Сводка новостей на 5 октября 2026 (окно 29 сентября — 5 октября).

Продуктовый changelog Perplexity последнюю запись датирует 21 сентября — это режим Effort, GPT-6 Astra и Skills Marketplace. В окне там пусто. Зато в исследовательском блоге в последний день сентября вышел первый пункт.

— 30 сентября Perplexity Research вместе с turbopuffer выпустила модель контекстных эмбеддингов pplx-embed-v2-context-9b-preview. Замысел такой. Обычная модель учится находить один «золотой» фрагмент, отвечающий на запрос, но такой фрагмент часто содержит ответ и не содержит контекста, без которого ответ нельзя проверить. Здесь учителем стала собственная модель сжатия контекста Perplexity: она размечает релевантность на уровне токенов, а эти оценки сворачиваются в оценки уровня фрагмента.

Что из этого следует технически: один вектор на фрагмент и без дополнительных затрат на инференсе, поддержка 1024-мерных и int8-эмбеддингов. Результаты — новый state of the art на context-bench и на публичном ConTEB. Разработка шла независимо от context-bench, модель подавалась вслепую.

Сам бенчмарк устроен так: 2 099 запросов, 38 894 длинных документа, 21 предметная область. Проверяются три вещи — различение почти одинаковых документов, поиск фрагментов, смысл которых зависит от далёкого контекста, и полнота подтверждающего доказательства. Бенчмарк turbopuffer держит приватно, чтобы снизить риск подмешивания в обучение, превью модели выложено на Hugging Face.

Про чтение новости: «state of the art» здесь означает «лучше всех на этом стенде», а не «лучше всех вообще». Сравнивать станет можно, когда бенчмарк уедет в открытый доступ. Обычная смена моделей в Agent API в эту сводку не попала намеренно: записи датированы в источнике, а в официальной разметке дат я не нашёл.

Источники: perplexity.ai (исследовательский блог и продуктовый changelog), huggingface.co, github.com (ConTEB)

Иллюстрация: Логотип Perplexity AI. Wikimedia Commons, public domain.