4月28日消息，Perplexity 新一代搜索增强模型 Sonar 2 已在部分用户的模型选择器中出现，与 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6 并列可选。Perplexity 研究页面（research.perplexity.ai）于 4 月 22 日发布的技术文章披露了其训练细节。 截至发稿，Perplexity 官方博客与 API 文档均未上线 Sonar 2 相关页面，文档侧仍仅显示 Sonar、Sonar Pro、Sonar Reasoning Pro、Sonar Deep Research、Sonar Pro Search 五个旧版 SKU。
基座从 Llama 切到 Qwen3.5，押注 MoE 架构
Sonar 系列此前一直构建在 Meta Llama 3.1/3.3 70B 之上——2025 年 1 月发布的初代 Sonar 即明确以 Llama 3.3 70B 微调。研究页面披露，Sonar 2 切换到 Qwen3.5 系列作为基座，对应 Qwen3.5-Medium 与 Qwen3.5-Large 两档（社区已知参数规模为 122B 与 397B 的 MoE 架构）。这一选择与 Qwen 团队近期主推的 GSPO（Group Sequence Policy Optimization）算法形成配合——GSPO 论文明确指出标准 GRPO 在 MoE 大模型上存在训练崩塌问题，是 Qwen3 系列稳定训练的关键。
Perplexity 在 Sonar 2 上沿用了类似路径：第一阶段做 SFT 强化指令遵循、护栏与语言一致性；第二阶段采用在线 RL，使用 GRPO 配合 token-level 重要性采样，针对搜索准确率、工具调用效率与偏好得分进行优化。这是 Perplexity 首次在 Sonar 系列上公开放出完整的两阶段后训练管线，此前的 Sonar、Sonar Pro 只披露过"在 Llama 基座上微调以提升事实性与可读性"的笼统说法。
同精度下成本降至 GPT-5.4 的 1/4
研究页面给出的核心数据是：在中等工具调用预算下，Sonar 2 准确率达到 GPT-5.4 的 1.06 倍，推理成本仅为后者的约 1/4。在 FRAMES、Facts Open 等搜索类基准上，Sonar 2 匹配或超过 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6；工具调用效率也有提升，相同准确率下平均调用次数更少。语言一致性、拒答（abstention）等内部指标同样有较大幅度改善。
横向对比，GPT-5.4 在 Perplexity 平台搭配 Bing 搜索使用时，按公开报价折算每 1000 次查询要叠加约 10 美元的搜索费用；Sonar Pro 当前 API 报价为 3.00 / 15.00 美元每百万 token（含搜索与引用）。如果 Sonar 2 上线 API 后维持 Sonar 系列"搜索内嵌不另收费"的定价逻辑，对搜索密集型场景的成本压缩仍是其核心卖点——这也是 Perplexity 与直接调用 GPT-5.4 + 搜索工具方案最直接的差异。
定位是事实查询，不是通用聊天
Sonar 2 的定位非常明确：快速事实查询、主题总结、产品对比、实时事件追踪等以搜索为主的任务。Perplexity 在研究页面中明确不推荐其用于纯多步复杂推理或开放式聊天——这部分场景由 Sonar Reasoning Pro、Sonar Deep Research 承接。这种分工延续了 Sonar 家族此前的产品逻辑：搜索答案模型走"快、准、引用全"路线，深度研究类任务则单独走多步规划+多源综合的链路。
对开发者侧，Sonar 2 暂未在 docs.perplexity.ai 出现，API 是否已开放、定价如何尚不明确。Perplexity Pro 用户目前可在模型选择器中切换试用，"Best"模式也会自动调度到 Sonar 2。考虑到 Perplexity 此前 Sonar 系列与 API 同步上线的节奏，Sonar 2 的 API SKU 大概率会在官方公告同期落地。
早期曝光阶段的几个局限
需要强调的是，Sonar 2 当前处于"未官宣但已部分上线"的灰度状态，存在几个明确的不确定性。其一，Perplexity 官方博客（perplexity.ai/hub/blog）尚无对应发布文，研究页面的技术披露与产品发布并不等同——历史上 Perplexity 也有研究文章先于产品落地数周乃至数月的情况。其二，部分用户反馈在关闭网页搜索功能时，Sonar 2 会出现自我识别错误（自称其他厂商模型），这是基座模型未充分对齐 Perplexity 自身身份的典型早期问题。其三，Qwen3.5 基座的版权与商用许可、是否涉及与阿里云的商务合作，目前没有任何公开说明。其四，在 Sonar Pro Search 已经具备多步搜索与工具编排能力的背景下，Sonar 2 与现有 SKU 的功能边界、是否会替代 Sonar / Sonar Pro 作为默认入口，也要等官方文档更新后才能确认。
对中文开发者社区而言，更值得关注的是 Perplexity 选择 Qwen3.5 而非 DeepSeek、GLM 等国产基座的信号意义——这是继 R1-1776（基于 DeepSeek-R1 的去审查后训练版本）之后，Perplexity 第二次在主力产品线上采用中国厂商开源模型，国产开源基础模型在海外搜索与 RAG 场景下的适配性与性价比，正在被一线 AI 应用层公司持续验证。后续 Perplexity 的官方公告与 API 定价是观察这条产品线走向的关键节点。 
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