Perplexity menggunakan sistem multi-model yang didukung oleh model Sonar miliknya sendiri—yang dibangun di atas Llama 3.1 70B—bersama dengan LLM canggih seperti GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1, dan Kimi K2. Alih-alih mengandalkan satu model saja, Perplexity mengarahkan setiap kueri ke model yang paling sesuai untuk pencarian, penalaran, pemrograman, atau tugas multimodal. Kombinasi ini memungkinkan pengambilan data yang lebih cepat, kutipan yang lebih akurat, dan penalaran yang lebih mendalam daripada menggunakan satu LLM saja.
Meskipun Perplexity dilengkapi dengan fitur pergantian model bawaan, hal itu masih belum cukup bagi banyak pengguna yang juga membutuhkan alat untuk situasi yang berbeda. Hal ini menimbulkan pertanyaan praktis: apakah ada satu tempat untuk mengakses model-model terbaik tanpa harus berpindah platform?
GlobalGPT mengatasi kesenjangan tersebut dengan menggabungkan lebih dari 100 model kecerdasan buatan (AI).—termasuk GPT-5.1, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1, dan model pencarian real-time—dalam satu antarmuka, memudahkan untuk menguji, membandingkan, dan menggunakan berbagai model bahasa besar (LLM) tanpa perlu mempertahankan langganan ganda, semuanya mulai dari sekitar $5.75.
Apa LLMKekuatan KebingunganPada tahun 2025?
Perplexity menggunakan sistem multi-model yang terkoordinasi daripada model AI tunggal. Platform ini mengevaluasi pertanyaan Anda, mengidentifikasi niatnya, dan mengarahkan pertanyaan tersebut ke LLM yang paling mampu menghasilkan respons yang akurat, didukung sumber, atau berfokus pada penalaran. Poin-poin penting meliputi:
- Kebingungan menjalankan beberapa LLM secara bersamaan, tidak ada satu model pun di balik layar.
- Sonar penanganan waktu nyata cari, pengambilan, ringkasan, dan peringkat.
- GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1, dan Kimi K2 menangani penalaran tingkat lanjut, pemrograman, prompt multimodal, atau tugas yang sensitif terhadap tren.
- Arsitektur multi-model meningkatkan akurasi fakta., karena model bahasa besar (LLMs) yang berbeda unggul dalam tugas-tugas yang berbeda.
- Routing yang sadar niat, artinya Perplexity menentukan apakah permintaan tersebut merupakan pencarian, penalaran, pemrograman, atau kreativitas.
- Pendekatan ini mengurangi halusinasi. dibandingkan dengan chatbot model tunggal.
| Nama Model | Penyedia | Spesialisasi | Keunggulan Utama | Jenis-jenis Pertanyaan yang Umum |
| Sonar (berbasis Llama 3.1 70B) | Kebingungan | Pencarian dan peringkat real-time | Pembuatan kutipan yang cepat, tingkat keakuratan yang tinggi, dan landasan fakta yang dapat diandalkan. | Pertanyaan berita, verifikasi fakta, penelitian terkini, sintesis dari berbagai sumber |
| pplx-7b-online | Perplexity (dilatih ulang dari Mistral-7B) | Model bahasa besar (LLM) ringan berbasis web dengan potongan-potongan web | Kualitas segar yang tinggi, jawaban singkat yang akurat, respons cepat. | Pencarian fakta cepat, topik yang sedang tren, pertanyaan yang sensitif terhadap waktu |
| pplx-70b-online | Perplexity (dilatih ulang dari Llama2-70B) | Model bahasa besar (LLM) online berkapasitas besar dengan kemampuan penalaran yang lebih mendalam. | Kekuatan fakta yang tinggi, respons holistik yang kuat, dan pengurangan halusinasi. | Prompt faktual yang kompleks, dataset baru, pencarian teknis |
| GPT-5.1 | OpenAI | Pemikiran mendalam & pembangkitan terstruktur | Logika yang kuat, kemampuan pemrograman yang tinggi, kinerja dalam konteks yang panjang | Esai, penalaran bertahap, debugging kode, perencanaan terstruktur |
| Claude 4.5 |
Apa itu Kebingungan’Model Default dan Apa Sebenarnya yang Dilakukannya?
Model default Perplexity bukanlah GPT, Claude, atau Sonar. Ini adalah model ringan yang dioptimalkan untuk kecepatan, dirancang untuk penelusuran cepat dan tugas pengambilan data singkat. Model ini dirancang untuk memberikan jawaban cepat pada tahap awal untuk prompt dengan kompleksitas rendah.
Ciri-ciri utama:
- Didesain untuk kecepatan daripada penalaran mendalam.
- Digunakan terutama dalam paket gratis atau untuk pertanyaan sederhana.
- Pemicu perhitungan minimal, mengurangi latensi.
- Beralih secara otomatis ke Sonar Ketika sebuah pertanyaan memerlukan kutipan atau sumber yang beragam.
- Kurang mampu dalam penalaran yang kompleks, pemrograman, atau penjelasan bertahap.
- Dirancang untuk mengurangi beban pada model yang lebih berat sambil tetap menjaga pengalaman yang lancar.
Penjelajahan Mendalam tentang Sonar: Kebingungan’s Waktu NyataMesin Pencari
Sonar adalah mesin utama Perplexity untuk pengambilan data. Dibangun di atas Llama 3.1 70B, sistem ini dirancang secara khusus untuk membaca, mengklasifikasikan, dan mensintesis informasi dari berbagai halaman web secara real-time.
Mengapa Sonar penting:
- Dirancang khusus untuk pengambilan data, bukan hanya pembangkitan teks.
- Membaca puluhan halaman web secara bersamaan, kemudian mengumpulkan bukti.
- Menyediakan kutipan secara otomatis, meningkatkan kepercayaan dan transparansi.
- Beralih ke mode penalaran untuk kueri multi-langkah atau ambigu.
- Melebihi GPT dan Claude dengan informasi terbaru, terutama berita atau topik yang sedang berkembang.
- Memberikan respons pencarian yang cepat, seringkali dalam hitungan milidetik.
- Meningkatkan akurasi fakta penyambungan ke tanah, mengurangi risiko halusinasi.
Daftar Lengkap LLMKebingunganPenggunaan di Berbagai Paket Langganan
Selain Sonar dan model default, Perplexity mengintegrasikan beberapa model bahasa besar (LLM) terkemuka. Masing-masing memiliki tujuan spesifik:
GPT-5.1 (OpenAI)
- Sangat cocok untuk penalaran bertahap yang panjang.
- Pemrograman yang kuat dan pemecahan masalah
- Ahli dalam perencanaan terstruktur
- Tingkat halusinasi yang lebih rendah dibandingkan dengan model-model sebelumnya
Claude 4.5 Soneta (Antropik)
- Penalaran langkah demi langkah yang sangat stabil
- Sangat baik untuk matematika, logika, dan kejelasan kode.
- Efisien dengan konteks masukan yang panjang
Claude 4.5 Opus (hanya untuk paket Max)
- Kemampuan penalaran yang paling mendalam
- Terbaik untuk penjelasan teknis yang melibatkan beberapa langkah.
- Lebih lambat tetapi paling akurat
Gemini 3 Pro (Google)
- Pemahaman multimodal terbaik
- Pemrosesan gambar/video yang kuat
- Sangat cocok untuk penulisan dan analisis kode.
Grok 4.1 (xAI)
- Terbaik untuk kueri real-time yang sensitif terhadap tren.
- Alur percakapan yang lancar
Kimi K2 (Moonshot)
- Berorientasi pada privasi
- Baik untuk penalaran yang cermat dan bertahap.
Mengapa Kebingungan menggunakan semua model ini
- Tugas yang berbeda memerlukan kekuatan yang berbeda.
- Model Bahasa Besar (LLM) yang spesialis outperform model bahasa besar serba guna.
- Routing meningkatkan kualitas output dan ketahanan.
Bagaimana Kebingungan’Mode Terbaik“ Memilih yang Tepat LLM
Perplexity menganalisis kueri Anda untuk menentukan model mana yang menghasilkan jawaban terbaik.
Faktor-faktor rute meliputi:
- Apakah pertanyaan ini bersifat faktual atau berdasarkan penelitian? → Sonar
- Apakah hal itu memerlukan pemikiran mendalam? → GPT-5.1 atau Claude
- Apakah kueri ini sedang tren atau terkait dengan media sosial? → Grok
- Apakah melibatkan gambar atau elemen multimodal? → Gemini
- Apakah privasi menjadi masalah? → Kimi K2
- Apakah prompt memerlukan kutipan? → Sonar
Perilaku tambahan:
- Mode Penalaran (Toggle) Meningkatkan kedalaman GPT/Claude
- Mode Pencarian Sistem Sonar
- Pencarian Profesional Memperluas cakupan dan sumber penelusuran
Perbandingan Berdampingan: KebingunganLLMdan Penggunaan Ideal Mereka
LLMs Perplexity memiliki spesialisasi dalam tugas-tugas yang berbeda. Begini perbandingannya:
- Yang terbaik untuk akurasi fakta: Sonar
- Terbaik untuk penalaran kompleks: GPT-5.1
- Yang terbaik untuk kejelasan logis: Claude 4.5
- Terbaik untuk tugas multimodal: Gemini 3 Pro
- Terbaik untuk waktu nyata konteks: Grok 4.1
- Terbaik untuk prompt yang sensitif terhadap privasi: Kimi K2
- Terbaik untuk penggunaan sehari-hari yang beragam: Mode Terbaik untuk Rute Otomatis
Kebingunganvs ChatGPTvs Claude vs Gemini
Meskipun Perplexity menggunakan banyak model dasar yang sama, arsitekturnya berbeda:
- Kebingungan unggul dalam:
- pencarian fakta
- sintesis multi-sumber
- jawaban yang didukung oleh kutipan
- Ringkasan berita cepat
- ChatGPT unggul dalam:
- penulisan kreatif
- urutan penalaran yang diperluas
- perencanaan terstruktur
- Claude ahli dalam:
- pengkodean
- matematika
- analisis logis
- Gemini unggul dalam:
- Interpretasi gambar dan video
- alur kerja multimodal
Kapan Menggunakan Setiap Model di Dalam Kebingungan
Panduan praktis:
- Gunakan Sonar Ketika Anda membutuhkan jawaban berdasarkan fakta, kutipan, atau informasi real-time.
- Gunakan GPT-5.1 fatau esai yang sarat dengan logika, penjelasan, dan penalaran bertahap.
- Gunakan Claude 4.5 untuk tugas pemrograman, pembuktian matematika, dan analisis terstruktur.
- Gunakan Gemini 3 Pro untuk tugas-tugas yang berkaitan dengan gambar atau pemahaman video.
- Gunakan Grok 4.1 untuk topik yang sedang tren, wawasan media sosial, atau tugas percakapan.
- Gunakan Kimi K2 ketika privasi atau pertimbangan yang cermat diperlukan.
Contoh Nyata dari KebingunganPergantian Model
Contoh rute otomatis Perplexity:
- Berita terbaru permintaan → Sonar (pencarian cepat + kutipan)
- Debugging kode Python → Claude 4.5 atau GPT-5.1
- Mengidentifikasi gambar → Gemini 3 Pro
- Mencari meme yang sedang tren → Grok 4.1
- Pembongkaran logis yang panjang → GPT-5.1 atau Claude Opus
Tingkat Harga dan LLM Akses
| Tingkat | Model yang Termasuk | Batasan Utama |
| Gratis | – Model Default (bervariasi tergantung beban) – Akses Sonar Terbatas | – Tidak ada Sonar Large – Batas kecepatan – Tidak ada unggahan file lanjutan – Tidak ada kredit API |
| Pro | – Sonar Kecil – Sonar Besar – pplx-7b-online / pplx-70b-online (melalui Labs) | – Masih terbatas untuk alur kerja yang berat – Tidak ada jaminan kinerja pada jam sibuk untuk beberapa model – Batas bulanan untuk kredit API |
| Perusahaan / Tim | – Rute model kustom – Stack Sonar lengkap – Keluarga pplx-online – Opsi infrastruktur khusus | – Membutuhkan kontrak – Harga bervariasi – Diperlukan pekerjaan integrasi |
Apa yang termasuk dalam setiap paket:
- Paket Gratis:
- Model default
- Sonar Terbatas
- Tidak ada akses ke GPT/Claude/Gemini
- Pro Rencana:
- Sonar
- GPT-5.1
- Claude 4.5 Soneta
- Gemini 3 Pro
- Grok 4.1
- Kimi K2
- Rencana Maksimal:
- Semua model Pro
- Claude 4.5 Karya
- Kedalaman pengambilan tambahan
H2: Batasan-batasan Kebingungan’Sistem Multi-Model
Meskipun memiliki kelebihan, Perplexity memiliki batasan:
- Ketersediaan model bervariasi tergantung pada wilayah.
- Tidak ada ekosistem plugin seperti ChatGPT
- Generasi kreatif lebih lemah daripada alat khusus.
- Beberapa tugas masih memerlukan verifikasi fakta secara manual.
- Routing tidak selalu dapat diprediksi.
- Tugas multimodal tetap kurang fleksibel dibandingkan dengan platform khusus.
PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKANTentang Kebingungan’s LLM
- Apakah Perplexity terutama menggunakan GPT? → Tidak, ia menggunakan banyak model.
- Apakah Sonar lebih baik daripada GPT? → Untuk tugas pengambilan data, ya.
- Bisakah saya memaksa penggunaan model tertentu? → Hanya melalui Pro Search.
- Apakah Perplexity menyimpan data? → Menurut dokumen resmi, penggunaan data dibatasi dan berfokus pada privasi.
- Mengapa jawaban terdengar serupa di berbagai model? → Data pelatihan yang sama dan metode penyelarasan yang serupa.
(Tidak ada proposal grafik di sini.)
Pikiran Akhir tentang Kebingungan’Strategi Multi-Model
Arsitektur multi-model Perplexity menunjukkan bagaimana sistem AI berbasis pencarian dapat outperform chatbot berbasis model tunggal dalam tugas-tugas faktual, kutipan, dan penelitian cepat.
Bagi pengguna yang alur kerjanya mencakup berbagai kemampuan AI—pencarian, penalaran, penulisan, dan tugas multimodal—memahami perbedaan ini membantu mengoptimalkan hasil dan pemilihan alat. Anda juga dapat membandingkan bagaimana model-model ini Bekerja berdampingan menggunakan GlobalGPT, yang menggabungkan banyak model bahasa besar (LLMs) teratas ke dalam satu antarmuka untuk memudahkan evaluasi.
