Perplexity utiliza un sistema multimodelo impulsado por su propio modelo Sonar, basado en Llama 3.1 70B, junto con LLM avanzados como GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 y Kimi K2. En lugar de depender de un único modelo, Perplexity dirige cada consulta al modelo más adecuado para la búsqueda, el razonamiento, la codificación o las tareas multimodales. Esta combinación permite una recuperación más rápida, citas más precisas y un razonamiento más profundo que cualquier LLM por sí solo.
Incluso con el cambio de modelo integrado de Perplexity, sigue sin ser suficiente para muchos usuarios que también necesitan herramientas para diferentes situaciones. Esto plantea una pregunta práctica: ¿existe un único lugar desde el que se pueda acceder a los mejores modelos sin tener que cambiar de plataforma?
GlobalGPT aborda esa brecha combinando más de 100 modelos de IA.—incluido GPT-5.1, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1, y modelos de búsqueda en tiempo real, todo ello en una única interfaz, lo que facilita probar, comparar y utilizar diferentes LLM sin necesidad de mantener múltiples suscripciones, todo ello a partir de aproximadamente 1 TP4T5,75.
¿Qué? LLMPoderes Perplejidad¿En 2025?
Perplexity utiliza un sistema multimodelo coordinado en lugar de un único modelo de IA. La plataforma evalúa tu consulta, identifica su intención y la envía al LLM más capaz de producir una respuesta precisa, respaldada por fuentes o basada en un razonamiento sólido. Los puntos clave incluyen:
- Perplejidad ejecuta múltiples LLMs simultáneamente, ni un solo modelo entre bastidores.
- Sonda manijas en tiempo real busque en, recuperación, resumen y clasificación.
- GPT-5.1, Claude 4.5, Géminis 3 Pro, Grok 4.1, y Kimi K2 manejan el razonamiento avanzado., codificación, indicaciones multimodales o tareas sensibles a las tendencias.
- La arquitectura multimodelo mejora la precisión factual., porque los diferentes LLM destacan en diferentes tareas.
- El enrutamiento es consciente de la intención., lo que significa que Perplexity interpreta si la solicitud es una búsqueda, un razonamiento, una codificación o una creación.
- Este enfoque reduce las alucinaciones. en comparación con los chatbots de modelo único.
| Nombre del modelo | Proveedor | Especialidad | Puntos fuertes | Tipos de consultas típicas |
| Sonar (basado en Llama 3.1 70B) | Perplejidad | Recuperación en tiempo real y clasificación de búsquedas | Generación rápida de citas, gran actualidad, base factual fiable. | Consultas sobre noticias, verificación de datos, investigación actualizada, síntesis de múltiples fuentes. |
| pplx-7b-en línea | Perplejidad (ajustada a partir de Mistral-7B) | LLM ligero en línea con fragmentos web | Gran frescura, respuestas breves y precisas, respuestas rápidas. | Búsquedas rápidas de datos, temas de actualidad, consultas urgentes. |
| pplx-70b-en línea | Perplejidad (ajustada a partir de Llama2-70B) | LLM online de peso pesado con razonamiento más profundo | Alta objetividad, respuestas holísticas sólidas, reducción de las alucinaciones. | Indicaciones factuales complejas, conjuntos de datos nuevos, consultas técnicas. |
| GPT-5.1 | OpenAI | Razonamiento profundo y generación estructurada | Lógica sólida, gran capacidad de codificación, rendimiento en contextos largos. | Ensayos, razonamiento en varios pasos, depuración de código, planificación estructurada. |
| Claude 4.5 |
Qué es Perplejidad’¿Cuál es el modelo predeterminado y qué hace realmente?
El modelo predeterminado de Perplexity no es GPT, Claude ni Sonar. Se trata de un modelo ligero y optimizado para la velocidad, diseñado para tareas de navegación rápida y recuperación breve. Su finalidad es proporcionar respuestas rápidas en una primera pasada para consultas de baja complejidad.
Características principales:
- Optimizado para la velocidad en lugar de un razonamiento profundo.
- Se utiliza principalmente en el plan gratuito. o para consultas sencillas.
- Desencadena un cálculo mínimo., reduciendo la latencia.
- Cambia automáticamente a Sonda cuando una consulta requiere citas o múltiples fuentes.
- Menos capaz en razonamientos complejos., codificación o explicaciones de varios pasos.
- Diseñado para reducir la carga en modelos más pesados, manteniendo una experiencia fluida.
Profundiza en Sonar: Perplejidad’s En tiempo realMotor de búsqueda
Sonar es el motor principal de Perplexity para la recuperación. Basado en Llama 3.1 70B, está optimizado para leer, clasificar y sintetizar información de múltiples páginas web en tiempo real.
Por qué es importante Sonar:
- Diseñado específicamente para la recuperación, no solo la generación de texto.
- Lee docenas de páginas web en paralelo., y luego agrega las pruebas.
- Proporciona citas automáticamente., mejorando la confianza y la transparencia.
- Pasa al modo de razonamiento. para consultas de varios pasos o ambiguas.
- Supera GPT y Claude sobre información reciente, especialmente noticias o temas en evolución.
- Ofrece respuestas rápidas a las búsquedas., a menudo en milisegundos.
- Mejora los datos objetivos. conexión a tierra, reduciendo el riesgo de alucinaciones.
Lista completa de LLMsPerplejidadUsos en los planes de suscripción
Más allá de Sonar y del modelo predeterminado, Perplexity integra varios LLM de primer nivel. Cada uno tiene un propósito específico:
GPT-5.1 (OpenAI)
- Excelente para razonamientos extensos.
- Codificación y depuración sólidas
- Bueno en la planificación estructurada
- Menor índice de alucinaciones en comparación con los modelos anteriores.
Claude 4.5 Soneto (Antrópico)
- Razonamiento paso a paso altamente estable
- Ideal para matemáticas, lógica y claridad de código.
- Eficiente con contextos de entrada largos
Claude 4.5 Opus (solo planes Max)
- Capacidades de razonamiento más profundas
- Ideal para explicaciones técnicas y de varios pasos.
- Más lento pero más preciso
Géminis 3 Pro (Google)
- Mejor comprensión multimodal
- razonamiento sólido de imágenes/vídeos
- Ideal para escribir y analizar código.
Grok 4.1 (xAI)
- Ideal para consultas en tiempo real y sensibles a las tendencias.
- Excelente fluidez conversacional
Kimi K2 (Moonshot)
- Orientado a la privacidad
- Bueno para un razonamiento cuidadoso y paso a paso.
Por qué Perplejidad utiliza todos estos modelos
- Las diferentes tareas requieren diferentes fortalezas.
- Los LLM especializados superan a los de uso general.
- El enrutamiento mejora la calidad y la solidez de la salida.
¿Cómo? Perplejidad’El “modo óptimo” elige el adecuado. LLM
Perplexity analiza tu consulta para determinar qué modelo produce la mejor respuesta.
Los factores de enrutamiento incluyen:
- ¿La pregunta se basa en hechos o en investigaciones? → Sonar
- ¿Requiere un razonamiento profundo? → GPT-5.1 o Claude
- ¿La consulta es tendencia o está relacionada con las redes sociales? → Grok
- ¿Incluye imágenes o elementos multimodales? → Géminis
- ¿Te preocupa la privacidad? → Kimi K2
- ¿El mensaje requiere citas? → Sonar
Comportamiento adicional:
- Alternar modo de razonamiento Aumenta la profundidad de GPT/Claude.
- Modo de búsqueda fuerzas Sonar
- Búsqueda profesional amplía el alcance y las fuentes de recuperación
Comparación lado a lado: PerplejidadLLMsy sus usos ideales
Los LLM de Perplexity se especializan en diferentes tareas. Aquí está cómo se comparan:
- Lo mejor en cuanto a precisión factual: Sonda
- Lo mejor para el razonamiento complejo: GPT-5.1
- Lo mejor para la claridad lógica: Claude 4.5
- Lo mejor para tareas multimodales: Géminis 3 Pro
- Lo mejor para en tiempo real contexto: Grok 4.1
- Lo mejor para indicaciones sensibles a la privacidad: Kimi K2
- Lo mejor para un uso mixto diario: Mejor modo de enrutamiento automático
Perplejidadvs ChatGPTvs Claude vs Géminis
Aunque Perplexity utiliza muchos de los mismos modelos subyacentes, su arquitectura es diferente:
- Perplejidad destaca en:
- recuperación de datos
- síntesis de múltiples fuentes
- respuestas respaldadas por citas
- resumen rápido de noticias
- ChatGPT destaca en:
- escritura creativa
- Secuencias de razonamiento ampliadas
- planificación estructurada
- Claude destaca en:
- codificación
- matemáticas
- análisis lógico
- Géminis destaca en:
- interpretación de imágenes + vídeos
- flujos de trabajo multimodales
Cuándo utilizar cada modelo en el interior Perplejidad
Orientación práctica:
- Utilizar el sonar cuando necesitas respuestas basadas en hechos, citas o información en tiempo real.
- Utiliza GPT-5.1 fo ensayos con gran carga lógica, explicaciones y razonamientos de varios pasos.
- Utiliza Claude 4.5 para tareas de codificación, demostraciones matemáticas y análisis estructurado.
- Utiliza Gemini 3 Pro para tareas relacionadas con imágenes o comprensión de vídeos.
- Utilice Grok 4.1 para temas de actualidad, información sobre redes sociales o tareas conversacionales.
- Utiliza Kimi K2. cuando se necesita privacidad o un razonamiento cuidadoso.
Ejemplos reales de PerplejidadCambio de modelo
Ejemplos del enrutamiento automático de Perplexity:
- Noticias de última hora consulta → Sonar (recuperación rápida + citas)
- Depuración de código Python → Claude 4.5 o GPT-5.1
- Identificar una imagen → Gemini 3 Pro
- Buscar un meme de tendencia → Grok 4.1
- Descomposición lógica larga → GPT-5.1 o Claude Opus
Niveles de precios y LLM Acceda a
| Nivel | Modelos incluidos | Limitaciones clave |
| Gratis | – Modelo predeterminado (varía según la carga) – Acceso limitado al sonar | – Sin Sonar Large – Límites de velocidad – Sin cargas avanzadas de archivos – Sin créditos API |
| Pro | – Sonar pequeño – Sonar grande – pplx-7b-online / pplx-70b-online (a través de Labs) | – Todavía limitado para flujos de trabajo pesados – Sin garantía de rendimiento en horas punta para algunos modelos – Límite mensual de créditos API |
| Empresa / Equipos | – Enrutamiento de modelos personalizados – Pila completa de Sonar – Familia pplx-online – Opciones de infraestructura dedicadas | – Requiere contrato – Los precios varían – Se necesita trabajo de integración |
Lo que incluye cada plan:
- Plan gratuito:
- Modelo predeterminado
- Sonar limitado
- Sin acceso a GPT/Claude/Gemini
- Pro Plan:
- Sonda
- GPT-5.1
- Claude 4.5 Soneto
- Géminis 3 Pro
- Grok 4.1
- Kimi K2
- Plan máximo:
- Todos los modelos Pro
- Claude 4.5 Opus
- Profundidad de recuperación adicional
H2: Limitaciones de Perplejidad’Sistema multimodelo de
A pesar de sus puntos fuertes, Perplexity tiene limitaciones:
- La disponibilidad de los modelos varía según la región.
- No hay un ecosistema de complementos como ChatGPT.
- La generación creativa es más débil que las herramientas específicas.
- Algunas tareas aún requieren una verificación manual de los datos.
- El enrutamiento no siempre es predecible.
- Las tareas multimodales siguen siendo menos flexibles que las plataformas especializadas.
PREGUNTAS FRECUENTESAcerca de Perplejidad’s LLMs
- ¿Perplexity utiliza principalmente GPT? → No, utiliza muchos modelos.
- ¿Es Sonar mejor que GPT? → Para tareas de recuperación, sí.
- ¿Puedo forzar un modelo específico? → Solo a través de la búsqueda profesional.
- ¿Perplexity almacena datos? → Según la documentación oficial, el uso de datos es limitado y se centra en la privacidad.
- ¿Por qué las respuestas suenan similares en todos los modelos? → Datos de entrenamiento compartidos y métodos de alineación similares.
(No hay propuesta de gráfico aquí).
Reflexiones finales sobre Perplejidad’Estrategia multimodelo de
La arquitectura multimodelo de Perplexity demuestra cómo los sistemas de IA basados en la recuperación pueden superar a los chatbots de modelo único en tareas basadas en hechos, citas y búsquedas rápidas.
Para los usuarios cuyos flujos de trabajo abarcan múltiples capacidades de IA (búsqueda, razonamiento, redacción y tareas multimodales), comprender estas diferencias ayuda a optimizar los resultados y la selección de herramientas. También puede comparar cómo estos modelos comportarse en paralelo utilizando GlobalGPT, que reúne muchos de los mejores LLM en una sola interfaz para facilitar su evaluación.
