموذج الأنسب للبحث أو الاستدلال أو الترميز أو المهام متعددة الوسائط. يتيح هذا المزيج استرجاعًا أسرع، واستشهادات أكثر دقة، واستدلالًا أعمق من أي نموذج LLM واحد بمفرده.
حتى مع وجود ميزة تبديل النماذج المدمجة في Perplexity، فإنها لا تزال غير كافية للعديد من المستخدمين الذين يحتاجون أيضًا إلى أدوات لمواقف مختلفة. وهذا يطرح سؤالًا عمليًا: هل هناك مكان واحد للوصول إلى أفضل النماذج دون الحاجة إلى التنقل بين المنصات؟
تسد GlobalGPT هذه الفجوة من خلال الجمع بين أكثر من 100 نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي.—بما في ذلك GPT-5.1،, كلود 4.5،, سورا 2 برو،, Veo 3.1،, ونماذج البحث في الوقت الفعلي — داخل واجهة واحدة، مما يسهل اختبار ومقارنة واستخدام نماذج لغة كبيرة مختلفة دون الحاجة إلى الاحتفاظ باشتراكات متعددة، وكل ذلك يبدأ من حوالي $5.75.
ماذا ماجستير في القانونالسلطات الحيرةفي عام 2025؟
يستخدم Perplexity نظامًا متعدد النماذج منسقًا بدلاً من نموذج واحد للذكاء الاصطناعي. تقوم المنصة بتقييم استفسارك، وتحديد مقصده، وتوجيهه إلى LLM الأكثر قدرة على إنتاج استجابة دقيقة ومدعومة بالمصادر أو قائمة على الاستدلال. تشمل النقاط الرئيسية ما يلي:
- الحيرة تشغيل متعدد LLMs في وقت واحد, ، وليس نموذج واحد وراء الكواليس.
- سونار مقابض في الوقت الفعلي بحث, ، والاسترجاع، والتلخيص، والتصنيف.
- GPT-5.1، كلود 4.5،, جيميني 3 برو, Grok 4.1،, و Kimi K2 يتعامل مع الاستدلال المتقدم, ، الترميز، المطالبات متعددة الوسائط، أو المهام الحساسة للاتجاهات.
- تحسن البنية متعددة النماذج دقة الحقائق, ، لأن نماذج اللغة الكبيرة المختلفة تتفوق في مهام مختلفة.
- التوجيه مدرك للنية, ، مما يعني أن Perplexity يفسر ما إذا كان الطلب عبارة عن بحث أو استنتاج أو ترميز أو إبداع.
- هذا النهج يقلل من الهلوسة مقارنةً بروبوتات الدردشة ذات النموذج الواحد.
| اسم الطراز | المزود | التخصص | نقاط القوة الرئيسية | أنواع الاستفسارات النموذجية |
| سونار (مستند إلى Llama 3.1 70B) | الحيرة | الاسترجاع في الوقت الفعلي وترتيب البحث | إنشاء سريع للمراجع، حداثة عالية، أساس واقعي موثوق | استفسارات إخبارية، التحقق من صحة المعلومات، أبحاث حديثة، توليف من مصادر متعددة |
| pplx-7b-online | الحيرة (معدلة بدقة من Mistral-7B) | LLM خفيف الوزن عبر الإنترنت مع مقتطفات ويب | نضارة عالية، إجابات قصيرة دقيقة، استجابات سريعة | البحث السريع عن الحقائق، والمواضيع الشائعة، والاستفسارات الحساسة للوقت |
| pplx-70b-online | الحيرة (مضبوطة بدقة من Llama2-70B) | LLM ثقيل الوزن عبر الإنترنت مع تفكير أعمق | واقعية عالية، استجابات شاملة قوية، انخفاض الهلوسة | مطالبات واقعية معقدة، مجموعات بيانات جديدة، عمليات بحث تقنية |
| GPT-5.1 | OpenAI | التفكير العميق والتوليد المنظم | منطق قوي، قدرة عالية على البرمجة، أداء طويل المدى | المقالات، التفكير متعدد الخطوات، تصحيح الأخطاء البرمجية، التخطيط المنظم |
| كلود 4.5 |
ما هو الحيرة’النموذج الافتراضي لـ وماذا يفعل بالفعل؟
النموذج الافتراضي لـ Perplexity ليس GPT أو Claude أو Sonar. إنه نموذج خفيف الوزن ومُحسّن السرعة مصمم للتصفح السريع ومهام الاسترجاع القصيرة. وهو موجود لتقديم إجابات سريعة من المرة الأولى للمطالبات منخفضة التعقيد.
الخصائص الرئيسية:
- مُحسّن من أجل السرعة بدلاً من التفكير العميق.
- يستخدم بشكل أساسي في الخطة المجانية أو للاستفسارات البسيطة.
- يؤدي إلى حساب بسيط, ، مما يقلل من زمن الاستجابة.
- يتحول تلقائيًا إلى سونار عندما يتطلب الاستعلام اقتباسات أو مصادر متعددة.
- أقل قدرة على التفكير المعقد, ، الترميز، أو التفسيرات متعددة الخطوات.
- مصمم لتقليل الحمل على الطرز الأثقل مع الحفاظ على تجربة سلسة.
تعمق في Sonar: الحيرة’s الوقت الحقيقيمحرك البحث
Sonar هو المحرك الأساسي لـ Perplexity لاسترجاع البيانات. مبني على لاما 3.1 70B, ، فهو مصمم خصيصًا لقراءة وتصنيف وتوليف المعلومات من عدة صفحات ويب في الوقت الفعلي.
أهمية السونار:
- مصمم خصيصًا للاسترجاع, ، وليس مجرد إنشاء النصوص.
- يقرأ عشرات الصفحات الإلكترونية في وقت واحد, ، ثم تجمع الأدلة.
- يوفر الاقتباسات تلقائيًا, ، مما يعزز الثقة والشفافية.
- يتحول إلى وضع التفكير المنطقي للاستعلامات متعددة الخطوات أو الغامضة.
- يتفوق GPT وكلاود بشأن المعلومات الجديدة, ، خاصة الأخبار أو الموضوعات المتطورة.
- يقدم نتائج بحث سريعة, ، غالبًا في غضون أجزاء من الثانية.
- يحسن الوقائع التأريض, ، مما يقلل من خطر الإصابة بالهلوسة.
القائمة الكاملة لـ LLMsالحيرةالاستخدامات عبر خطط الاشتراك
بالإضافة إلى Sonar والنموذج الافتراضي، يدمج Perplexity العديد من نماذج LLM عالية المستوى. كل منها يخدم غرضًا محددًا:
GPT-5.1 (OpenAI)
- ممتاز للتفكير الطويل المدى
- ترميز قوي وتصحيح أخطاء
- جيد في التخطيط المنظم
- معدل هلوسة أقل مقارنة بالطرازات القديمة
كلود 4.5 سوناتة (أنثروبولوجية)
- تفكير منطقي خطوة بخطوة عالي الاستقرار
- ممتاز للرياضيات والمنطق ووضوح الكود
- فعال مع سياقات إدخال طويلة
Claude 4.5 Opus (خطط Max فقط)
- قدرات التفكير العميقة
- الأفضل للتفسيرات الفنية متعددة الخطوات
- أبطأ ولكن أكثر دقة
الجوزاء 3 محترف (جوجل)
- أفضل فهم متعدد الوسائط
- تحليل قوي للصور/الفيديو
- مثالي لكتابة الكود وتحليله
Grok 4.1 (xAI)
- الأفضل للاستعلامات في الوقت الفعلي والحساسة للاتجاهات
- تدفق محادثة ممتاز
كيمي K2 (موونشوت)
- موجهة نحو الخصوصية
- جيد للتفكير الدقيق والمنهجي
لماذا الحيرة يستخدم كل هذه النماذج
- المهام المختلفة تتطلب نقاط قوة مختلفة
- تتفوق نماذج اللغة الكبيرة المتخصصة على النماذج العامة الغرض
- يحسن التوجيه جودة المخرجات وقوتها
كيف الحيرة’أفضل وضع“ يختار الوضع المناسب ماجستير في القانون
يقوم Perplexity بتحليل استفسارك لتحديد النموذج الذي يقدم أفضل إجابة.
تشمل عوامل التوجيه ما يلي:
- هل السؤال واقعي أم قائم على البحث؟ → سونار
- هل يتطلب ذلك تفكيرًا عميقًا؟ → GPT-5.1 أو كلود
- هل الاستعلام متعلق بالاتجاهات أو بوسائل التواصل الاجتماعي؟ → Grok
- هل يتضمن صورًا أو عناصر متعددة الوسائط؟ → الجوزاء
- هل الخصوصية مصدر قلق؟ → كيمي K2
- هل يتطلب الموجه الاستشهادات؟ → سونار
سلوك إضافي:
- تبديل وضع الاستدلال يزيد من عمق GPT/Claude
- وضع البحث قوات سونار
- بحث احترافي يوسع نطاق الاسترجاع ومصادره
مقارنة جنبًا إلى جنب: الحيرةLLMsواستخداماتها المثالية
تتخصص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من Perplexity في مهام مختلفة. إليك مقارنة بينهما:
- الأفضل من حيث الدقة الوقائعية: سونار
- الأفضل للتفكير المعقد: GPT-5.1
- الأفضل من حيث الوضوح المنطقي: كلود 4.5
- الأفضل للمهام متعددة الوسائط: جيميني 3 برو
- الأفضل لـ في الوقت الفعلي السياق: Grok 4.1
- الأفضل للمطالبات الحساسة للخصوصية: كيمي K2
- الأفضل للاستخدامات المتنوعة اليومية: أفضل وضع للتوجيه التلقائي
الحيرةضد دردشةGPTضد كلود ضد جيميني
على الرغم من أن Perplexity يستخدم العديد من النماذج الأساسية نفسها، إلا أن بنيته تختلف:
- الحيرة يتفوق في:
- استرجاع الحقائق
- توليف متعدد المصادر
- إجابات مدعومة بمراجع
- تلخيص سريع للأخبار
- دردشةGPT يتفوق في:
- الكتابة الإبداعية
- تسلسلات الاستدلال الموسعة
- التخطيط المنظم
- كلود يتفوق في:
- الترميز
- الرياضيات
- التحليل المنطقي
- الجوزاء يتفوق في:
- تفسير الصور والفيديو
- سير العمل متعدد الوسائط
متى تستخدم كل نموذج داخل الحيرة
إرشادات عملية:
- استخدم السونار عندما تحتاج إلى إجابات تستند إلى حقائق أو مراجع أو معلومات في الوقت الفعلي.
- استخدم GPT-5.1 fأو المقالات التي تتسم بكثافة المنطق،, التفسيرات، والتفكير متعدد الخطوات.
- استخدم كلود 4.5 لمهام الترميز، والإثباتات الرياضية، والتحليل المنظم.
- استخدم Gemini 3 Pro للمهام المتعلقة بالصور أو فهم الفيديو.
- استخدم Grok 4.1 للمواضيع الشائعة أو رؤى وسائل التواصل الاجتماعي أو مهام المحادثة.
- استخدم Kimi K2 عندما تكون الخصوصية أو التفكير المتأنّي ضروريين.
أمثلة حقيقية على الحيرةتبديل النموذج
أمثلة على التوجيه التلقائي لبرنامج Perplexity:
- أخبار عاجلة استفسار → سونار (استرجاع سريع + اقتباسات)
- تصحيح أخطاء كود Python → كلود 4.5 أو GPT-5.1
- تحديد صورة → جيميني 3 برو
- البحث عن ميم شائع → Grok 4.1
- التفكيك المنطقي الطويل → GPT-5.1 أو Claude Opus
مستويات الأسعار و ماجستير في القانون الوصول
| المستوى | النماذج المتضمنة | القيود الرئيسية |
| مجاناً | – النموذج الافتراضي (يختلف حسب الحمولة) – وصول محدود إلى السونار | – لا يوجد سونار كبير – حدود السرعة – لا يوجد تحميل ملفات متقدم – لا يوجد رصيد API |
| محترف | – سونار صغير – سونار كبير – pplx-7b-online / pplx-70b-online (عبر Labs) | – لا يزال محدودًا بالنسبة لعمليات سير العمل الثقيلة – لا يوجد ضمان لأداء ذروة العمل بالنسبة لبعض الطرز – حد أقصى شهري لرصيد API |
| المؤسسة / الفرق | – توجيه نموذج مخصص – مكدس سونار كامل – عائلة pplx-online – خيارات بنية تحتية مخصصة | – يتطلب عقدًا – الأسعار متفاوتة – يتطلب عملًا تكامليًا |
ما تتضمنه كل خطة:
- الخطة المجانية:
- النموذج الافتراضي
- سونار محدود
- لا يوجد وصول إلى GPT/Claude/Gemini
- محترف الخطة:
- سونار
- GPT-5.1
- كلود 4.5 سوناتة
- جيميني 3 برو
- Grok 4.1
- كيمي K2
- خطة ماكس:
- جميع طرازات Pro
- كلود 4.5 أوبوس
- عمق استرجاع إضافي
H2: قيود الحيرة’نظام متعدد النماذج
على الرغم من نقاط قوتها، فإن Perplexity لها قيود:
- تختلف توفر الطرازات حسب المنطقة
- لا يوجد نظام إضافي مثل ChatGPT
- الجيل الإبداعي أضعف من الأدوات المخصصة
- بعض المهام لا تزال تتطلب التحقق اليدوي من الحقائق
- التوجيه ليس دائمًا قابلاً للتنبؤ
- تظل المهام متعددة الوسائط أقل مرونة من المنصات المتخصصة.
الأسئلة الشائعةحول الحيرة’s LLMs
- هل يستخدم Perplexity بشكل أساسي GPT؟ → لا، إنه يستخدم العديد من النماذج.
- هل Sonar أفضل من GPT؟ → بالنسبة لمهام الاسترجاع، نعم.
- هل يمكنني فرض نموذج معين؟ → فقط من خلال البحث الاحترافي.
- هل تخزن Perplexity البيانات؟ → وفقًا للوثائق الرسمية، فإن استخدام البيانات محدود ويركز على الخصوصية.
- لماذا تبدو الإجابات متشابهة عبر النماذج؟ → بيانات التدريب المشتركة وطرق المحاذاة المتشابهة.
(لا يوجد مقترح للرسم البياني هنا.)
خلاصة القول حول الحيرة’استراتيجية النماذج المتعددة
تُظهر بنية Perplexity متعددة النماذج كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على الاسترجاع أولاً أن تتفوق على روبوتات الدردشة أحادية النموذج في المهام الواقعية والاقتباسات والبحث السريع.
بالنسبة للمستخدمين الذين تشمل سير عملهم العديد من قدرات الذكاء الاصطناعي — مثل البحث والاستدلال والكتابة والمهام متعددة الوسائط — فإن فهم هذه الاختلافات يساعد في تحسين النتائج واختيار الأدوات. يمكنك أيضًا مقارنة كيفية عمل هذه النماذج التصرف جنبًا إلى جنب باستخدام GlobalGPT،, الذي يجمع العديد من أفضل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في واجهة واحدة لتسهيل التقييم.
