---
title: "Perplexity AI (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Perplexity_AI_(PL)"
language: "pl"
categories:
- "Category:Large language models"
- "Category:LLM families"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Polish"
revision_id: 5559
wiki_created_at: 2026-09-06T23:50:59Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:50:59Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:09Z
---
# Perplexity AI (PL)
**Perplexity AI** — to amerykański startup i jednocześnie **wyszukiwarka** o tej samej nazwie (conversational search engine), wykorzystująca sztuczną inteligencję do udzielania bezpośrednich odpowiedzi na zapytania użytkowników z podaniem źródeł informacji[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-wikipedia-ru-pplx-1). Firma została założona w 2022 roku przez zespół specjalistów z OpenAI, Meta, Google, DeepMind i Databricks[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-rbc-trends-2).
Platforma łączy własne duże modele językowe (LLM) z dostępem do wiodących modeli innych firm, co pozwala jej optymalizować szybkość, dokładność i koszt odpowiedzi. Kluczową technologią Perplexity jest zaawansowany system **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**, który wzbogaca odpowiedzi LLM aktualnymi informacjami pochodzącymi z własnej infrastruktury wyszukiwania[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-rag-intro-3).
## Historia i założyciele
Firma Perplexity AI została założona w 2022 roku przez czterech specjalistów:
- **Aravind Srinivas** (CEO) — były badacz w OpenAI, Google Brain i DeepMind[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-wiki-eng-shrinivas-4).
- **Denis Yarats** (CTO) — były pracownik naukowy w Meta AI.
- **Johnny Ho** (CSO) — były inżynier w Quora.
- **Andy Konwinski** — współzałożyciel Databricks[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-rbc-trends-2).
Pierwotnie projekt był planowany jako usługa B2B do analizy danych, jednak w październiku 2022 roku zespół opracował prototyp wyszukiwarki opartej na Bing i GPT-3, co wyznaczyło dalszy kierunek rozwoju firmy[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-forbes-ru-story-5).
Perplexity AI pozyskała znaczące inwestycje od czołowych podmiotów, w tym od Nvidia, SoftBank oraz założyciela Amazon Jeffa Bezosa. Na początku 2025 roku wycena firmy osiągnęła **14 mld USD**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-vashgolos-14b-6), a miesięczna aktywna liczba użytkowników przekroczyła **15 milionów**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-3dnews-growth-7).
## Architektura technologiczna
### Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Podstawą Perplexity jest technologia **RAG**, która pozwala przezwyciężyć ograniczenia tradycyjnych LLM, takie jak przestarzała wiedza i „halucynacje". Algorytm działania składa się z kilku etapów[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-timeweb-rag-8):
1. Analiza i przeformułowanie zapytania użytkownika w celu optymalnego wyszukiwania.
2. Wyszukiwanie informacji przy użyciu **własnej infrastruktury wyszukiwania** (crawler i system rankingowy), która priorytetyzuje wiarygodne źródła wolne od manipulacji SEO[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-3dnews-growth-7).
3. Wyodrębnienie najbardziej trafnych fragmentów (\\snippetów\\) ze znalezionych stron internetowych.
4. Generowanie spójnej i precyzyjnej odpowiedzi przez LLM na podstawie tych fragmentów.
5. Sformułowanie odpowiedzi z **podaniem cytowań** i odnośników do oryginalnych źródeł.
### Strategia wielomodelowa
Perplexity stosuje podejście hybrydowe, łącząc własne i zewnętrzne modele w celu osiągnięcia równowagi między szybkością, dokładnością i kosztem[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-kedprof-claude-9).
- Do szybkich odpowiedzi w wersji bezpłatnej często wykorzystywany jest **Claude 3 Haiku**.
- Do złożonych zadań w płatnej wersji Pro dostępne są mocniejsze modele, takie jak **Claude 3.5 Sonnet** i **GPT-4o**.
Użytkownicy z subskrypcją **Perplexity Pro** mogą ręcznie wybierać spośród szerokiego spektrum modeli, w tym[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-pro-models-10):
- **OpenAI**: GPT-4o, GPT-4 Turbo
- **Anthropic**: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku
- **Google**: Gemini 2.5 Pro
- **Meta**: Llama 3
- **Mistral AI**: Mistral Large
- **xAI**: Grok-3 Beta
- Własne modele Perplexity.
## Własne modele Perplexity
Firma opracowuje własne modele zoptymalizowane pod kątem zadań wyszukiwania i pracy z aktualnymi informacjami z internetu.
### Rodzina PPLX (wczesne modele)
Pierwszymi własnymi modelami Perplexity dostępnymi przez API były **pplx-7b-online** i **pplx-70b-online**, zaprezentowane w grudniu 2023 roku[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-marktechpost-pplx-11). Zostały oparte na douczennych wersjach **Mistral 7B** i **Llama 2 70B** odpowiednio i specjalizowały się w pracy z danymi online[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-blog-online-llms-12).
### Rodzina Sonar (bieżąca generacja)
**Sonar** — to flagowa rodzina modeli zbudowana na bazie **Llama 3.3 70B** od Meta, która przeszła jednak dodatkowe douczanie w celu poprawy rzeczowej dokładności i czytelności odpowiedzi w trybie wyszukiwania[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-blog-new-sonar-13).
Kluczowe cechy Sonar:
- **Wysoka szybkość**: Dzięki partnerstwu z **Cerebras** i wykorzystaniu ich specjalistycznej infrastruktury wnioskowania, Sonar osiąga prędkość generowania do **1200 tokenów na sekundę**, co jest prawie 10 razy szybsze niż Gemini 2.0 Flash[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-cerebras-partnership-14).
- **Technologia spekulatywnego dekodowania**: W celu dalszego przyspieszenia generowania wykorzystywany jest własny „model szkicowy" (draft model) o rozmiarze 1B, który umożliwia głównemu modelowi generowanie kilku tokenów w jednym przejściu[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-blog-speculation-15).
- **Wysoka wydajność**: W ramach oceny **Search Arena** przeprowadzonej przez LM Arena model **Sonar-Reasoning-Pro** zajął pierwsze miejsce, statystycznie dorównując Gemini-2.5-Pro-Grounding[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-blog-search-arena-16).
## API i rozwiązania korporacyjne
Perplexity udostępnia swoje modele przez **Sonar API** i **Sonar Pro API** dla programistów i klientów korporacyjnych. API są zoptymalizowane pod kątem szybkości i łatwości użycia, obejmują możliwość cytowania i konfiguracji źródeł wyszukiwania. Rozwiązania Perplexity są stosowane w różnych branżach do tworzenia natywnych systemów wyszukiwania i automatyzacji zadań badawczych[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-pplx-blog-sonar-pro-api-17).
## Analiza porównawcza i doświadczenie użytkownika
Wydajność Perplexity różni się w zależności od rodzaju zadania.
- W zadaniach wymagających wysokiej rzeczowej dokładności na podstawie aktualnych danych (np. analiza radiologiczna) Perplexity osiąga **najwyższą dokładność (0,83)**, przewyższając Claude, Bing i ChatGPT[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-thieme-radiology-18).
- W zadaniach związanych z rzadką lub wysoce specjalistyczną wiedzą (np. rzadkie choroby) Perplexity może ustępować modelom z bardziej rozległą bazą wiedzy, takim jak ChatGPT i Gemini[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-mdpi-rare-disease-19).
Badanie użyteczności (SUS) wykazało, że choć obie platformy — Google i Perplexity — uzyskały akceptowalne wyniki, Google otrzymał wyższą ocenę (82,29) w porównaniu z Perplexity (73,98). Wynika to ze znajomości interfejsu Google oraz bardziej stromej krzywej uczenia się w przypadku Perplexity, które oferuje innowacyjne, lecz mniej znane funkcje[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_note-ieee-usability-20).
## Odnośniki
- Oficjalna strona Perplexity AI
- Oficjalny blog Perplexity
## Literatura
- Chen, C.; et al. (2023). *Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative Sampling*. arXiv:2302.01318.
- Zhang, J.; et al. (2023). *Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self‑Speculative Decoding*. arXiv:2309.08168.
- Chen, H.; et al. (2024). *Retrieval‑Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2312.10997.
- Soudani, H.; et al. (2024). *Fine‑Tuning vs. Retrieval‑Augmented Generation for Less‑Popular Knowledge*. arXiv:2403.01432.
- Chen, Y.; et al. (2024). *Evaluation of Retrieval‑Augmented Generation: A Survey*. arXiv:2405.07437.
- Hsieh, C.‑P.; et al. (2024). *RULER: What's the Real Context Size of Your Long‑Context Language Models?*. arXiv:2404.06654.
- Arena Team (2025). *Search Arena: Analyzing Search‑Augmented Large Language Models*. arXiv:2506.05334.
- Zhu, W.; et al. (2025). *PSC: Extending Context Windows via Phase Shift Calibration*. arXiv:2505.12423.
- Yu, L.; et al. (2025). *Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review*. arXiv:2504.15909.
- Chen, X.; et al. (2025). *Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval*. arXiv:2506.18902.
## Przypisy
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-wikipedia-ru-pplx_1-0) «Perplexity.ai». В *Wikipedia, свободная энциклопедия*. [1]
2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-rbc-trends_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-rbc-trends_2-1) «Perplexity AI — убийца Google или временное явление». *РБК Тренды*. [2]
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-rag-intro_3-0) «An Introduction to RAG Models». *Perplexity AI*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-wiki-eng-shrinivas_4-0) «Aravind Srinivas». In *Wikipedia*. [4]
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-forbes-ru-story_5-0) Белоусова, Анастасия. «Как белорус с партнерами построили один из самых дорогих стартапов в мире Perplexity». *Forbes.ru*. [5]
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-vashgolos-14b_6-0) «Стартап Perplexity AI оценили в \$14 млрд». *Ваш голос*. [6]
7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-3dnews-growth_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-3dnews-growth_7-1) «Поисковая система Perplexity на базе ИИ показала бурный рост и готова конкурировать с Google». *3DNews*. [7]
8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-timeweb-rag_8-0) «Perplexity: что это за нейросеть, как работает и зачем нужна». *TimeWeb.Cloud*. [8]
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-kedprof-claude_9-0) «Perplexity и Claude AI: движок для точных ответов». *Кедр.pro*. [9]
10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-pro-models_10-0) «What advanced AI models are included in a Perplexity Pro subscription?». *Perplexity Help Center*. [10]
11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-marktechpost-pplx_11-0) «Perplexity Unveils Two New Online LLM Models: pplx-7b-online and pplx-70b-online». *MarkTechPost*. [11]
12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-blog-online-llms_12-0) «Introducing PPLX Online LLMs». *Perplexity Blog*. [12]
13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-blog-new-sonar_13-0) «Meet a new era of Perplexity Sonar». *Perplexity Blog*. [13]
14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-cerebras-partnership_14-0) «Cerebras Powers Perplexity Sonar with Industry's Fastest AI Inference». *Cerebras Press Release*. [14]
15. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-blog-speculation_15-0) «Accelerating Sonar through Speculation». *Perplexity Blog*. [15]
16. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-blog-search-arena_16-0) «Perplexity Sonar Dominates New Search Arena». *Perplexity Blog*. [16]
17. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-pplx-blog-sonar-pro-api_17-0) «Introducing the Sonar Pro API». *Perplexity Blog*. [17]
18. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-thieme-radiology_18-0) «Comparative Analysis of Large Language Models for Question Answering in Radiology». *Thieme Connect*. [18]
19. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-mdpi-rare-disease_19-0) «A Comparative Study of AI Chatbots in Answering Questions on Rare Diseases». *MDPI*. [19]
20. [↑](https://systems-analysis.info/int/Perplexity_AI_(PL)#cite_ref-ieee-usability_20-0) «Usability and User Satisfaction of Google Search and Perplexity AI». *IEEE Xplore*. [20]