Tôi có thể chạy Sonar cục bộ hoặc tải trọng số không?

Không. Sonar là mô hình chỉ API của Perplexity; trọng số không công khai và không có kho Hugging Face.

Sonar có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?

Giá là $1.00 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.00 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 127,072 token.

Sonar khác gì so với các mô hình khác của Perplexity?

Sonar là tầng nhẹ, tối ưu tốc độ trong dòng sản phẩm của Perplexity, dành cho tích hợp Q&A đơn giản; Perplexity cũng có các mô hình lớn hơn cho các tác vụ đòi hỏi cao hơn, nhưng Sonar đổi khả năng lấy chi phí thấp và phản hồi nhanh hơn.

Sonar

6329°

#llm #độ phức tạp #thị giác #trò chuyện #nghiên cứu #nhanh

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Perplexity | ngữ cảnh 127,072 token | $1.00/M đầu vào, $1.00/M đầu ra. Sonar nhẹ, giá cả phải chăng, nhanh và dễ sử dụng — hiện có trích dẫn và khả năng tùy chỉnh nguồn. Nó được thiết kế cho các công ty muốn tích hợp tính năng hỏi đáp nhẹ tối ưu cho tốc độ.

Hướng dẫn cho mô hình này

10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định

Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Sonar là mô hình ngôn ngữ nhẹ, truy cập qua API của Perplexity, được tăng cường tìm kiếm để trả lời câu hỏi nhanh với trích dẫn nguồn. Nó cho phép bạn tùy chỉnh nguồn dữ liệu, rất thực tế cho các nhóm sản phẩm cần tích hợp lớp hỏi đáp mà không phải chịu gánh nặng của mô hình nặng hơn. Với giá $1 mỗi triệu token đầu vào và đầu ra, nó nằm ở mức giá phải chăng trong các mô hình tìm kiếm có trích dẫn.

Nổi tiếng với

Trả lời có trích dẫn lấy từ các nguồn web trực tiếp
Cho phép giới hạn hoặc tùy chỉnh nguồn tìm kiếm
Thời gian phản hồi nhanh phù hợp với tích hợp nhạy độ trễ
Giá phẳng, đơn giản: $1/M token đầu vào và $1/M token đầu ra

Cẩn thận với

Trọng số đóng, chỉ API — bạn không thể chạy cục bộ hoặc kiểm tra mô hình bên dưới
Thiết kế cho truy xuất Q&A; không phù hợp cho suy luận sâu, mã hóa hoặc tạo văn bản dài
Cửa sổ ngữ cảnh 127,072 token, chưa đạt ngưỡng 200k cho công việc ngữ cảnh dài

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Tổng quan cạnh tranh có trích dẫn

Sự khác biệt chính giữa PostgreSQL và MySQL cho một startup xây dựng sản phẩm SaaS năm 2025 là gì? Tóm tắt các đánh đổi chính và trích dẫn nguồn.

Hỏi đáp sự kiện gần đây

Điều gì đã xảy ra với quy định AI ở Liên minh Châu Âu trong sáu tháng qua? Cho tôi bản tóm tắt ngắn gọn có trích dẫn để tôi có thể kiểm chứng từng khẳng định.

Nghiên cứu sản phẩm có nguồn trích dẫn

Tôi đang đánh giá các cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở cho pipeline tạo văn bản tăng cường truy xuất. So sánh Qdrant, Weaviate và Milvus về khả năng mở rộng, dễ triển khai và hỗ trợ cộng đồng. Trích dẫn nguồn bạn dùng.

So sánh với

Mistral 7B Instruct v0.2
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 32,768 token · Đầu vào $0.06/M, đầu ra $0.06/M
Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 128,000 token · Đầu vào $0.07/M, đầu ra $0.20/M
Gemma 3 12B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.05/M, đầu ra $0.15/M
Nemotron 3.5 Content Safety
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $0.20/M

Thêm mô hình văn bản từ perplexity

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Sonar cục bộ hoặc tải trọng số không?: Không. Sonar là mô hình chỉ API của Perplexity; trọng số không công khai và không có kho Hugging Face.
Sonar có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?: Giá là $1.00 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.00 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 127,072 token.
Sonar khác gì so với các mô hình khác của Perplexity?: Sonar là tầng nhẹ, tối ưu tốc độ trong dòng sản phẩm của Perplexity, dành cho tích hợp Q&A đơn giản; Perplexity cũng có các mô hình lớn hơn cho các tác vụ đòi hỏi cao hơn, nhưng Sonar đổi khả năng lấy chi phí thấp và phản hồi nhanh hơn.

Phán quyết của thuyền trưởng
Một lựa chọn hợp lý, giá rẻ để tích hợp Q&A web có trích dẫn nhanh — không hơn, không kém.

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

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

Also ranked: #93 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Sonar là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm độ phức tạp thị giác trò chuyện nghiên cứu nhanh ngân sách

Duyệt theo họ mô hình