Pwede ko bang patakbuhin ang Sonar Pro nang lokal?

Hindi. Ang Sonar Pro ay isang closed API na produkto mula sa Perplexity; hindi inilathala ang weights at walang opsyon para sa lokal na deployment.

Magkano talaga ang Sonar Pro at gaano kalaki ang context?

Input ay $3.00 kada milyon tokens at output ay $15.00 kada milyon tokens; kasama sa presyo ang Perplexity search costs. Ang context window ay 200,000 tokens.

Paano naiiba ang Sonar Pro sa base Sonar model?

Ang Sonar Pro ay kayang hawakan ang mas kumplikadong multi-step queries, nagbibigay ng halos doble ng mga citation bawat search sa karaniwan, at may mas malaking context window para sa mas mahahabang research threads.

Sonar Pro

4934°

#llm #pagkalito #paningin #pananaliksik #mahabang konteksto #pagbubuod

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Perplexity | 200,000 token context | $3.00/M input, $15.00/M output. Tandaan: Kasama sa presyo ng Sonar Pro ang Perplexity search pricing. Tingnan ang mga detalye ditoOpens in new tab Para sa mga enterprise na naghahanap ng mas advanced na kakayahan, kaya ng Sonar Pro API na hawakan ang malalim, multi-step na mga query na may dagdag na extensibility, tulad ng dobleng bilang ng mga citation bawat paghahanap kumpara sa karaniwan ng Sonar. Dagdag pa, dahil sa mas malaking context window, kaya nitong hawakan ang mas mahahaba at mas masalimuot na mga paghahanap at mga follow-up na tanong.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Sonar Pro ay ang advanced na search-augmented language model ng Perplexity, na ginawa para sa mga multi-step research queries na nangangailangan ng real-time na resulta mula sa web at detalyadong mga citation. Dobleng bilang ng citation kumpara sa base Sonar model ang kaya nito at may 200,000-token na context window, kaya praktikal ito para sa mahahabang, paulit-ulit na research sessions. Angkop ito para sa mga developer at negosyo na nangangailangan ng grounded at sourced na mga sagot kaysa sa isang pangkalahatang chat model.

Kilalang-kilala sa

Real-time na web search na built-in, hindi idinagdag lang bilang dagdag.
Halos doble ang mga citation bawat search kumpara sa standard Sonar.
200,000-token na context window para sa mahahabang thread at follow-up chains.
Dinisenyo para sa multi-step, malalim na queries kaysa sa single-turn chat.
May suporta sa vision kasabay ng text.

Mag-ingat sa

Sakop ng presyo ang parehong model tokens at Perplexity search costs; mabilis tumaas ang gastos sa $15/M output.
Closed API lang — walang weights na mada-download, walang local deployment.
Hindi ito pangkalahatang coding o reasoning model; ang search layer ang punto, hindi ang raw capability.

Pinakamainam para sa

Pananaliksik

Mahabang konteksto

Mga buod

Mga prompt na subukan

Malalim na multi-step na pananaliksik

Nagsasaliksik ako tungkol sa kasalukuyang estado ng commercialisasyon ng solid-state battery. Magsimula sa kung sino ang mga nangungunang manufacturer, pagkatapos ay sundan ang kanilang mga anunsyadong production timelines, at sa huli ay ibuod ang mga pangunahing teknikal na hadlang na pumipigil pa rin sa mass-market adoption. I-cite ang iyong mga pinagkunan sa buong proseso.

Snapshot ng kompetisyon

Bigyan mo ako ng detalyadong paghahambing ng tatlong pinakamalalaking cloud hyperscalers sa kasalukuyang AI infrastructure offerings nila — compute, storage, at managed model services. Gusto ko ng mga kamakailang presyo kung meron, mga pangunahing pagkakaiba, at kung para saan ang bawat workload na pinakaangkop.

Iterative na pagsusuri ng polisiya

Ipaliwanag sa akin ang kasalukuyang regulatory status ng autonomous vehicle deployment sa US, EU, at China. Pagkatapos ay sundan: saan nagbago ang mga patakaran sa nakalipas na labindalawang buwan, at ano ang sinasabi ng mga industry groups tungkol sa mga natitirang isyu? I-cite ang mga partikular na pinagkunan para sa bawat hurisdiksyon.

Ihambing sa

Sonar Pro Search
Modelong API lang
200,000 token na konteksto · $3.00/M input, $15.00/M output
Sonar Reasoning Pro
Modelong API lang
128,000 token na konteksto · $2.00/M input, $8.00/M output
Step 5 Preview
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $1.00/M input, $2.70/M output
Seed 2.0 pro
Modelong bukas ang timbang
256,000 token na konteksto · $0.50/M input, $3.00/M output

Higit pang mga text model mula sa perplexity

Mga tanong na madalas itanong

Pwede ko bang patakbuhin ang Sonar Pro nang lokal?: Hindi. Ang Sonar Pro ay isang closed API na produkto mula sa Perplexity; hindi inilathala ang weights at walang opsyon para sa lokal na deployment.
Magkano talaga ang Sonar Pro at gaano kalaki ang context?: Input ay $3.00 kada milyon tokens at output ay $15.00 kada milyon tokens; kasama sa presyo ang Perplexity search costs. Ang context window ay 200,000 tokens.
Paano naiiba ang Sonar Pro sa base Sonar model?: Ang Sonar Pro ay kayang hawakan ang mas kumplikadong multi-step queries, nagbibigay ng halos doble ng mga citation bawat search sa karaniwan, at may mas malaking context window para sa mas mahahabang research threads.

Hatol ng Kapitan
Kung kailangan mo ng model na naghahanap sa web, nag-c-cite ng mga pinagkunan, at kayang sundan ang isang research thread sa maraming follow-ups, ang Sonar Pro ay ginawa para talaga diyan.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Sonar Pro ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm pagkalito paningin pananaliksik mahabang konteksto pagbubuod

Mag-browse ayon sa pamilya ng model