Od jednego LLM do kolektywnej inteligencji – Perplexity uruchamia Model Council 

Perplexity robi kolejny krok w wyścigu o przyszłość wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji. Firma ogłosiła uruchomienie Modelu Council – funkcji, która łączy odpowiedzi kilku najnowocześniejszych modeli językowych, by dostarczyć jedną, syntetyczną i bardziej wiarygodną odpowiedź. To ruch, który może istotnie wpłynąć nie tylko na rynek AI search, ale także na sposób projektowania treści, SEO i strategii marketingowych.

Czym jest Model Council?

Model Council to nowa funkcjonalność Perplexity, która umożliwia równoległe przetwarzanie jednego zapytania przez kilka zaawansowanych modeli AI, a następnie syntezę ich odpowiedzi w jedną, ujednoliconą formę. 

Zamiast polegać na pojedynczym modelu językowym, użytkownik ma otrzymać rezultat oparty na „kolektywnej inteligencji” systemów LLM. W praktyce oznacza to:

• większą trafność odpowiedzi,
• redukcję halucynacji,
• szerszą perspektywę analityczną,
• wyższy poziom pewności informacji.

To podejście wpisuje się w szerszy trend odchodzenia od monolitycznych modeli na rzecz architektur wielomodelowych.

Jak działa Model Council? Mechanika „roju modeli” w praktyce

CEO Perplexity, Aravind Srinivas, opisuje tę funkcję jako działanie „roju najnowocześniejszych modeli LLM do rozumowania”, które pracują asynchronicznie nad tym samym problemem. 

Każde pytanie użytkownika trafia jednocześnie do trzech wybranych modeli AI, które generują niezależne odpowiedzi. Następnie specjalny model pełniący rolę „chaira” analizuje wyniki – porównuje je, identyfikuje punkty wspólne oraz rozbieżności.

Końcowy rezultat podkreśla:

• gdzie modele się zgadzają,
• gdzie różnią,
• jakie unikalne wnioski wniósł każdy z nich. 

Domyślnym modelem przewodniczącym został Claude Opus 4.5, choć Perplexity zapowiada dynamiczne aktualizacje w zależności od postępów technologicznych.

Trzy modele, jedna odpowiedź – jakie silniki napędzają Model Council?

W obecnej konfiguracji Model Council korzysta z trzech czołowych modeli rozumujących:

• Gemini 3 Pro,
• GPT-5.2,
• Claude Opus 4.5 (z rozumowaniem).

To zestawienie nie jest przypadkowe – każdy z modeli ma inne mocne strony: od analizy logicznej, przez wnioskowanie, po syntezę wiedzy.

Multi-model > single-model?

Badania wskazują, że konfiguracje wielomodelowe mogą przewyższać pojedyncze systemy w niektórych benchmarkach. Przykładowo w testach ARC-AGI układy multi-model osiągały lepsze wyniki niż wielokrotne uruchomienia jednego modelu. 

Strategiczny ruch Perplexity: platforma niezależna od modeli

Uruchomienie Model Council wzmacnia pozycjonowanie Perplexity jako platformy model-agnostic, niezależnej od jednego dostawcy AI. Firma rozwija architekturę, która orkiestruje pracę agentów AI, wykorzystuje różne modele zależnie od zadania, integruje narzędzia takie jak przeglądarka, wykonywanie kodu czy dane własne.

Model Council idzie krok dalej – pozwala użytkownikowi świadomie uruchomić wiele modeli dla jednego zapytania, zamiast polegać wyłącznie na automatycznym routingu.

Dostępność i model biznesowy

Funkcja Model Council została udostępniona w wersji webowej dla subskrybentów planu Perplexity Max. Plan kosztuje 200 dolarów miesięcznie i zapewnia dostęp do najbardziej zaawansowanych funkcji oraz modeli premium. Wcześniej w jego ramach dodano m.in. Claude Opus 4.5.

Co dalej? Tajemniczy tryb „Gamma” i wątek superinteligencji

W kodzie Perplexity pojawiły się odniesienia do rozwijanej funkcji o nazwie „Gamma”, oznaczonej skrótem ASI (artificial superintelligence). Choć firma nie ujawniła szczegółów, sama obecność takiego modułu sugeruje prace nad kolejnymi przełomowymi możliwościami – potencjalnie wykraczającymi poza dzisiejsze standardy LLM.

Model Council to nie tylko nowa funkcja, ale istotny sygnał zmiany paradygmatu:

• z „najlepszego modelu” na „najlepszą orkiestrację”,
• z odpowiedzi generowanej na odpowiedź syntetyzowaną,
• z konkurencji modeli na ich współpracę.