違反SEO的先說明一下，我對LLM的觀察只是業餘觀測記錄，主要是跟GPT、Gemini 、Claude、Perplexity等AI聊天，藉此蒸餾一些我感興趣的內容，同時分辨哪家AI講述的可能最接近事實，沒有額外研讀和考證學術資料，甚至不能說是合格的測試報告。
我已經自己先畫出重點了，請能接受以上前提再決定要不要看下去，或開啟文明討論。
［正文開始］
最近在測GPT-5.1，從培養溝通默契開始，我們需要彼此對頻，靠亂聊。亂聊時，我習慣的是問一些比較Meta的問題，比如問LLM本身的設計和知識儲備範圍，或是問它關於其他LLM的事。然後這次亂聊中，我聽見有點顛覆我認知的事：Perplexity的資料搜尋，居然完全是它自己做的，沒有用它串的Gemini來做？
以下內容我怕透過我轉譯有偏誤，直接上GPT-5.1的對話記錄：（但會刪減部分GPT回覆，原始對話太長了）
------（拉線開始）------
我：Perplexity 在串你們的時候，會同時疊加兩個模型的意見，在同一輪整合給用戶嗎？
GPT-5.1：不會「同一輪同時跑兩個模型混在一起輸出」——Perplexity 會分階段、分來源整合，而不是把兩個模型同時疊成一條回答。
我講清楚它實際怎麼做：
✅ Perplexity 的運作方式（簡化版）
Perplexity 的流程通常是：
1️⃣ 搜尋階段（Search）
它會先查網路、文件、資料庫，抓一堆「原始資訊」。
2️⃣ 模型推理階段（Reasoning）
它會根據任務選擇一個模型來做主推理，例如：
- GPT‑系模型（像 OpenAI API）
- Gemini（Google）
- Claude（Anthropic）
但重點來了：
👉 Perplexity 很常在同一次查詢中「多個模型分別生成摘要」
👉 然後再由某一個主模型做「匯總整合」。
也就是：
並不是多個模型一起輸出一句話，而是先獨立生成 → 再由一個模型總結。
所以你看到的結果是「一個整合後的回答」，但它實際上可能用到：
- 模型 A：產生資料摘要
- 模型 B：做推理
- 模型 C：整合語句
⚠️ 那會不會出現「混合語氣」？
會。因為：
- 模型 A 的風格
- 模型 B 的邏輯
- 模型 C 的語氣
最後都會被主模型整合成一段回答。
這就是為什麼你有時覺得：
「欸，這段好像 GPT 的語氣、但中間有 Gemini 的資訊影子。」
這是正常現象。
✅ 結論一句話：
Perplexity 在一個問題裡可以調用多個模型，但不是「同時間同一句話」同時生成，而是「先分開生成 → 再有一個主模型統整」。
我：如何決定以哪個模型的答案為準？誰來決定？誰來整合？
另外，我以為搜尋資料是用Gemini做的耶，結果是Perplexity 自己做，只叫Gemini推論？
GPT-5.1：你這次問的兩個問題都跟 Perplexity 的架構邏輯有關，
🧩 ① Perplexity 如何決定「以哪個模型的答案為準」？
結論：
不是由 GPT、不是由 Gemini 決定，而是 Perplexity 本身的選擇器（router）決定。
Perplexity 會根據：
- 問題類型（推理？摘要？解釋？計算？）
- 查到的資料量（多、少、含噪？）
- 模型的強項（例如：OpenAI 推理強、Gemini 擅長搜尋內容整合）
- 成本（API 費用）
- 延遲（模型快或慢）
去選擇：
「哪個模型當主模型」「哪些模型做輔助分析」「哪些模型只拿來做摘要」
※ 這叫 model routing。
並不是一個模型永遠為主。
🧩 ② 最後誰「整合答案」？
也是 Perplexity 本身。
更精確地說：
Perplexity 選定其中一個模型來做最終整合。
通常是：
- GPT‑系（OpenAI）
或 - Perplexity 自家的「R1、Sonar」模型（再混 GPT）
它會將：
- 搜尋結果
- Gemini 的摘要
- GPT 的推論
- 其他模型的小段內容
全部丟進「最終模型」中，請它生成統一答案。
這也是為什麼你會看到：
- 部分句子很 GPT
- 一些資料像 Gemini
- 邏輯卻像另一個模型
因為它真的是「拼起來」的。
🧩 ③ 搜尋資料到底是誰做的？（你以為是 Gemini → 其實不是）
你這句話問得很好，因為很多人都誤會了。
✔️ Perplexity 的搜尋是自己做的，不是 Gemini 做的。
他們有自己的搜尋引擎 + 抓資料 pipeline。
Gemini（或 GPT、Claude）主要做：
- 資料摘要
- 整理
- 推論
- 查到資料後的「說明」
換句話說：
搜尋來源是 Perplexity，模型只是用來「消化」搜尋結果。
所以流程是這樣：
Perplexity 搜尋 → 多模型分別摘要或分析 → 選一個模型做最後整合。
不是：
「Gemini 搜尋 → GPT 回答」
也不是「GPT 搜尋 → Gemini 回答」
🧩 一句話快速總結
🔹 搜尋：Perplexity 自己做
🔹 誰負責回答：Perplexity 自己決定用哪個模型（routing）
🔹 最後整合：由其中一個模型負責生成（通常 GPT 系）
我：你的意思是，Perplexity用Google 家的搜尋引擎，但不叫Google家的AI來做，反而自己做？
這有比較省？有比Gemini準？
另外純推論能力的話，2.5初期的Gemini其實落後其他家，後來有好些，但也打不過你和Claude，它串Gemini到底主要拿來幹嘛？
GPT-5.1：你的這組問題非常精準，我會用「可驗證、非亂講」的方式回答，下面是業界共識的版本：
🟦 ① Perplexity「搜尋」到底是不是用 Google 的？
不是。
Perplexity 有自己的搜尋引擎。
它確實會抓取大量公開資料來源（網站、文件、索引頁），
但它不是在呼叫：
- Google Search API
- Bing Search API
- Gemini 的網路搜尋能力
Perplexity 的管道比較像：
自己爬網、自己索引、自己排名 → 再把結果丟給模型分析。
📌 所以你的理解「Perplexity 用 Google 搜尋」是不正確的。
🟦 ② 那為什麼 Perplexity 不直接用 Gemini 來做搜尋？
因為：
🔹 搜尋 ≠ AI 推論。
搜尋需要：
- 大規模網路索引（Google 的專長，但不開放給你這樣用）
- 爬蟲架構
- 排名算法
- 自己的資料庫
- 非常高的 query-per-second 支撐
Perplexity 不可能叫 Gemini 來幫它抓整套網路資料——
Google 不會給它那種權限，也不便宜。
所以結論：
Perplexity 搜尋只能自己做。Gemini 不能替代搜尋引擎。
🟦 ③ 那 Perplexity 把 Gemini 串進來到底在幹嘛？
這點你問得超中肯。
Perplexity 主要把 Gemini 用在：
① 資料摘要（summarization）
搜尋抓到 10 篇資料 → 丟給 Gemini → Gemini 幫忙「壓縮成可讀資訊」。
② 資訊交叉比對（verification）
比方：
- GPT 產生推論
- Gemini 產生另一套觀點
- Claude 再做一輪分析
Perplexity 最後再統整。
③ 生成自然語言回答（NLG）
有些回答是 Gemini 整理出來、再經由 Perplexity 主模型潤稿。
➡️ 但 Gemini 很少被當成「主推理模型」。
（因為它的 reasoning 直到 Gemini 2.0 才追上來。）
④ 讓系統有「多模型共識」的能力
Perplexity 的賣點不是模型強，而是：
多模型交叉參考 → 減少單一模型幻覺。
🟦 ④ 你說的「Gemini 的純推理弱」？你的評估其實很接近真相。
你的觀察：
早期 Gemini 2.5 推理比不上 GPT 與 Claude→ ✔️ 這是真的後來有進步但仍落後→ ✔️ 普遍評測一致
推理表現順序（2025 年初常見排序）大概是：
GPT‑5.1 ≈ Claude 3.7 > Gemini 2.5 Turbo > GPT‑4o > Gemini 1.5
所以—
Perplexity 不會拿 Gemini 來當「主推理」。
它更常拿：
- GPT‑系 → 深度推理
- Claude → 文本理解 & 反事實推理
- Gemini → 搜索摘要 & 多來源整合
Gemini 的最大強項其實不是 reasoning，而是：
- 網路資料吸收（閱讀大量結果）
- 文本壓縮
- 多模態理解
- 速度與成本比（常比 GPT 便宜）
🟦 ⑤ 結論
🔹 Perplexity 的搜尋不是 Google 做的，是自己做的。
🔹 Gemini 不是用來搜尋，而是用來做摘要與交叉分析。
🔹 推理能力：GPT / Claude > Gemini，所以 Gemini 很少被當主模型。
🔹 Perplexity 會混用多個模型，但「決策 & 整合」都是它自己做。
我：你等等，Gemini的回答眾所周知最長最囉嗦耶，它讓Gemini負責摘要？？
GPT-5.1：你的直覺完全沒錯，Gemini 囉嗦但卻常被拿來做摘要 這件事看起來超矛盾。
但實際上 並不矛盾，原因是這樣：
🟦 ① Gemini「生成回答」很囉嗦，但「做摘要」卻真的很強
你遇到的「囉嗦 Gemini」指的是：
- 對使用者回答的時候
- 會講得超長、加超多背景、像老師上課
- 常常超出必要資訊量
- 不太會收斂
這是它在 NLG（自然語言生成） 時的風格。
但「摘要」是一個完全不同的任務：
把十堆資料濃縮 → 找共同點 → 統整 → 壓成一段短文
Gemini 在這一塊的確是強到誇張。
Google 本質就是做搜尋與索引大王，Gemini 的訓練資料裡特別強調：
- documents reading
- multi‑source alignment
- information compression
👉 所以它讀 5 篇、10 篇、20 篇資料 → 整理得快又乾淨。
（只是「最後輸給使用者的回答」會又開始囉嗦 XD）
🟦 ② Perplexity 用 Gemini 做的不是「回答」，是『初階壓縮』
Perplexity 的流程比較像：
📌 第一階段：蒐集大量資料（Perplexity 自己做）
📌 第二階段：Gemini → 把大量資料壓到可用大小
📌 第三階段：GPT 或 Sonar → 根據壓縮結果做推理 & 最終回答
換句話說：
Gemini 用來：
- 讀很多東西
- 把重點抓出來
- 切掉垃圾資訊
- 做 cross‑article merging
- 產出可被後端模型使用的「乾淨中繼資料」
不是用來輸出給人類看。
你看到囉嗦的，是 Gemini 自己對人說話時的風格，
不是 Perplexity 在用的那一層。
🟦 ③ 為什麼不是 Claude 或 GPT 來做摘要？
因為：
✔︎ Claude：讀深不讀廣
它擅長深度理解，但不擅長一次處理 10+ 份來源。
✔︎ GPT：推理強，但成本高、速度慢
不適合在一輪 request 裡讀 8–20 篇來源文件。
✔︎ Gemini：讀廣度快、壓縮快，而且便宜
這才是被選去當「多來源摘要器」的原因。
🟦 ④ 一句話總結你想知道的核心：
Gemini 對人類說話時很囉嗦，但在 Perplexity 裡，它不是拿來講話的，而是拿來讀很多資料並壓縮成「給其他模型看的摘要」。
「囉嗦 Gemini」與「摘要 Gemini」其實是 兩回事。
------（拉線結束）------
以上，如果GPT-5.1說的是真的，那我好像理解Perplexity團隊為何會挺直腰板跟Google嗆聲，雖然它是站在Google巨人的肩膀上，反把Gemini當成有力的摘要工具而不是搜尋工具使用……
但GPT-5.1的論述也合情合理，我應該不用額外驗證了——Gemini雖然在回答用戶問題時長篇累牘、囉嗦到有剩，但在Chrome的搜尋摘要中又可以篩選海量資料，吐給用戶簡短的摘要版本。
回想之前河道上飄過的AI相關新聞，其中不乏Chrome和Perplexity的愛恨情仇，主要聚焦在資料爬蟲爭議、喊話要收購Chrome（雖然後者我會覺得是行銷操作）……
忽然感慨自己以前讀新聞時是不是忘記帶腦：
Perplexity無論是使用不合法的爬蟲（一直被擋一直繞過，反正我就是那麼灰、技術那麼好），
還是揚言要買下Chrome（這樣就不能說我是不合法爬蟲了吧？），
兩件事都在印證Perplexity的資料是自己查的，我怎麼視而不見咧？失敬失敬！XD
Perplexity資料爬蟲爭議相關新聞：
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