Perplexityは、独自のSonarモデル（Llama 3.1 70Bを基盤に構築）を中核とするマルチモデルシステムを採用し、GPT-5.1、Claude 4.5、Gemini 3 Pro、Grok 4.1、Kimi K2などの高度なLLMと連携しています。単一モデルに依存する代わりに、Perplexityは各クエリを検索、推論、コーディング、マルチモーダルタスクに最適なモデルへルーティングします。 この組み合わせにより、単一のLLMだけでは達成できない高速な検索、正確な引用、深い推論を実現します。.
Perplexityの組み込みモデル切り替え機能があっても、様々な状況に対応するツールを必要とする多くのユーザーにとっては依然として不十分です。そこで実用的な疑問が生じます：プラットフォームを跨がずにトップモデルにアクセスできる一元的な場所はあるのでしょうか？
GlobalGPTは100以上のAIモデルを統合することで、そのギャップを解消します—を含む GPT-5.1, クロード 4.5, ソラ2 プロ, Veo 3.1, 単一のインターフェース内で、リアルタイム検索モデルと大規模言語モデル（LLM）を統合。これにより、複数のサブスクリプションを維持することなく、異なるLLMのテスト、比較、利用が容易になります。すべて約$5.75から開始可能です。.
何 LLM権限 当惑2025年には？
Perplexityは単一のAIモデルではなく、協調型マルチモデルシステムを採用しています。プラットフォームはクエリを評価し、その意図を特定した上で、正確な回答、出典に基づく回答、または推論を重視した回答を生成できる能力が最も高いLLMにルーティングします。主な特徴は以下の通りです：
- 当惑 複数実行 LLM 同時に, 舞台裏にはモデルは一人もいない。.
- ソナー ハンドル リアルタイム 探索, 検索、要約、およびランキング。.
- GPT-5.1、Claude 4.5、, ジェミニ3プロ, Grok 4.1, そしてKimi K2は高度な推論を処理する, コーディング、マルチモーダルプロンプト、またはトレンドに敏感なタスク。.
- マルチモデルアーキテクチャは事実の正確性を向上させる, 異なる大規模言語モデル（LLM）は、それぞれ異なるタスクに優れているためです。.
- ルーティングは意図を認識する, つまり、Perplexityはリクエストが検索、推論、コーディング、創造のいずれであるかを解釈します。.
- このアプローチは幻覚を軽減する 単一モデルのチャットボットと比較して。.
| モデル名 | プロバイダー | 専門分野 | 主な強み | 典型的なクエリの種類 |
| ソナー（Llama 3.1 70Bベース） | 当惑 | リアルタイム検索と検索順位付け | 高速な引用生成、高い鮮度、信頼性の高い事実に基づく根拠 | ニュースに関する問い合わせ、事実確認、最新の調査、複数情報源の統合 |
| pplx-7b-オンライン | Perplexity（Mistral-7Bから微調整済み） | 軽量オンラインLLM（ウェブスニペット対応） | 高い鮮度、正確な短答、迅速な対応 | 事実の迅速な検索、トレンドトピック、時間依存のクエリ |
| pplx-70b-オンライン | Perplexity（Llama2-70Bから微調整済み） | 深層推論を備えた大規模オンラインLLM | 高い現実性、強力な全体的反応、幻覚の減少 | 複雑な事実に基づくプロンプト、新規データセット、技術的な照会 |
| GPT-5.1 | オープンAI | 深層推論と構造化生成 | 強力な論理力、高いコーディング能力、長文処理能力 | エッセイ、多段階推論、コードデバッグ、構造化計画 |
| クロード 4.5 |
何であるか 当惑’デフォルトモデルとは何か？そして実際に何をするのか？
PerplexityのデフォルトモデルはGPT、Claude、Sonarではありません。軽量で速度最適化されたモデルであり、素早いブラウジングや短い検索タスク向けに設計されています。低複雑度のプロンプトに対して、迅速な一次回答を提供するために存在します。.
主な特徴：
- 速度最適化 深い推論というよりは.
- 主に無料プランで使用されます または単純な問い合わせのために。.
- 最小限の計算をトリガーする, レイテンシを低減する。.
- 自動的に切り替わります ソナー 引用や複数の情報源を必要とする問い合わせの場合。.
- 複雑な推論において能力が劣る, コーディング、または複数ステップの説明。.
- 負荷を軽減するように設計された より重いモデルでも体験を滑らかに保ちながら。.
ソナーの深層分析： 当惑’s リアルタイム検索エンジン
ソナーはパープレクシティの検索における主要エンジンです。構築された基盤は ラマ 3.1 70B, 複数のウェブページからリアルタイムで情報を読み取り、ランク付けし、統合するように微調整されています。.
ソナーが重要な理由：
- 検索専用に設計された, 単なるテキスト生成だけでなく。.
- 数十のウェブページを並行して読み込む, 、そして証拠を集約する。.
- 自動的に引用を提供します, 信頼性と透明性を向上させる。.
- 推論モードに切り替わる 複数ステップまたは曖昧なクエリの場合。.
- 上回る ジーピーティー そしてクロードは新たな情報について, 特にニュースや展開中の話題。.
- 高速な検索応答を実現します, 、しばしばミリ秒単位で。.
- 事実を改善する 接地, 、幻覚のリスクを低減する。.
完全なリスト LLM当惑サブスクリプションプランごとの利用方法
ソナーとデフォルトモデルに加え、Perplexityは複数のトップクラスの大規模言語モデル（LLM）を統合しています。それぞれが特定の目的を果たします：
GPT-5.1 (オープンAI)
- 長文の推論に最適
- 強力なコーディングとデバッグ
- 体系的な計画立案が得意
- 旧モデルと比較して幻覚発生率が低い
クロード 4.5 ソネット（人類中心主義）
- 極めて安定した段階的推論
- 数学、論理、コードの明瞭さに最適
- 長い入力コンテキストでも効率的
クロード 4.5 オプス（Maxプランのみ）
- 最も深い推論能力
- 技術的な、複数のステップからなる説明に最適
- 遅いが最も正確
ジェミニ3号 プロ (Google)
- 最良のマルチモーダル理解
- 強力な画像／動画推論
- コードの記述と分析に最適
Grok 4.1 (xAI)
- リアルタイムでトレンドに敏感なクエリに最適
- 優れた会話の流れ
キミ K2 (ムーンショット)
- プライバシー重視の
- 慎重で段階的な推論に適している
なぜ 当惑 これらすべてのモデルを使用する
- 異なるタスクには異なる強みが求められる
- 特化型LLMは汎用型LLMを上回る性能を発揮する
- ルーティングは出力品質と堅牢性を向上させる
どのように 当惑’の「ベストモード」が最適な選択を LLM
Perplexityはクエリを分析し、どのモデルが最良の回答を生成するかを判断します。.
ルーティング要因には以下が含まれます：
- その質問は事実に基づくものですか、それとも研究に基づくものですか？ → ソナー
- 深い推論が必要ですか？ → GPT-5.1 または Claude
- そのクエリはトレンド中ですか、それともソーシャルメディア関連ですか？ → Grok
- 画像やマルチモーダル要素が含まれていますか？ → 双子座
- プライバシーは懸念事項ですか？ → キミ K2
- このプロンプトは引用が必要ですか？ → ソナー
追加の動作：
- 推論モードの切り替え GPT/Claudeの深さを増加させる
- 検索モード フォース・ソナー
- プロサーチ 検索範囲と情報源を拡大する
並列比較： 当惑LLMおよびそれらの理想的な用途
PerplexityのLLMは、それぞれ異なるタスクに特化しています。. 比較すると以下の通りです：
- 事実の正確性において最良： ソナー
- 複雑な推論に最適： GPT-5.1
- 論理的な明瞭さに最適： クロード 4.5
- マルチモーダルタスクに最適： ジェミニ3プロ
- 最適 リアルタイム 文脈: グロク 4.1
- プライバシーに配慮したプロンプトに最適： キミ K2
- 日常の多目的使用に最適： ベストモード自動ルーティング
当惑対 チャットGPTvs クロード vs ジェミニ
Perplexityは多くの基盤モデルを共有しているものの、そのアーキテクチャは異なる：
- 当惑 得意とする分野：
- 事実の検索
- 多源合成
- 引用付き回答
- 高速ニュース要約
- チャットGPT 得意とする分野：
- クリエイティブライティング
- 拡張された推論の連鎖
- 構造化された計画
- クロードは次のことに優れている：
- コーディング
- 数学
- 論理分析
- ジェミニが得意とするのは：
- 画像＋動画解釈
- マルチモーダルワークフロー
各モデルを内部で使用するタイミング 当惑
実践的なガイダンス：
- ソナーを使用する 事実に基づく回答、引用、またはリアルタイムの情報が必要な時。.
- GPT-5.1を使用する fあるいは論理重視の論文、, 説明、および多段階の推論。.
- クロード4.5を使用する コーディング作業、数学的証明、構造化分析のために。.
- Gemini 3 Pro を使用する 画像関連のタスクや動画理解のために。.
- Grok 4.1 を使用する トレンドトピック、ソーシャルメディア分析、または会話タスク向け。.
- Kimi K2を使用する プライバシーや慎重な推論が必要な場合。.
実際の例 当惑モデル切り替え
Perplexityの自動ルーティングの例：
- 速報 クエリー → ソナー（高速検索＋引用文献）
- Pythonコードのデバッグ → Claude 4.5 または GPT-5.1
- 画像の識別 → Gemini 3 Pro
- 流行りのミームを調べる → Grok 4.1
- 長い論理的分解 → GPT-5.1 または Claude Opus
価格帯と LLM アクセス
| ティア | 含まれるモデル | 主な制限事項 |
| 無料 | – デフォルトモデル（負荷により異なる） – ソナーアクセス制限あり | – ソナーラージなし – レート制限あり – 高度なファイルアップロードなし – APIクレジットなし |
| プロ | – ソナー・スモール – ソナー・ラージ – pplx-7b-online / pplx-70b-online (Labs経由) | – 負荷の高いワークフローには依然として制限あり – 一部のモデルではピーク時のパフォーマンスが保証されない – APIクレジットに月間上限あり |
| エンタープライズ／チーム | – カスタムモデルルーティング – フルソナースタック – pplx-onlineファミリー – 専用インフラオプション | – 契約が必要 – 価格が変動します – 統合作業が必要です |
各プランの内容：
- フリープラン：
- デフォルトモデル
- 限定ソナー
- GPT/Claude/Geminiへのアクセス不可
- プロ 計画：
- ソナー
- GPT-5.1
- クロード 4.5 ソネット
- ジェミニ3プロ
- グロク 4.1
- キミ K2
- マックス・プラン：
- 全プロモデル
- クロード 4.5 作品
- 追加検索深度
H2: 制限事項 当惑’のマルチモデルシステム
その強みにもかかわらず、Perplexityには制約がある：
- モデルの入手可能性は地域によって異なります
- ChatGPTのようなプラグインエコシステムは存在しない
- 専用ツールよりも創造的な生成能力が劣る
- 一部のタスクでは依然として手動による事実確認が必要である
- ルーティングは常に予測可能とは限らない
- マルチモーダルタスクは、特化型プラットフォームに比べて柔軟性に欠ける。.
よくあるご質問について 当惑’s LLM
- Perplexityは主にGPTを使用していますか？ → いいえ、多くのモデルを使用しています。.
- ソナーはGPTより優れているか？ → 検索タスクにおいては、はい。.
- 特定のモデルを強制的に指定できますか？ → Pro Search経由でのみ可能です。.
- Perplexityはデータを保存しますか？ → 公式ドキュメントによれば、データの使用は限定的であり、プライバシーに重点を置いています。.
- なぜモデル間で回答が似通って聞こえるのか？ → 共有された訓練データと類似したアラインメント手法のため。.
（ここに提案する図表はありません。）
最終的な考察 当惑’のマルチモデル戦略
Perplexityのマルチモデルアーキテクチャは、検索ファースト型AIシステムが単一モデルのチャットボットを、事実に基づくタスク、引用、迅速な調査において上回る性能を発揮できることを実証している。.
複数のAI機能（検索、推論、ライティング、マルチモーダルタスク）を横断するワークフローを持つユーザーにとって、これらの違いを理解することは出力とツール選択の最適化に役立ちます。また、これらのモデルの比較も可能です。 GlobalGPTを使用して並列動作する, これにより、多くの主要な大規模言語モデル（LLM）を単一のインターフェースに集約し、評価を容易にします。.
