
Sonar
新版 Sonar 搜索模型。该模型由 Llama 3.3 70B 进一步训练而来,对搜索应用进行了优化,运行在 Cerebras 推理基础设施上。 Perplexity 表示新版 Sonar 的 Token 解码速度达到 1200 个每秒,是 Gemini 2.0 Flash 的 8.5 倍以上,“几乎可以即时生成答案”。
智力(中等)
速度(中等)
输入支持模态
是
是否推理模型
127,000
上下文窗口
0
最大输出令牌数
-
知识截止
定价
- /M tokens
输入
- /M tokens
输出
¥7.2 /M tokens
混合价格
快速简易对比
Sonar Pro
R1 1776
Sonar
基础参数
Sonar的技术参数
参数数量
未公布
上下文长度
127.00k tokens
训练数据截止
开源分类
Proprietary
多模态支持
文本
吞吐量
0
发布日期
2025-01-21
响应速度
127.13,009 tokens/s
基准测试得分
以下是Sonar在各种标准基准测试中的表现。这些测试评估了模型在不同任务和领域的能力。
智能指数
43.39
大语言模型智能水平
编码指数
26.22
AI模型在编码任务上的能力表现的指标
数学指数
65.17
解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标
MMLU Pro
68.9
海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解
GPQA
47.1
研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识
HLE
7.3
模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分
LiveCodeBench
29.5
特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分
SciCode
22.9
模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力
HumanEval
82
AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩
Math 500 评分
81.7
前500道更大型、更知名的数学基准测试评分
AIME 评分
48.7
一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题(特指AIME级别)方面能力的指标
精选推荐AI模型
GLM 4.5
chatglm

¥0.43
输入tokens/百万
¥1.01
输出tokens/百万
131k
上下文长度
Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)
google

¥0.58
输入tokens/百万
¥2.16
输出tokens/百万
1M
上下文长度
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
alibaba

¥0.65
输入tokens/百万
¥0.65
输出tokens/百万
131k
上下文长度
Deepseek R1
deepseek

¥3.96
输入tokens/百万
¥15.77
输出tokens/百万
128k
上下文长度
Gemini 2.0 Flash (experimental)
google

¥0.72
输入tokens/百万
¥2.88
输出tokens/百万
1M
上下文长度
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
google

-
输入tokens/百万
-
输出tokens/百万
2M
上下文长度
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
meta

¥0.43
输入tokens/百万
¥0.43
输出tokens/百万
128k
上下文长度
O1 Preview
openai

¥108
输入tokens/百万
¥432
输出tokens/百万
128k
上下文长度