Perplexity Sonar domine la nouvelle évaluation Search Arena

Les modèles Sonar de Perplexity occupent les premières places.

En bref

  • Rang n°1 : Sonar-Reasoning-Pro-High a obtenu un score Arena de 1136 (±21/−19), se classant statistiquement à égalité à la première place avec le modèle Gemini-2.5-Pro-Grounding de Google (1142 +14/-17). Lors de duels directs, Sonar-Reasoning-Pro-High a surpassé Gemini-2.5-Pro-Grounding 53 % du temps.
  • Domination de Sonar : Les modèles de Perplexity ont obtenu les rangs 1 à 4, surpassant largement les autres modèles évalués de Google et OpenAI.
  • Avantage du raisonnement : Les modèles intégrant des capacités de raisonnement (sonar-reasoning-pro et sonar-reasoning) ont été mieux classés, ce qui correspond à la préférence générale observée chez les utilisateurs pour les modèles de raisonnement (top 3 du classement).
  • Profondeur de recherche : Les modèles Sonar effectuent une recherche plus approfondie et prennent en compte davantage de sources, citant en moyenne 2 à 3 fois plus de sources que les modèles Gemini comparables.

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LM Arena vient de publier son nouveau classement Search Arena comparant les systèmes LLM augmentés par la recherche en fonction des préférences humaines. Le modèle Sonar-Reasoning-Pro de Perplexity est arrivé à égalité à la première place avec Gemini-2.5-Pro-Grounding, le reste des modèles Sonar surpassant Gemini-2.0-Flash-Grounding ainsi que tous les modèles de recherche web d'OpenAI.

Analyse comparative de Search Arena

Contrairement à l'approche de SimpleQA axée sur l'exactitude factuelle limitée, LM Arena évalue les performances des modèles sur des requêtes réelles des utilisateurs couvrant le codage, la rédaction, la recherche et les recommandations. Avec Search Arena, l'évaluation se concentre sur les événements actuels et inclut des invites plus longues et complexes, recueillant plus de 10 000 votes de préférence humaine sur 11 modèles. Entre le 18 mars et le 13 avril 2025, Search Arena a demandé aux utilisateurs de soumettre des invites et de sélectionner le modèle dont la réponse répondait le mieux à leurs besoins d'information.

Résultats de performance des modèles Sonar

Les modèles Sonar de Perplexity ont surpassé bon nombre des meilleurs modèles de pointe, notamment Gemini 2.0 Flash et GPT 4o Search. Notre modèle Sonar-Reasoning-Pro a obtenu un score de 1136, soit une égalité statistique avec Gemini-2.5-Pro-Grounding (1142) à la première place.

Lors de duels directs, Sonar-Reasoning-Pro-High a surpassé Gemini-2.5-Pro-Grounding 53 % du temps.

L'évaluation de Search Arena a révélé trois facteurs fortement corrélés aux préférences humaines :

  • Réponses plus longues (coeff 0,255, p<0,05)
  • Nombre de citations plus élevé (coeff 0,234, p<0,05)
  • Citations issues de sources web communautaires

Le classement a montré une préférence claire des utilisateurs pour les modèles améliorés par le raisonnement, Sonar-Reasoning-Pro et Sonar-Reasoning occupant deux des trois premières places. Les expériences témoins ont conforté ces résultats, montrant qu'en contrôlant les citations, les classements des modèles convergeaient, ce qui suggère que la profondeur de recherche est un facteur de performance significatif.

Les modèles Sonar de Perplexity présentent une profondeur de recherche nettement supérieure, ppl-sonar-pro-high citant 2 à 3 fois plus de sources que les modèles Gemini équivalents.

Ce que cela signifie pour les utilisateurs

Pour les utilisateurs de Perplexity, ces résultats confirment que les modèles Sonar offrent une précision inégalée, une attribution complète des sources et des réponses de haute qualité sur une vaste gamme de sujets.

Les utilisateurs de Perplexity Pro peuvent continuer à bénéficier de ces modèles hautement performants en définissant Sonar comme leur modèle par défaut dans les paramètres. Les utilisateurs de l'API peuvent accéder à ces fonctionnalités via nos offres d'API Sonar avec des modes de recherche flexibles pour équilibrer performance et rentabilité.

Bien que nous soyons fiers de cette réussite, nous restons concentrés sur l'amélioration continue. L'évaluation de Search Arena fournit des informations précieuses sur les préférences des utilisateurs qui orienteront nos efforts de développement en cours.

Introduction à Sonar

Rejoignez le cofondateur et CTO de Perplexity, Denis Yarats, pour une présentation de notre API le 24 avril à 11h PT. Denis donnera un aperçu des API de Perplexity, partagera les résultats des analyses comparatives et présentera des cas d'utilisation de l'API.

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