Perplexity ใช้ระบบหลายโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล Sonar ของตัวเอง ซึ่งสร้างขึ้นบน Llama 3.1 70B ร่วมกับ LLM ขั้นสูง เช่น GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 และ Kimi K2 แทนที่จะพึ่งพาโมเดลเดียว Perplexity จะส่งแต่ละคำถามไปยังโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการค้นหา การให้เหตุผล การเขียนโค้ด หรือการทำงานแบบหลายรูปแบบการผสมผสานนี้ช่วยให้การค้นหาข้อมูลทำได้รวดเร็วขึ้น การอ้างอิงมีความถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น และการให้เหตุผลเชิงลึกมากกว่าการใช้ LLM เพียงตัวเดียว.
แม้ว่าจะมีการสลับโมเดลในตัวของ Perplexity แต่ก็ยังไม่เพียงพอสำหรับผู้ใช้หลายคนที่ต้องการเครื่องมือสำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้เกิดคำถามในทางปฏิบัติ: มีที่เดียวที่สามารถเข้าถึงโมเดลชั้นนำได้โดยไม่ต้องย้ายข้ามแพลตฟอร์มหรือไม่?
GlobalGPT แก้ไขช่องว่างนั้นโดยการรวมโมเดล AI มากกว่า 100 แบบ—รวมถึง จีพีที-5.2, โคล้ด 4.5, โซระ 2 โปร, Veo 3.1, และแบบจำลองการค้นหาแบบเรียลไทม์—ภายในอินเทอร์เฟซเดียว ทำให้ง่ายต่อการทดสอบ เปรียบเทียบ และใช้งาน LLM ที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องรักษาการสมัครสมาชิกหลายรายการ ทั้งหมดเริ่มต้นที่ประมาณ $5.75.
อะไร LLM อำนาจ ความสับสนในปี 2026?
Perplexity ใช้ระบบหลายโมเดลที่ประสานงานกันแทนที่จะใช้โมเดล AI เพียงโมเดลเดียว แพลตฟอร์มจะประเมินคำถามของคุณ ระบุเจตนา และส่งต่อไปยัง LLM ที่มีความสามารถมากที่สุดในการให้คำตอบที่ถูกต้อง มีแหล่งที่มา หรือมีการให้เหตุผลที่หนักแน่น ประเด็นสำคัญ ได้แก่:
- ความสับสนทำงานหลายอย่างพร้อมกัน LLMs พร้อมกัน, ไม่มีแม้แต่คนเดียวที่เป็นเพียงแบบเบื้องหลัง.
- โซนาร์ จัดการ แบบเรียลไทม์ ค้นหา, การเรียกคืน การสรุป และการจัดอันดับ.
- GPT-5.2, Claude 4.5, เจมินี 3 โปร,กร็อก 4.1, และ Kimi K2 จัดการกับการให้เหตุผลขั้นสูง, การเขียนโค้ด, คำสั่งแบบหลายรูปแบบ, หรืองานที่ไวต่อแนวโน้ม.
- สถาปัตยกรรมแบบหลายโมเดลช่วยปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริง, เนื่องจาก LLM แต่ละตัวมีความเชี่ยวชาญในงานที่แตกต่างกัน.
- การกำหนดเส้นทางตระหนักถึงเจตนา, หมายความว่า Perplexity จะตีความว่าคำขอเป็น การค้นหา การให้เหตุผล การเขียนโค้ด หรือความคิดสร้างสรรค์.
- แนวทางนี้ช่วยลดอาการประสาทหลอน เมื่อเปรียบเทียบกับแชทบอทแบบโมเดลเดียว.
| ชื่อรุ่น | ผู้ให้บริการ | ความเชี่ยวชาญพิเศษ | จุดแข็งหลัก | ประเภทของคำถามทั่วไป |
| โซนาร์ (ใช้พื้นฐานจาก Llama 3.1 70B) | ความสับสน | การค้นหาและจัดอันดับแบบเรียลไทม์ | การสร้างการอ้างอิงอย่างรวดเร็ว ความสดใหม่สูง มีพื้นฐานข้อเท็จจริงที่เชื่อถือได้ | การสอบถามข่าว, การตรวจสอบข้อเท็จจริง, การวิจัยที่ทันสมัย, การสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง |
| pplx-7b-ออนไลน์ | ความสับสน (ปรับแต่งจาก Mistral-7B) | LLM ออนไลน์น้ำหนักเบาพร้อมตัวอย่างโค้ดเว็บ | ความสดใหม่สูง, คำตอบสั้นที่ถูกต้อง, การตอบกลับอย่างรวดเร็ว | การค้นหาข้อเท็จจริงอย่างรวดเร็ว หัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยม คำถามที่ต้องการคำตอบเร่งด่วน |
| pplx-70b-ออนไลน์ | ความสับสน (ปรับแต่งจาก Llama2-70B) | หลักสูตรปริญญาโททางกฎหมายออนไลน์แบบเข้มข้น พร้อมการวิเคราะห์เชิงลึก | มีความเป็นจริงสูง, การตอบสนองแบบองค์รวมที่แข็งแกร่ง, ลดอาการประสาทหลอน | คำถามเชิงข้อเท็จจริงที่ซับซ้อน ชุดข้อมูลใหม่ การค้นหาข้อมูลทางเทคนิค |
| GPT-5.2 | โอเพ่นเอไอ | การคิดวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างอย่างมีโครงสร้าง | ตรรกะที่แข็งแกร่ง ความสามารถในการเขียนโค้ดสูง ประสิทธิภาพการทำงานในบริบทที่ยาวนาน | เรียงความ, การให้เหตุผลหลายขั้นตอน, การแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ด, การวางแผนอย่างเป็นระบบ |
| โคล้ด 4.5 |
อะไรคือ ความสับสน’โมเดลเริ่มต้นของ และมันทำอะไรได้จริงหรือไม่?
โมเดลเริ่มต้นของ Perplexity ไม่ใช่ GPT, Claude หรือ Sonar แต่เป็นโมเดลที่มีน้ำหนักเบาและได้รับการปรับแต่งเพื่อความเร็วโดยเฉพาะ ออกแบบมาสำหรับการเรียกดูข้อมูลอย่างรวดเร็วและงานค้นหาข้อมูลสั้น ๆ โมเดลนี้มีจุดประสงค์เพื่อให้คำตอบเบื้องต้นที่รวดเร็วสำหรับคำถามที่มีความซับซ้อนต่ำ.
ลักษณะเด่น:
- ปรับให้เหมาะสมเพื่อความเร็ว แทนที่จะใช้เหตุผลเชิงลึก.
- ใช้เป็นหลักในแผนฟรี หรือสำหรับการสอบถามที่ง่าย.
- กระตุ้นการคำนวณน้อยที่สุด, ลดความหน่วง.
- สลับโดยอัตโนมัติไปยัง โซนาร์ เมื่อการค้นหาต้องการการอ้างอิงหรือแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง.
- มีความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงซับซ้อนน้อยกว่า, การเขียนโค้ด หรือการอธิบายขั้นตอนหลายขั้นตอน.
- ออกแบบมาเพื่อลดน้ำหนักบรรทุก ในรุ่นที่หนักกว่าในขณะที่ยังคงประสบการณ์ที่ราบรื่น.
เจาะลึกโซนาร์: ความสับสน’ของ เรียลไทม์เครื่องมือค้นหา
โซนาร์คือเครื่องยนต์หลักของเพอร์เพ็กซิตีสำหรับการค้นหา สร้างขึ้นบน ลามะ 3.1 70B, ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่ออ่าน, จัดอันดับ, และสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายหน้าเว็บในเวลาจริง.
ทำไมโซนาร์จึงมีความสำคัญ:
- ออกแบบมาเพื่อการค้นหาโดยเฉพาะ, ไม่ใช่แค่การสร้างข้อความเท่านั้น.
- อ่านหน้าเว็บหลายสิบหน้าพร้อมกัน, จากนั้นรวบรวมหลักฐาน.
- ให้ข้อมูลอ้างอิงโดยอัตโนมัติ, เพิ่มความไว้วางใจและความโปร่งใส.
- เปลี่ยนเข้าสู่โหมดการให้เหตุผล สำหรับคำค้นหาหลายขั้นตอนหรือคลุมเครือ.
- เหนือกว่า จีพีที และโคลดเกี่ยวกับข้อมูลใหม่, โดยเฉพาะข่าวหรือหัวข้อที่กำลังเปลี่ยนแปลง.
- ให้การตอบสนองการค้นหาอย่างรวดเร็ว, มักจะเกิดขึ้นภายในไม่กี่มิลลิวินาที.
- ปรับปรุงข้อเท็จจริง การลงสู่พื้นฐาน, ลดความเสี่ยงของการเกิดภาพหลอน.
รายการทั้งหมดของ LLMs ความสับสน การใช้งานข้ามแผนการสมัครสมาชิก
นอกเหนือจากโซนาร์และโมเดลเริ่มต้น Perplexity ยังผสานรวม LLM ชั้นนำหลายตัว แต่ละตัวมีวัตถุประสงค์เฉพาะ:
GPT-5.1 (โอเพ่นเอไอ)
- ยอดเยี่ยมสำหรับการให้เหตุผลเชิงลึก
- การเขียนโค้ดและการแก้ไขข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง
- เก่งในการวางแผนอย่างเป็นระบบ
- อัตราการเกิดภาพหลอนต่ำกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นเก่า
โคลด 4.5 โซเน็ต (แอนโทรปิก)
- การให้เหตุผลแบบค่อยเป็นค่อยไปที่มีความเสถียรสูง
- เหมาะสำหรับคณิตศาสตร์, ตรรกศาสตร์, และความชัดเจนของโค้ด
- มีประสิทธิภาพกับบริบทการป้อนข้อมูลที่ยาว
โคล้ด 4.5 ออปัส (เฉพาะแผนแม็กซ์)
- ความสามารถในการคิดวิเคราะห์อย่างลึกซึ้ง
- เหมาะที่สุดสำหรับการอธิบายเชิงเทคนิคและขั้นตอนหลายขั้นตอน
- ช้าแต่แม่นยำที่สุด
เจมินี 3 ข้อดี (Google)
- ความเข้าใจแบบหลายรูปแบบที่ดีที่สุด
- การให้เหตุผลด้วยภาพ/วิดีโอที่ชัดเจน
- เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียนและวิเคราะห์โค้ด
Grok 4.1 (เอ็กซ์ไอไอ)
- เหมาะที่สุดสำหรับการค้นหาแบบเรียลไทม์ที่ไวต่อแนวโน้ม
- การสนทนาที่ลื่นไหลยอดเยี่ยม
คิมิ K2 (มูนช็อต)
- เน้นความเป็นส่วนตัว
- เหมาะสำหรับการคิดวิเคราะห์อย่างรอบคอบและเป็นขั้นตอน
ทำไม ความสับสน ใช้โมเดลทั้งหมดเหล่านี้
- งานที่แตกต่างกันต้องการจุดแข็งที่แตกต่างกัน
- โมเดล LLM ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลทั่วไป
- การกำหนดเส้นทางช่วยปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์และความทนทาน
อย่างไร ความสับสน’โหมดที่ดีที่สุด“ ของ เลือกสิ่งที่เหมาะสม LLM
Perplexity วิเคราะห์คำถามของคุณเพื่อกำหนดว่าโมเดลใดจะให้คำตอบที่ดีที่สุด.
ปัจจัยในการกำหนดเส้นทางประกอบด้วย:
- คำถามนี้เป็นข้อเท็จจริงหรืออิงจากการวิจัย? → โซนาร์
- ต้องการการคิดวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งหรือไม่? → GPT-5.2 หรือ Claude
- คำถามนี้กำลังเป็นที่นิยมหรือเกี่ยวข้องกับโซเชียลมีเดียหรือไม่? → Grok
- มันเกี่ยวข้องกับภาพหรือองค์ประกอบหลายรูปแบบหรือไม่? → เมถุน
- ความเป็นส่วนตัวเป็นปัญหาหรือไม่? → คิมิ เค2
- คำถามนี้ต้องการการอ้างอิงหรือไม่? → โซนาร์
พฤติกรรมเพิ่มเติม:
- โหมดการให้เหตุผล เพิ่มความลึกของ GPT/Claude
- โหมดการค้นหา บังคับโซนาร์
- ค้นหาขั้นสูง ขยายขอบเขตการค้นหาและแหล่งข้อมูล
เปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน: ความสับสน LLMs และการใช้งานที่เหมาะสมที่สุดของพวกเขา
LLM ของ Perplexity มีความเชี่ยวชาญในงานที่แตกต่างกัน. นี่คือสิ่งที่พวกเขาเปรียบเทียบกัน:
- ดีที่สุดสำหรับความถูกต้องของข้อเท็จจริง: โซนาร์
- ดีที่สุดสำหรับการคิดวิเคราะห์ที่ซับซ้อน: GPT-5.2
- ดีที่สุดสำหรับความชัดเจนเชิงตรรกะ: โคล้ด 4.5
- ดีที่สุดสำหรับงานหลายรูปแบบ: เจมินี 3 โปร
- เหมาะที่สุดสำหรับ แบบเรียลไทม์ บริบท: กร็อก 4.1
- เหมาะที่สุดสำหรับคำแนะนำที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว: คิมิ เค2
- เหมาะที่สุดสำหรับการใช้งานทั่วไปในชีวิตประจำวัน: โหมดที่ดีที่สุด การกำหนดเส้นทางอัตโนมัติ
ความสับสนเทียบกับ แชทจีพีทีvs โคล้ด vs จิมิเน่
แม้ว่า Perplexity จะใช้โมเดลพื้นฐานหลายตัวเดียวกัน แต่สถาปัตยกรรมของมันแตกต่างออกไป:
- ความสับสน เชี่ยวชาญใน:
- การค้นข้อมูล
- การสังเคราะห์จากหลายแหล่ง
- คำตอบที่มีการอ้างอิง
- สรุปข่าวอย่างรวดเร็ว
- แชทจีพีที เชี่ยวชาญใน:
- การเขียนเชิงสร้างสรรค์
- ลำดับการให้เหตุผลที่ขยายออกไป
- การวางแผนอย่างเป็นระบบ
- โคลดมีความเชี่ยวชาญใน:
- การเขียนโค้ด
- คณิตศาสตร์
- การวิเคราะห์เชิงตรรกะ
- ราศีเมถุนมีความเชี่ยวชาญใน:
- การแปลความหมายภาพและวิดีโอ
- กระบวนการทำงานแบบหลายรูปแบบ
เมื่อใดควรใช้แต่ละโมเดลภายใน ความสับสน
คำแนะนำเชิงปฏิบัติ:
- ใช้โซนาร์ เมื่อคุณต้องการคำตอบที่อิงจากข้อเท็จจริง, การอ้างอิง, หรือข้อมูลแบบเรียลไทม์.
- ใช้ GPT-5.2 fหรือเรียงความที่เน้นตรรกะ, คำอธิบาย และการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน.
- ใช้ Claude 4.5 สำหรับงานเขียนโค้ด, การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์, และการวิเคราะห์ที่มีโครงสร้าง.
- ใช้ Gemini 3 Pro สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับภาพหรือการเข้าใจวิดีโอ.
- ใช้ Grok 4.1 สำหรับหัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยม ข้อมูลเชิงลึกจากโซเชียลมีเดีย หรือภารกิจด้านการสนทนา.
- ใช้ Kimi K2 เมื่อต้องการความเป็นส่วนตัวหรือการพิจารณาอย่างรอบคอบ.
ตัวอย่างจริงของ ความสับสน การสลับแบบจำลอง
ตัวอย่างของการจัดเส้นทางอัตโนมัติของ Perplexity:
- ข่าวด่วน คำค้นหา → โซนาร์ (การค้นหาอย่างรวดเร็ว + การอ้างอิง)
- การแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ด Python → โคล้ด 4.5 หรือ จีพีที-5.2
- การระบุภาพ → จิเมไนซ์ 3 โปร
- ค้นหาภาพมีมที่กำลังเป็นที่นิยม → Grok 4.1
- การแยกย่อยเชิงตรรกะแบบยาว → GPT-5.2 หรือ Claude Opus
ระดับราคาและ LLM การเข้าถึง
| ระดับ | รุ่นที่รวมอยู่ | ข้อจำกัดหลัก |
| ฟรี | – โมเดลเริ่มต้น (อาจแตกต่างกันตามโหลด) – การเข้าถึงโซนาร์แบบจำกัด | – ไม่มี Sonar Large – ข้อจำกัดด้านอัตรา – ไม่สามารถอัปโหลดไฟล์ขนาดใหญ่ได้ – ไม่มีเครดิต API |
| ข้อดี | – โซนาร์ขนาดเล็ก – โซนาร์ขนาดใหญ่ – pplx-7b-online / pplx-70b-online (ผ่าน Labs) | – ยังจำกัดสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่มีปริมาณงานมาก – ไม่รับประกันประสิทธิภาพในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุดสำหรับบางรุ่น – มีขีดจำกัดเครดิต API รายเดือน |
| องค์กร / ทีม | – การกำหนดเส้นทางโมเดลตามความต้องการ – ชุดเครื่องมือ Sonar แบบครบวงจร – ครอบครัว pplx-online – ตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ | – ต้องมีสัญญา – ราคาแตกต่างกัน – ต้องมีการทำงานบูรณาการ |
สิ่งที่แต่ละแผนรวมอยู่:
- แผนฟรี:
- โมเดลเริ่มต้น
- โซนาร์แบบจำกัด
- ไม่มีการเข้าถึง GPT/Claude/Gemini
- ข้อดี แผน:
- โซนาร์
- GPT-5.2
- โคลด 4.5 โซเน็ต
- เจมินี 3 โปร
- กร็อก 4.1
- คิมิ เค2
- แผนสูงสุด:
- ทุกรุ่น Pro
- โคล้ด 4.5 ออปัส
- ความลึกในการดึงข้อมูลเพิ่มเติม
ข้อจำกัดของ ความสับสน’ระบบหลายรูปแบบ
แม้จะมีจุดแข็ง แต่ Perplexity ก็มีข้อจำกัด:
- ความพร้อมของรุ่นแตกต่างกันไปตามภูมิภาค
- ไม่มีระบบปลั๊กอินเหมือน ChatGPT
- การสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ด้อยกว่าเครื่องมือเฉพาะทาง
- งานบางอย่างยังคงต้องตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วยตนเอง
- การกำหนดเส้นทางไม่สามารถคาดการณ์ได้เสมอไป
- งานที่ต้องใช้หลายรูปแบบยังคงมีความยืดหยุ่นน้อยกว่าแพลตฟอร์มเฉพาะทาง.
คำถามที่พบบ่อย เกี่ยวกับ ความสับสน’ของ LLMs
- Perplexity ใช้ GPT เป็นหลักหรือไม่? → ไม่, มันใช้หลายโมเดล.
- โซนาร์ดีกว่า GPT หรือไม่? → สำหรับงานการค้นหาข้อมูล ใช่.
- ฉันสามารถบังคับใช้โมเดลเฉพาะได้หรือไม่? → สามารถทำได้เฉพาะผ่าน Pro Search เท่านั้น.
- Perplexity เก็บข้อมูลหรือไม่? → ตามเอกสารทางการ การใช้ข้อมูลมีข้อจำกัดและเน้นความเป็นส่วนตัว.
- ทำไมคำตอบจึงฟังดูคล้ายกันในหลายโมเดล? → ข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้ร่วมกันและวิธีการจัดแนวที่คล้ายคลึงกัน.
(ไม่มีแผนภูมิในข้อเสนอนี้)
ข้อคิดสุดท้ายเกี่ยวกับ ความสับสน’กลยุทธ์แบบหลายโมเดล
สถาปัตยกรรมแบบหลายโมเดลของ Perplexity แสดงให้เห็นว่า ระบบ AI ที่เน้นการค้นหาข้อมูลก่อนสามารถทำงานได้ดีกว่าแชทบอทที่ใช้โมเดลเดียวในภารกิจที่ต้องใช้ข้อมูลข้อเท็จจริง การอ้างอิง และการค้นคว้าอย่างรวดเร็ว.
สำหรับผู้ใช้ที่มีกระบวนการทำงานครอบคลุมความสามารถด้าน AI หลายประเภท—การค้นหา การให้เหตุผล การเขียน และงานแบบหลายรูปแบบ—การเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยให้สามารถปรับแต่งผลลัพธ์และเลือกเครื่องมือได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้น คุณยังสามารถเปรียบเทียบว่าโมเดลเหล่านี้ ทำงานเคียงข้างกันโดยใช้ GlobalGPT, ซึ่งนำเอา LLM ชั้นนำหลายตัวมาไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวเพื่อการประเมินที่ง่ายขึ้น.
