Sonar Deep Research
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Perplexity
Sonar Deep Research unterscheidet sich durch steuerbare Rechercheintensität. Die dokumentierte Konfiguration bietet niedrige, mittlere und hohe Stufen, wobei mittel der Standard ist. Perplexity richtet sie auf Webrecherche, Quellensynthese und zitierte Berichte aus.
Ältere Sonar-Dokumentation beschrieb synchrone und asynchrone Recherchejobs. Perplexitys aktuelle Migrationsseite sagt, dass asynchrone Sonar-Anfragen nicht mehr unterstützt werden und Hintergrundmodus der Ersatz ist.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 128.000 TokenQuelle |
| Hinweise | Zusätzlich berechnet Perplexity 2 $ je 1 Mio. Zitat-Token, 3 $ je 1 Mio. Reasoning-Token und 5 $ je 1.000 Suchanfragen; die Sonar Chat Completions API wird am 27. September 2026 durch die Agent API abgelöst.Quelle |
| Funktionen | Recherchiert im Web und fasst Quellen zu ausführlichen Berichten mit Quellenverweisen zusammen. (abgerufen 2026-09-22)Quelle |
| Reasoning-Stufe | low, medium, high (Standard ist medium) (abgerufen 2026-09-22)Quelle |
| API-Schnittstellen | Synchrone und asynchrone Anfragen. Lange Recherchen lassen sich als Auftrag starten und später abrufen. (abgerufen 2026-09-22)Quelle |
| Veröffentlichung | 2025-02 (Nur der Monat ist belegt, kein genauer Tag)Quelle |
| API-Modellkennung | sonar-deep-researchQuelle |
| Reasoning-Modus | JaQuelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
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Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Sonar Deep Research
API-Anfrage fehlgeschlagen
Reasoning (angefragt): high
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)27,8 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 8 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | parameters-billions Originalwortlaut No exact value located in the checked primary model card/API documentation. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | active-parameters-billions Originalwortlaut No exact value located in the checked primary model card/API documentation. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | knowledge-cutoff Originalwortlaut No exact value located in the checked primary model card/API documentation. |
| Ungeklärt | unattributed-product-mode-benchmarks Hinweis Die Deep-Research-Produktankündigung nennt 21,1 % HLE-Genauigkeit und 93,9 % SimpleQA-Genauigkeit, identifiziert aber nicht den getesteten API-Checkpoint. Diese Produktmoduswerte bleiben unzugeordnet. Die separaten, ausdrücklich benannten Sonar-API-Ergebnisse aus dem Migrationsvergleich sind erfasst. |
| Ungeklärt | AA benchmark rows Originalwortlaut No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap. |
| Weitere Quelle | Perplexity migration benchmarks (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026; 22. September 2026) · Perplexity Sonar Deep Research documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Perplexity migration from Sonar to Agent API · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |