Perplexity 再升级！接入 Sonnet 3.5 和 GLM-4，AI 搜索体验能否更上一层楼？

最近，身边的 AI 圈子又有新动静了。大家一直在用的那家 AI 搜索引擎——Perplexity，似乎又悄悄“背刺”了一波传统搜索，因为它家又把几个狠模型给接入进来了。

Perplexity 接入了 Claude 3.5 Sonnet 和智谱 GLM-4 新模型。

这次更新虽然声量不大，但对于咱们这种天天跟 AI 打交道、薅 AI 羊毛的人来说，绝对是福音。特别是 Claude 3.5 Sonnet 和智谱 GLM-4 的加入，让原本就以“搜得准、引得直”著称的 Perplexity，在“推理能力”和“中文语境”上都有了不错的补强。

🤔 为什么是这两个模型？

很多人可能会问，Perplexity 本身就有 GPT-4o 和 Sonar Large，为什么还要费劲接入 Claude 和智谱？

其实道理很简单，术业有专攻。

Claude 3.5 Sonnet 目前在代码逻辑、长文本推理上的表现有目共睹，它比 GPT-4o 更具“人性”一点的语气，有时候写出来的东西没那么枯燥。如果你拿 Perplexity 搜报错代码、Debug 技术难题，或者是需要复杂的逻辑拆解，切到 Sonnet 模型往往能给你更惊喜的答案。

而 智谱 GLM-4 则完全是另一个路子。对于国内开发者来说，智谱的模型在中文语境理解、甚至是一些本地化俚语、成语接龙方面，有着天然的优势。虽然 OpenAI 的模型中文也不错，但在处理某些地道中文问题或者国内特定领域的知识（比如国内互联网黑话、特定政策解读）时，GLM-4 偶尔会有奇效。它的加入，也让 Perplexity 在中文搜索体验上不再像是一个纯粹的“翻译官”。

🛠️ 怎么用才最顺手？

Pro 用户可在生成后手动切换模型，获取不同视角的答案。

既然有了新模型，怎么实操才能把这波“羊毛”薅到极致？这里有几个博主亲自体验后的小建议：

1. 代码和技术文档请认准 Claude：当你需要在 Perplexity 里搜索“Python 多线程报错怎么办”或者“React 新 Hook 怎么用”时，直接在设置里把模型切换到 Sonnet。它的代码补全和逻辑分析非常稳，甚至能直接给你一段可运行的 demo，省去了你去翻 Stack Overflow 的时间。

2. 中文创意写作尝试 GLM-4：如果你需要写一些中文的小红书文案、哪怕是技术类的中文博客，GLM-4 生成的内容可能会更符合国人的阅读习惯，少一点翻译腔，多一点地道的表达。

3. 别忘了“专业模式”的威力：Perplexity 的 Pro 用户可以在每一个问题生成后手动切换模型。这其实是个巨大的玩法。你可以先用 GPT-4o 快速获取概览，如果觉得答案不够深，一键切换到 Sonnet 让它深挖；如果觉得翻译得生硬，再让 GLM-4 润色一下。

🚀 新技术风向：AI 搜索的“多模型混战”

这次更新的背后，其实透露出一个非常明显的风向：AI 搜索不再满足于“大而全”，而是开始追求“精而专”。

以前我们觉得有一个 GPT-4 就能打遍天下，但现在的趋势是，用户需要在不同场景下调用最擅长那个领域的模型。Perplexity 这波操作，其实就是在把搜索引擎变成一个“模型路由器”。用户不需要自己去申请各个模型的 API Key，也不用到处翻墙切换账号，在一个界面里就能把 Claude、GPT、Llama、GLM 的能力全用上。

对于我们普通用户来说，这意味着什么？意味着信息获取的成本更低了，效率更高了。以后遇到问题，别只知道去谷歌翻几页广告，试试在 Perplexity 里切个不一样的模型，答案可能这就出来了。

⚠️ 实测中的一点小吐槽

n当然，新模型接入也不是完美的。在实测过程中，我也发现 GLM-4 在处理一些极其冷门的英文文献时，引用的准确性偶尔不如 GPT-4o；而 Sonnet 在生成速度上，有时候会比默认模型慢个半拍。不过瑕不掩瑜，多一个选择总是好的，大家可以根据自己的具体需求灵活切换。

总而言之，Perplexity 这波“上新”诚意十足。建议大家没事赶紧去试试，毕竟这种好用的羊毛，不知道什么时候就会被缩减，趁现在还能白嫖或者廉价体验，赶紧把生产力工具拉满！