Quale LLM utilizza Perplexity? Analisi completa del modello 2026

Perplexity utilizza un sistema multi-modello alimentato dal proprio modello Sonar - costruito su Llama 3.1 70B - insieme a LLM avanzati come GPT 5.2, Claude 4.5, gemi 3 pro, Grok 4.1 e Kimi K2. Invece di affidarsi a un unico modello, perplessità indirizza ogni richiesta al modello più adatto per la ricerca, il ragionamento, la codifica o i compiti multimodali. Questa combinazione consente un reperimento più rapido, citazioni più accurate e un ragionamento più approfondito rispetto a un singolo LLM.

Anche con il cambio di modello integrato in Perplexity, non è ancora sufficiente per molti utenti che hanno bisogno di strumenti per situazioni diverse. Molti vogliono anche usare insieme modelli di punta come GPT-5.2 e Gemini 3 Pro per fare confronti e ricerche. Ciò solleva una questione pratica: esiste un unico luogo in cui accedere ai modelli di punta senza dover passare da una piattaforma all'altra? Se avete bisogno di una maggiore flessibilità, esplorate Alternative di perplessità potrebbe essere il passo giusto.

GlobalGPT colma questa lacuna combinando oltre 100 modelli di intelligenza artificiale.—compreso GPT-5.2, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1, e modelli di ricerca in tempo reale, all'interno di un'unica interfaccia, rendendo più facile testare, confrontare e utilizzare diversi LLM senza dover mantenere più abbonamenti, il tutto a partire da circa $5,75.

Cosa LLM Poteri Perplessitànel 2026?

Perplexity utilizza un sistema multimodello coordinato anziché un unico modello di intelligenza artificiale. La piattaforma valuta la query, ne identifica l'intento e la indirizza all'LLM più in grado di produrre una risposta accurata, supportata da fonti o basata su un ragionamento approfondito. I punti chiave includono:

• Perplexity gestisce più LLM contemporaneamente. Se vi state chiedendo Perplexity utilizza ChatGPT, La risposta è che integra i modelli di OpenAI insieme ad altri, ma non si affida esclusivamente ad essi.
• Sonar maniglie in tempo reale ricerca, recupero, sintesi e classificazione.
• GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 Pro,Grok 4.1, e Kimi K2 gestiscono ragionamenti avanzati, codifica, prompt multimodali o attività sensibili alle tendenze.
• L'architettura multimodello migliora l'accuratezza dei dati, perché diversi LLM eccellono in compiti diversi.
• Il routing è sensibile all'intento, ovvero Perplexity interpreta se la richiesta è di ricerca, ragionamento, codifica o creatività.
• Questo approccio riduce le allucinazioni. rispetto ai chatbot monomodello.

Che cos'è Perplessità’Il modello predefinito di e cosa fa effettivamente?

Il modello predefinito di Perplexity non è GPT, Claude o Sonar. Si tratta di un modello leggero e ottimizzato per la velocità, progettato per la navigazione rapida e attività di recupero brevi. Esiste per fornire risposte rapide al primo passaggio per prompt a bassa complessità.

Caratteristiche principali:

• Ottimizzato per la velocità piuttosto che un ragionamento profondo.
• Utilizzato principalmente nel piano gratuito o per semplici richieste.
• Attiva un calcolo minimo, riducendo la latenza.
• Passa automaticamente a Sonar quando una ricerca richiede citazioni o fonti multiple.
• Meno capace nel ragionamento complesso, codifica o spiegazioni in più fasi.
• Progettato per ridurre il carico su modelli più pesanti, mantenendo comunque un'esperienza fluida.

Approfondimento su Sonar: Perplessità’s In tempo realeMotore di ricerca

Sonar è il motore principale di Perplexity per il recupero delle informazioni. Costruito su Llama 3.1 70B, è ottimizzato per leggere, classificare e sintetizzare le informazioni provenienti da più pagine web in tempo reale.

Perché Sonar è importante:

• Progettato appositamente per il recupero, non solo la generazione di testo.
• Legge decine di pagine web in parallelo, quindi aggrega le prove.
• Fornisce citazioni automaticamente, migliorando la fiducia e la trasparenza.
• Passa alla modalità ragionamento per query multi-step o ambigue.
• Supera le prestazioni GPT e Claude sulle nuove informazioni, in particolare notizie o argomenti in evoluzione.
• Fornisce risposte rapide alle ricerche, spesso nell'arco di millisecondi.
• Migliora l'attendibilità messa a terra, riducendo il rischio di allucinazioni.

Elenco completo di LLM Perplessità Utilizzi nei piani di abbonamento

Oltre a Sonar e al modello predefinito, Perplexity integra diversi LLM di alto livello. Ciascuno di essi ha uno scopo specifico:

GPT-5.1 (OpenAI)

• Ottimo per ragionamenti di lunga durata
• Codifica e debug efficaci
• Bravo nella pianificazione strutturata
• Tasso di allucinazioni inferiore rispetto ai modelli precedenti

Claude 4.5 Sonetto (Antropico)

• Ragionamento passo dopo passo altamente stabile
• Ottimo per la matematica, la logica e la chiarezza del codice
• Efficiente con contesti di input lunghi

Claude 4.5 Opus (solo piani Max)

• Capacità di ragionamento profondo
• Ideale per spiegazioni tecniche e articolate in più fasi
• Più lento ma più preciso

Gemelli 3 Pro (Google)

• Migliore comprensione multimodale
• forte capacità di ragionamento su immagini/video
• Ottimo per la scrittura e l'analisi di codice
• Viene spesso paragonato nel nostro Gemelli vs Perplessità guida.

Grok 4.1 (xAI)

• Ideale per query in tempo reale sensibili alle tendenze
• Ottimo flusso conversazionale

Kimi K2 (Moonshot)

• Orientato alla privacy
• Ottimo per un ragionamento attento e graduale

Perché Perplessità utilizza tutti questi modelli

• Compiti diversi richiedono punti di forza diversi
• Gli LLM specializzati superano quelli generici
• Il routing migliora la qualità e la robustezza dell'output

Come Perplessità’La “modalità ottimale” sceglie quella giusta LLM

Perplexity analizza la tua query per determinare quale modello produce la risposta migliore.

I fattori di instradamento includono:

• La domanda è basata su fatti o ricerche? → Sonar
• È necessario un ragionamento profondo? → GPT-5.2 o Claude
• La query è di tendenza o correlata ai social media? → Grok
• Si tratta di immagini o elementi multimodali? → Gemelli
• La privacy è un problema? → Kimi K2
• Il prompt richiede citazioni? → Sonar

Comportamento aggiuntivo:

• Modalità ragionamento aumenta la profondità di GPT/Claude
• Modalità di ricerca forze Sonar
• Ricerca Pro amplia l'ambito e le fonti di recupero

Confronto affiancato: Perplessità LLM e i loro usi ideali

Gli LLM di Perplexity sono specializzati in diversi compiti. Ecco un confronto tra i due:

• Il migliore per accuratezza fattuale: Sonar
• Ideale per ragionamenti complessi: GPT-5.2
• Il migliore per chiarezza logica: Claude 4.5
• Ideale per attività multimodali: Gemini 3 Pro
• Il migliore per in tempo reale contesto: Grok 4.1
• Ideale per richieste sensibili alla privacy: Kimi K2
• Ideale per un uso misto quotidiano: Modalità ottimale di instradamento automatico

Perplessitàvs ChatGPTvs Claude vs Gemini

Sebbene Perplexity utilizzi molti degli stessi modelli di base, la sua architettura è diversa:

• Perplessità eccelle in:
  • recupero dei fatti
  • sintesi multisorgente
  • risposte supportate da citazioni
  • riassunto rapido delle notizie
• ChatGPT eccelle in:
  • scrittura creativa
  • sequenze di ragionamento estese
  • pianificazione strutturata
• Claude eccelle in:
  • codifica
  • matematica
  • analisi logica
• Gemini eccelle in:
  • interpretazione di immagini e video
  • flussi di lavoro multimodali

Quando utilizzare ciascun modello all'interno Perplessità

Guida pratica:

• Usa il sonar quando hai bisogno di risposte basate sui fatti, citazioni o informazioni in tempo reale.
• Utilizza GPT-5.2 fo saggi ricchi di logica, spiegazioni e ragionamenti in più fasi.
• Usa Claude 4.5 per attività di codifica, dimostrazioni matematiche e analisi strutturate.
• Utilizza Gemini 3 Pro per attività relative alle immagini o alla comprensione dei video.
• Utilizza Grok 4.1 per argomenti di tendenza, approfondimenti sui social media o attività conversazionali.
• Utilizza Kimi K2 quando è necessaria la riservatezza o un ragionamento accurato.

Esempi reali di Perplessità Cambio di modello

Esempi di instradamento automatico di Perplexity:

• Ultime notizie interrogazione → Sonar (recupero veloce + citazioni)
• Debugging del codice Python → Claude 4.5 o GPT-5.2
• Identificazione di un'immagine → Gemini 3 Pro
• Cercare un meme di tendenza → Grok 4.1
• Decomposizione logica lunga → GPT-5.2 o Claude Opus

Livelli di prezzo e LLM Accesso

Comprendere il Piani di abbonamento alla perplessità è fondamentale per sapere a quali modelli si può accedere.

Cosa include ogni piano:

• Piano gratuito:
  • Modello predefinito
  • Sonar limitato
  • Nessun accesso a GPT/Claude/Gemini
• Pro Piano:
  • Sonar
  • GPT-5.2
  • Claude 4.5 Sonetto
  • Gemini 3 Pro
  • Grok 4.1
  • Kimi K2

È possibile consultare l'elenco completo di Vantaggi di Perplexity Pro qui.

• Piano massimo:
  • Tutti i modelli Pro
  • Claude 4.5 Opus
  • Profondità di recupero aggiuntiva

Per saperne di più cos'è la Perplessità Max per capire se fa al caso vostro.

Limitazioni di Perplessità’Il sistema multimodello di

Nonostante i suoi punti di forza, Perplexity presenta alcuni limiti:

• La disponibilità dei modelli varia a seconda della regione.
• Nessun ecosistema di plugin come ChatGPT
• Generazione creativa più debole rispetto agli strumenti dedicati
• Alcune attività richiedono ancora una verifica manuale dei fatti
• Il routing non è sempre prevedibile
• Le attività multimodali rimangono meno flessibili rispetto alle piattaforme specializzate.

Perplessità vs ChatGPT vs Claude vs Gemini

Sebbene Perplexity utilizzi molti degli stessi modelli sottostanti, la sua architettura differisce. Per un confronto diretto, si veda la nostra analisi di Perplessità vs ChatGPT 2025.

• Perplexity eccelle in: reperimento di fatti, sintesi di più fonti, risposte basate su citazioni.
• ChatGPT eccelle in: scrittura creativa, sequenze di ragionamento esteso.
• Claude eccelle in: codifica, matematica, analisi logica.
• Gemini eccelle in: interpretazione di immagini e video, flussi di lavoro multimodali.

FAQ Informazioni Perplessità’s LLM

• Perplexity utilizza principalmente GPT? → No, utilizza molti modelli.
• Sonar è migliore di GPT? → Per le attività di recupero dati, sì.
• Posso forzare un modello specifico? → Solo tramite la ricerca Pro.
• Perplexity memorizza i dati? → Secondo la documentazione ufficiale, l'utilizzo dei dati è limitato e incentrato sulla privacy.
• Perché le risposte sembrano simili tra i vari modelli? → Dati di addestramento condivisi e metodi di allineamento simili.

Considerazioni finali su Perplessità’Strategia multimodello di

L'architettura multimodello di Perplexity dimostra come i sistemi di IA basati sul recupero delle informazioni possano superare i chatbot monomodello in termini di compiti fattuali, citazioni e ricerca rapida.

Per gli utenti i cui flussi di lavoro abbracciano diverse funzionalità di IA (ricerca, ragionamento, scrittura e attività multimodali), comprendere queste differenze aiuta a ottimizzare i risultati e la selezione degli strumenti. È inoltre possibile confrontare il funzionamento di questi modelli. agire fianco a fianco utilizzando GlobalGPT, che riunisce molti dei migliori LLM in un'unica interfaccia per facilitarne la valutazione.