Perplexity AI в 2025 году — это гибкий инструмент для поиска и генерации контента, работающий на основе новейших языковых моделей: GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro и Grok-2. В системе доступны разнообразные режимы фокусировки (Focus), позволяющие ограничивать поиск академическими источниками, Reddit, видеоматериалами или Wolfram Alpha — это помогает получать более точные и релевантные результаты. Функция Deep Research проводит углублённый анализ множества источников и формирует развернутые обзоры по сложным темам — при этом у бесплатных аккаунтов действует суточный лимит. В версии Pro также доступен режим Reasoning с использованием специализированных моделей вроде R1 1776, o3-mini и Claude Thinking, которые лучше справляются с задачами, где важны логика и последовательность. Система Spaces позволяет сохранять материалы, загружать файлы и строить собственные исследования с возможностью поиска как внутри пространства, так и в интернете. Это делает Perplexity удобным инструментом для обучения, анализа, программирования, маркетинга и генерации контента.
Видео обзор функций Perplexity A
Тендер нейронок
Perplexity AI не просто выдает список ссылок — он собирает информацию из разных источников, анализирует её и формирует цельный ответ, дополняя его цитатами с указанием источников. Это позволяет не только быстро получить суть вопроса, но и сразу проверить, откуда взяты данные. В платной версии появляется ещё одна интересная возможность: выбирать, от чьего «лица» сгенерирован ответ — GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro и других моделей. Таким образом, вы можете сравнивать разные точки зрения и стили изложения, выбирая ту нейросеть, чьи ответы вам ближе по логике или формулировке.
Тендер нейронок
Как создать Spaces
Чтобы создать облачное пространство в Perplexity, нужно перейти на страницу https://www.perplexity.ai/spaces, как показано на скриншоте, и нажать на кнопку «Create a Space».
Как создать «spaces».
Создание облаков смыслов
В Perplexity Spaces удобно не просто хранить материалы, а превращать их в рабочие задачи для ИИ. Например, я использую одно из облаков для анализа статей, найденных в интернете. Внутри Space я задаю инструкции: прочитать статью, выделить ключевые идеи и рекомендации, а затем на их основе составить промпты для ИИ. Это превращает Spaces в интеллектуальную мастерскую, где ИИ помогает структурировать информацию и сразу переводить её в практические инструменты.
Облако смыслов — отражает суть: ты сохраняешь источники, а ИИ помогает вытащить суть
Как Spaces превращает Perplexity в персональный центр знаний»
Для лучшего объяснения функционала Spaces я его описал в стиле писателя Гришковца. Чтобы вы увидели, что нейронная сеть нашла в базе сохраненных стилей Гришковца и написала текст в его манере.
«Знаете, я вот сейчас подумал… Как это удивительно, что мы живем в такое время. Время, когда компьютеры умеют думать. Ну, не совсем думать, конечно. Но что-то похожее на мысли они производят. И вот эти… нейронные сети. Они же как маленькие дети, которые все время что-то придумывают. Галлюцинируют, как говорят умные люди.
А теперь появился этот… spaces. И знаете, что он делает? Он ищет. Просто ищет по вашим файлам. По тем самым файлам, которые вы сами туда загрузили. И это так… так по-человечески, что ли.
Вот представьте. Раньше как было? Вы спрашиваете у нейронной сети что-то, а она начинает фантазировать. Выдумывать. Потому что ей неоткуда взять правду. И получается какая-то… ну, неправда. А теперь все по-другому.
Теперь вы загружаете свои файлы, свои документы, и spaces начинает в них копаться. Как я когда-то в детстве копался в папиных книжках, пытаясь найти ответ на вопрос, который меня мучил. И он находит! Находит именно то, что вам нужно. И отвечает вам вашими же словами. Только собранными по-новому.
И вот эти… галлюцинации. Их становится меньше»
Пример работы с базой
Поиск в облаках
В Perplexity Spaces можно искать информацию как внутри своего облака, так и по внешним источникам — сайтам, академическим статьям и обсуждениям в соцсетях. При необходимости внешний поиск легко отключается, и тогда система будет работать только с загруженными файлами и заметками. Это удобно, если вы уже собрали нужные материалы и хотите сосредоточиться на них. Поиск работает с любыми выбранными нейросетями — можно использовать GPT-4o, Claude, Gemini и другие.
Deep search — поиск на реддит
Deep search по научным статьям
Поиск по облаку
