Czy mogę uruchomić Sonar Deep Research lokalnie?

Nie. Perplexity nie udostępniło otwartych wag; model jest dostępny tylko przez API.

Ile kosztuje Sonar Deep Research i jak duże ma okno kontekstowe?

Cena to 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 8,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 128 000 tokenów.

Czym Sonar Deep Research różni się od standardowych modeli Sonar?

Standardowe modele Sonar odpowiadają na podstawie pojedynczego, ugruntowanego w sieci wywołania; Deep Research autonomicznie wykonuje wiele kroków wyszukiwania i oceny, zanim wygeneruje pełny, syntetyczny raport, co czyni go lepszym do złożonych, wieloaspektowych pytań.

Sonar Deep Research

3989°

#llm #perpleksja #rozumowanie #badania #streszczenia

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Perplexity | 128,000 tokenów kontekstu | $2.00/M wejście, $8.00/M wyjście. Sonar Deep Research to model skoncentrowany na badaniach, zaprojektowany do wieloetapowego wyszukiwania, syntezy i rozumowania w złożonych tematach. Autonomicznie przeszukuje, czyta i ocenia źródła, udoskonalając swoje podejście podczas zbierania informacji. Umożliwia to kompleksowe generowanie raportów w dziedzinach takich jak finanse, technologia, zdrowie i aktualności. Uwagi dotyczące cen (SourceOpens in new tab)

Poradniki do tego modelu

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Sonar Deep Research to autonomiczny model badawczy Perplexity: podaj mu złożone pytanie, a on wyszuka, przeczyta i oceni źródła w wielu krokach, zanim zwróci syntetyczny raport. Pobieranie danych z internetu na żywo odróżnia go od modeli statycznych, co czyni go przydatnym tam, gdzie ważna jest aktualność. Pasuje analitykom, dziennikarzom i każdemu, kto inaczej spędziłby godzinę na przełączaniu się między źródłami.

Znany z

Autonomiczne, wieloetapowe wyszukiwanie w sieci z wbudowaną oceną źródeł
Generuje obszerne raporty, nie tylko krótkie odpowiedzi
Dobrze radzi sobie z finansami, zdrowiem, technologią i aktualnościami
Dopasowuje strategię wyszukiwania w trakcie zadania, gdy pojawiają się nowe informacje

Uważaj na

Zamknięte wagi, tylko API: nie można uruchomić lokalnie ani sprawdzić modelu.
Koszt wyjścia 8,00 USD za milion tokenów; długie raporty badawcze szybko się sumują.
128k kontekst to solidna wartość, ale nie w klasie długiego kontekstu; bardzo duże zestawy dokumentów mogą się nie zmieścić.

Najlepszy do

Badania

Streszczenia

Rozumowanie

Podpowiedzi do wypróbowania

Raport o krajobrazie konkurencyjnym

Zbadaj aktualny krajobraz konkurencyjny producentów baterii stałostanowych. Wskaż pięć wiodących firm, podsumuj ich podejścia technologiczne, status finansowania i przewidywane terminy komercjalizacji. Cytuj źródła i zaznacz, gdzie dowody są słabe lub sporne.

Analiza wpływu zmiany polityki

Zbadaj niedawne zmiany w polityce cen leków farmaceutycznych w USA w 2025 roku. Wyjaśnij, co się zmieniło, które leki lub producenci są najbardziej dotknięci oraz co analitycy mówią o skutkach dla pacjentów i ubezpieczycieli. Syntetyzuj informacje z wielu źródeł.

Dogłębna analiza nowej technologii

Przygotuj raport badawczy o obecnym stanie obliczeń neuromorficznych. Omów główne podejścia sprzętowe, które organizacje są liderami, gdzie przewyższa tradycyjne układy i jakie są realistyczne przeszkody na drodze do powszechnego zastosowania.

Porównaj z

Gemma 2 27B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 8,192 tokenów · $0.65/M wejście, $0.65/M wyjście
Sonar Pro Search
Model tylko z API
Kontekst 200,000 tokenów · $3.00/M wejście, $15.00/M wyjście
Sonar Pro
Model tylko z API
Kontekst 200,000 tokenów · $3.00/M wejście, $15.00/M wyjście
Sonar Reasoning Pro
Model tylko z API
Kontekst 128,000 tokenów · $2.00/M wejście, $8.00/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od perplexity

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Sonar Deep Research lokalnie?: Nie. Perplexity nie udostępniło otwartych wag; model jest dostępny tylko przez API.
Ile kosztuje Sonar Deep Research i jak duże ma okno kontekstowe?: Cena to 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 8,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 128 000 tokenów.
Czym Sonar Deep Research różni się od standardowych modeli Sonar?: Standardowe modele Sonar odpowiadają na podstawie pojedynczego, ugruntowanego w sieci wywołania; Deep Research autonomicznie wykonuje wiele kroków wyszukiwania i oceny, zanim wygeneruje pełny, syntetyczny raport, co czyni go lepszym do złożonych, wieloaspektowych pytań.

Wyrok kapitana
Jeśli potrzebujesz dokładnego, źródłowego raportu badawczego i nie chcesz robić tego sam, to najprostsza droga do takiego wyniku.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Sonar Deep Research to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm perpleksja rozumowanie badania streszczenia

Przeglądaj według rodziny modeli