实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B

并且 完全免费 ，支持本地部署。 不圆 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有趣，一款仅 4B 大小的开源模型 Jan-v1 ，居然声称能平替Perplexity Pro。 官方还说，Jan-v1的SimpleQA准确率高达 91% ，在本地运行的环境下性能比"正主"Perplexity Pro更强。 这么狂妄，背后必有高人指点。 官方介绍Jan-v1基于 Qwen3-4B-Thinking ，针对推理和工具使用进行了微调，可用于 网络搜索 和 深度研究 。 就连Qwen也转发了他们的推文道喜 （撑腰） 。 目前可在Jan、llama.cpp或vLLM中运行，水平如何，让我们一起看看。 模型效果 在实测之前，先看看Jan-v1在基准测试上的表现。 就像介绍中说的那样，Jan-v1达到了91.1%的SimpleQA准确率，展现了强大的 事实性问答能力 。 在 对话和指令能力 上，Jan-v1的表现也相当不错。 鉴于官方没有给出更为详细的技术报告，剩下的部分只好自己探索了。 但既然介绍了Jan-v1可用于 网络搜索 和 深度研究 ，那就从这两个角度入手； 然后，作为"Perplexity Pro的开源 ...