Perplexity utilizza un sistema multimodello basato sul proprio modello Sonar, costruito su Llama 3.1 70B, insieme a LLM avanzati come GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 e Kimi K2. Invece di affidarsi a un unico modello, Perplexity indirizza ogni query al modello più adatto per la ricerca, il ragionamento, la codifica o le attività multimodali. Questa combinazione consente un recupero più rapido, citazioni più accurate e un ragionamento più approfondito rispetto a qualsiasi singolo LLM.
Anche con la funzione di cambio modello integrata in Perplexity, per molti utenti che necessitano anche di strumenti per situazioni diverse ciò non è ancora sufficiente. Ciò solleva una questione pratica: esiste un unico luogo in cui è possibile accedere ai modelli migliori senza dover passare da una piattaforma all'altra?
GlobalGPT colma questa lacuna combinando oltre 100 modelli di intelligenza artificiale.—compreso GPT-5.1, 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 LLMPoteri Perplessitànel 2025?
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:
- Perplessità esegue più volte LLM contemporaneamente, non un solo modello dietro le quinte.
- Sonar maniglie in tempo reale ricerca, recupero, sintesi e classificazione.
- GPT-5.1, 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.
| Nome del modello | Fornitore | Specialità | Punti di forza | Tipi di query tipici |
| Sonar (basato su Llama 3.1 70B) | Perplessità | Recupero in tempo reale e classificazione dei risultati di ricerca | Generazione rapida di citazioni, elevata attualità, fondamento fattuale affidabile | Richieste di notizie, verifica dei fatti, ricerche aggiornate, sintesi da più fonti |
| pplx-7b-online | Perplessità (ottimizzata da Mistral-7B) | LLM online leggero con snippet web | Elevata freschezza, risposte brevi e accurate, risposte rapide | Ricerche rapide di fatti, argomenti di tendenza, query sensibili al fattore tempo |
| pplx-70b-online | Perplessità (ottimizzata da Llama2-70B) | LLM online di alto livello con ragionamento approfondito | Elevata concretezza, risposte olistiche forti, riduzione delle allucinazioni | Prompt complessi basati sui fatti, nuovi set di dati, ricerche tecniche |
| GPT-5.1 | OpenAI | Ragionamento profondo e generazione strutturata | Logica solida, elevata capacità di codifica, prestazioni in contesti complessi | Saggi, ragionamento in più fasi, debug del codice, pianificazione strutturata |
| Claude 4.5 |
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 LLMPerplessitàUtilizzi 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
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-5.1 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: PerplessitàLLMe 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-5.1
- 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-5.1 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 PerplessitàCambio di modello
Esempi di instradamento automatico di Perplexity:
- Ultime notizie interrogazione → Sonar (recupero veloce + citazioni)
- Debugging del codice Python → Claude 4.5 o GPT-5.1
- Identificazione di un'immagine → Gemini 3 Pro
- Cercare un meme di tendenza → Grok 4.1
- Decomposizione logica lunga → GPT-5.1 o Claude Opus
Livelli di prezzo e LLM Accesso
| Livello | Modelli inclusi | Limiti principali |
| Gratuito | – Modello predefinito (varia in base al carico) – Accesso limitato al sonar | – Nessun Sonar Large – Limiti di velocità – Nessun caricamento avanzato di file – Nessun credito API |
| Pro | – Sonar Small – Sonar Large – pplx-7b-online / pplx-70b-online (tramite Labs) | – Ancora limitato per flussi di lavoro pesanti – Prestazioni non garantite nelle ore di punta per alcuni modelli – Limite mensile sui crediti API |
| Azienda / Team | – Routing personalizzato dei modelli – Stack Sonar completo – Famiglia pplx-online – Opzioni infrastrutturali dedicate | – Richiede un contratto – Prezzi variabili – Necessita di integrazione |
Cosa include ogni piano:
- Piano gratuito:
- Modello predefinito
- Sonar limitato
- Nessun accesso a GPT/Claude/Gemini
- Pro Piano:
- Sonar
- GPT-5.1
- Claude 4.5 Sonetto
- Gemini 3 Pro
- Grok 4.1
- Kimi K2
- Piano massimo:
- Tutti i modelli Pro
- Claude 4.5 Opus
- Profondità di recupero aggiuntiva
H2: Limiti 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.
FAQInformazioni 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.
(Nessuna proposta di grafico qui.)
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.
