Perplexity が、
中国の重みでOpus に並ぶ。

公表内容は明快です。Sonar Frontier は Zhipu の GLM 5.2 をベースに事後学習し、社内ベンチで Anthropic Claude Opus 4.8 と比較して「複雑推論で 96% 一致、コード生成で 92% 一致」を主張、料金は Opus 4.8 のおよそ 1/3——正確には入力 $4.5 / 出力 $18 per 1M tokens（Opus 4.8 は入力 $15 / 出力 $60）。同社ブログ（Perplexity Hub）で公開されています。

2025 年当初「独自フロンティアモデル」を掲げていた同社にとって、これは大きな旋回です。Aravind Srinivas CEO は投稿で「品質の頂点は Anthropic・OpenAI が担う。私たちは検索と回答の質で勝負すればいい」と発言しており、モデル開発コストを検索・製品体験へ再配分する方針が読み取れます。

背景はコスト構造の悪化です。検索型 AI サービスは「1 クエリあたり複数モデルコール」が常態化しており、Anthropic や OpenAI の API 料金がそのまま P/L を圧迫します。Perplexity Hubのブログでは「無料ユーザ 1 名あたりの月間モデルコストは 2024 年比で 2.3 倍」と明かされており、これは業界共通の悩みです。

Zhipu の GLM シリーズは、2025 年後半の 5 系以降で「英語ベンチでも西側モデルと同等圏」に上がり、しかもオープンウェイトで公開されています。GLM 5.2 のライセンスは商用利用可（ただし中国国内サーバー転送義務は別途規制で残る）で、Perplexity は米国内 GPU 上で事後学習と推論を完結させたと明言しています。中国国外での主権的な運用が現実的になったのは、この 12 か月の変化です。

比較の軸として、Anthropic は 2026 年 5 月に Opus 4.8 の価格を約 15% 引き下げていますが、それでも入力 $15/出力 $60 の水準。Perplexity のブログはこれを「性能で追いつかれる前に、価格で崩す」という戦略として説明しています。

まず品質主張の検証。「96% 一致」は Perplexity 社内ベンチであり、独立評価ではありません。過去のオープンウェイト事後学習では、社内ベンチが実利用時のギャップを覆い隠す事例が繰り返されてきました。Zhipu 公式が公開する GLM 5.2 の英語ベンチは MMLU-Pro で Opus 4.8 比 −4pt。ここが 4 pt でも実務で刺さる領域はあり、鵜呑みにはできません。

次にモデルの出自問題。EU AI Act や米国の連邦調達ルールでは、「モデルの学習データ・重みの起源」への言及が段階的に強まっています。「オープンウェイトを米国内で再学習しました」という説明が、金融・行政の稟議に耐えるかは、まだ答えのない論点です。仏 CNIL は 6 月に「オープンウェイト再学習モデルは、元ウェイト提供国の法域も評価対象とする」ガイダンス草案を出しており、欧州向け B2B では特に注意が必要です。

最後に、Anthropic 側の反応も見逃せません。同社は「Opus 4.9（近日）」を予告済みで、性能面での再逆転が視野に入っています。「今の 1/3」を根拠に半年間の意思決定を固めるのは早計です。