Perplexity Sonar يهيمن على تقييم Search Arena الجديد

نماذج Perplexity Sonar تحصد المراكز الأولى في تقييم البحث

باختصار

  • المرتبة الأولى: حققت Sonar-Reasoning-Pro-High نقاط تقييم في الحلبة بلغت 1136 (±21/−19)، لتتساوى إحصائياً في المركز الأول مع نموذج Gemini-2.5-Pro-Grounding من Google (1142 +14/-17). في المواجهات المباشرة وجهاً لوجه، تفوق نموذج Sonar-Reasoning-Pro-High على Gemini-2.5-Pro-Grounding بنسبة 53% من المرات.
  • هيمنة Sonar: حصلت نماذج Perplexity على المراكز من 1 إلى 4، متفوقة بشكل ملحوظ على النماذج الأخرى المقيمة من Google و OpenAI.
  • ميزة الاستدلال: احتلت النماذج التي تتضمن قدرات الاستدلال (sonar-reasoning-pro و sonar-reasoning) مرتبة أعلى، بما يتوافق مع تفضيل المستخدم العام لوحظ في نماذج الاستدلال (أعلى 3 مراكز على لوحة الصدارة).
  • عمق البحث: تجري نماذج Sonar بحثاً أعمق وتأخذ في الاعتبار مصادر أكثر، حيث تشير في المتوسط إلى مصادر تزيد بمقدار 2-3 أضعاف مقارنة بنماذج Gemini المماثلة.

______

أطلقت LM Arena للتو لوحة صدارة Search Arena الجديدة التي تقارن بين أنظمة نماذج اللغات الكبيرة المعززة بالبحث بناءً على تفضيلات المستخدمين البشريين. وقد تعادل نموذج Sonar-Reasoning-Pro من Perplexity في المركز الأول مع Gemini-2.5-Pro-Grounding، بينما تفوق باقي عائلة نماذج Sonar على نموذج Gemini-2.0-Flash-Grounding وجميع نماذج البحث على الويب من OpenAI.

تقييم أداء حلبة البحث

على عكس تركيز SimpleQA على الدقة الواقعية الضيقة، تقييم LM Arena يقيس كيفية أداء النماذج في استعلامات المستخدمين الحقيقية في مجالات البرمجة، والكتابة، والبحث، والتوصيات. ومع Search Arena، يركز التقييم على الأحداث الجارية ويتضمن مطالبات أطول وأكثر تعقيداً، جامعاً أكثر من 10,000 صوت تفضيل بشري عبر 11 نموذجاً. وفي الفترة ما بين 18 مارس و13 أبريل 2025، طلبت Search Arena من المستخدمين إدخال مطالبات واختيار استجابة النموذج التي تلبي احتياجاتهم المعلوماتية بشكل أفضل.

نتائج أداء نموذج Sonar

تفوقّت نماذج Sonar من Perplexity على العديد من أفضل النماذج المتطورة بما في ذلك Gemini 2.0 Flash و GPT 4o Search. حقق نموذجنا Sonar-Reasoning-Pro درجة 1136، متعادلاً إحصائياً مع نموذج Gemini-2.5-Pro-Grounding (1142) في المركز الأول.

في المواجهات المباشرة وجهاً لوجه، تفوق نموذج Sonar-Reasoning-Pro-High على Gemini-2.5-Pro-Grounding بنسبة 53% من المرات.

كشف تقييم Search Arena عن ثلاثة عوامل ترتبط ارتباطاً وثيقاً بتفضيلات المستخدمين:

  • الردود الأطول (المعامل 0.255، القيمة الاحتمالية p<0.05)
  • أعداد اقتباسات أعلى (المعامل 0.234، القيمة الاحتمالية p<0.05)
  • اقتباسات من مصادر الويب المجتمعية

أظهرت لوحة الصدارة تفضيلاً واضحاً للمستخدمين للنماذج المعززة بالاستدلال، حيث احتل Sonar-Reasoning-Pro و Sonar-Reasoning مركزين من المراكز الثلاثة الأولى. عززت تجارب التحكم هذه النتائج، حيث أظهرت أن التحكم في الاقتباسات يتسبب في تقارب ترتيب النماذج، مما يشير إلى أن عمق البحث هو عامل تمييز كبير في الأداء.

تمتعت نماذج Sonar من Perplexity بعمق بحث أكبر بكثير، حيث أشار نموذج ppl-sonar-pro-high إلى مصادر تزيد بمقدار 2-3 أضعاف مقارنة بنماذج Gemini المكافئة.

ما يعنيه هذا للمستخدمين

بالنسبة لمستخدمي Perplexity، تؤكد هذه النتائج أن نماذج Sonar توفر أفضل دقة في فئتها، ونسب مصادر شاملة، واستجابات عالية الجودة عبر مجموعة واسعة من الموضوعات.

يمكن لمستخدمي Perplexity Pro الاستمرار في الاستفادة من هذه النماذج عالية الأداء عن طريق تعيين Sonar كنموذج افتراضي لهم في الإعدادات. ويمكن لمستخدمي واجهة برمجة التطبيقات (API) الوصول إلى هذه الإمكانيات من خلال عروض واجهة برمجة التطبيقات Sonar الخاصة بنا مع وضعيات بحث مرنة لتحقيق التوازن بين الأداء وكفاءة التكلفة

بينما نreتز بهذا الإنجاز، فإننا نضل مركزين على التحسين المستمر. يقدم تقييم Search Arena رؤى قيّمة حول تفضيلات المستخدمين والتي ستوجه جهود التطوير المستمرة لدينا.

مقدمة عن Sonar

انضم إلى المؤسس المشارك ورئيس تقنية المعلومات في Perplexity، دينيس ياريتس، للحصول على نظرة عامة على واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا في 24 أبريل الساعة 11 صباحاً بتوقيت المحيط الهادئ (PT). سيقدم دينيس نظرة عامة على واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Perplexity، ويشارك نتائج المعايير، وحالات استخدام واجهة برمجة التطبيقات.

سجل هنا.

ابدأ مع Sonar.