Perplexity: Sonar Deep Research

Perplexity: Sonar Deep Research é um modelo de texto focado em pesquisa da Perplexity, a empresa por trás da família Sonar de modelos baseados em busca. Foi lançado pelo fornecedor em 7 de março de 2025. Destina-se a trabalho de pesquisa complexo e com várias etapas, em vez de respostas conversacionais rápidas, e situa-se na categoria de texto em api14, pelo que se destina a ler e escrever texto, e não a imagens ou áudio.

O modelo funciona executando recuperação, síntese e raciocínio com várias etapas sobre um tópico. Em vez de responder numa única passagem, procura, lê e avalia fontes de forma autónoma, e refina a sua abordagem à medida que reúne material. Aceita texto como entrada e devolve texto como saída. A janela de contexto é de 128.000 tokens, e a saída máxima é de 115.200 tokens, o que deixa bastante espaço para relatórios longos e com muitas fontes.

Estas capacidades apontam para um conjunto de utilizações bastante específico. É adequado a perguntas que exigem evidências recolhidas de vários locais e depois combinadas numa única resposta coerente: análises de literatura e de mercado, pesquisa de contexto sobre uma empresa ou tecnologia, comparação de posições entre fontes, e elaboração de resumos longos em que o raciocínio tem de ser exposto. Como o modelo lê e pondera fontes como parte da execução, é uma escolha razoável quando se pretende uma síntese escrita em vez de uma simples consulta factual.

Pode chamá-lo através de api14 usando a API compatível com OpenAI com o id de modelo "perplexity/sonar-deep-research". Os parâmetros de pedido que suporta são frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, temperature, top_k, top_p e web_search_options. Como a interface é compatível com OpenAI, pode apontar um cliente OpenAI existente para api14 e definir o modelo para este id. Os parâmetros reasoning e include_reasoning permitem expor a saída de raciocínio do modelo, se assim o desejar, e web_search_options dá-lhe controlo sobre o lado da recuperação da execução.

Tenha o seu foco em mente quando o escolher. É um modelo de pesquisa e síntese, pelo que, para conversas de baixa latência, extração simples ou classificação de grande volume, um modelo de texto mais leve será normalmente a melhor escolha. Se precisar de entrada de imagem ou áudio, este modelo não é o indicado, uma vez que só trata texto.