perplexity
Perplexity: Sonar Deep Research
perplexity/sonar-deep-research
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
perplexity/sonar-deep-research es un modelo de texto a texto orientado a la investigación, ofrecido por Perplexity a través del catálogo de OpenRouter. Según esa ficha, está diseñado para la recuperación, síntesis y razonamiento en varios pasos sobre temas complejos, buscando, leyendo y evaluando fuentes de forma autónoma. El catálogo indica una ventana de contexto de 128 000 tokens y marca el razonamiento como siempre activo. No publica resultados de benchmarks y este paquete de fuentes no incluyó una ficha de modelo independiente, por lo que las capacidades descritas son las declaradas por el proveedor y no mediciones independientes.[1]
Puntos fuertes
- Según la ficha de OpenRouter, está pensado para flujos de investigación en varios pasos que buscan, leen y reevalúan fuentes de forma iterativa mientras refinan su enfoque.[1]
- El catálogo indica una ventana de contexto de 128 000 tokens y ofrece parámetros para opciones de búsqueda web y trazas de razonamiento, adecuados para documentos extensos.[1]
- La búsqueda web y el razonamiento interno se desglosan como dimensiones de facturación separadas en el catálogo, lo que permite atribuir el coste del uso intensivo en recuperación.[1]
Limitaciones
- Toda la información procede de una sola ficha del catálogo de OpenRouter; este paquete de fuentes no incluía una ficha de modelo independiente.[1]
- La ficha no publica resultados de benchmarks, por lo que la calidad, velocidad y fiabilidad para cada carga de trabajo siguen sin verificarse y requieren validación en tareas propias.[1]
- El razonamiento está marcado como obligatorio y el modelo es solo de texto, sin forma reportada de desactivar ese uso ni de procesar entradas de imagen.[1]
Dónde utilizarlo
- Sugerencia editorial: informes de investigación en profundidad o revisiones bibliográficas que requieran síntesis de múltiples fuentes; confirme la profundidad y la calidad de las citas en sus propios temas.[1]
- Sugerencia editorial: análisis de competencia o de mercado donde la búsqueda web iterativa sea central, acorde con las capacidades que describe el catálogo.[1]
- Sugerencia editorial: flujos de preguntas y respuestas complejas que puedan beneficiarse de trazas de razonamiento opcionales mediante el parámetro include_reasoning.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Perplexity: Sonar Deep ResearchFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Sonar Deep Research is a research-focused model designed for multi-step retrieval, synthesis, and reasoning across complex topics. It autonomously searches, reads, and evaluates sources, refining its approach as it gathers...
Especificaciones
- ID del modelo
- perplexity/sonar-deep-research
- Creador
- perplexity
- Añadido a OpenRouter
- 07.03.2025
- Longitud de contexto
- 128,000
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / salida $8
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Perplexity | 128,000 | $2 | $8 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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