Cerebras联手Perplexity，推出超高速AI搜索模型Sonar，剑指千亿美元市场。

近日，Cerebras Systems 与 Perplexity AI 合作，推出了基于 Cerebras AI 模型系列的新 AI 模型 Sonar。该模型旨在提升 Perplexity 的搜索能力。据了解，Sonar 模型利用 Cerebras 的 AI 算力进行训练，拥有 120 亿个参数，目标是实现更卓越的 AI 性能。

Sonar 模型的性能优于 Meta 的 Llama3.370B 模型，在同等规模的 AI 模型中表现出色，能够更准确地理解用户的搜索意图并提供相关结果。Perplexity 的研究负责人 Denis Yarats 表示：“借助 Cerebras 的算力，我们能够训练出性能卓越的 Sonar 模型。Cerebras 提供的 AI 专用基础设施帮助我们快速迭代并提升模型质量。”

在模型训练的关键时间方面，Cerebras 声称其与 DeepSeek 合作的模型训练速度远超传统 GPU 集群，速度可达 57 倍。Cerebras 致力于为大规模 AI 模型训练提供更经济高效的解决方案。

根据 Perplexity 官方的基准测试数据，Sonar 在推理能力上超越了 GPT-4o mini 和 Claude3.5 Haiku 等模型，甚至在某些方面可以与更高级的模型 Claude3.5 Sonnet 相媲美。Sonar 在整体平均得分上达到了 85.1 分，高于 GPT-4o 的 83.9 分和 Claude3.5 Sonnet 的 75.8 分。

Cerebras 联合创始人 Andrew Feldman 强调，他们致力于为 AI 创新者提供经济高效的算力解决方案。他表示，芯片设计不应成为 AI 发展的瓶颈，而应成为加速创新的引擎。通过提供卓越的性能和经济性，Cerebras 旨在助力 AI 领域实现更大的突破。

总而言之，AI 模型的快速迭代和优化需要强大的算力支持，而 Cerebras 正在通过其技术创新来满足这一需求，为 AI 研究人员提供更强大的工具。Cerebras 提供的专用 AI 算力有望加速 AI 领域的发展。

据 Perplexity 介绍，Cerebras 的模型已集成到其 Pro 版本中，订阅用户可以体验到更快速、更准确的搜索结果。此次合作旨在利用先进的 AI 模型改进搜索体验，为用户提供更优质的信息服务。

了解更多:https://sonar.perplexity.ai/

总结:

✨ Cerebras 与 Perplexity 合作推出 Sonar 模型，拥有 120 亿参数，用于提升搜索能力。  

🚀 Sonar 在推理能力上超越了许多同等及更高级 AI 模型，提供卓越的性能。  

💡 芯片设计应加速 AI 创新，而非成为瓶颈，提供经济高效的算力解决方案是关键。