Exa 发布 Exa 3.0 搜索 API，新增 Exa Lite 并在 8 项基准上超过 Perplexity、Brave 和 Parallel
Exa 发布面向 AI 智能体的搜索 API 升级版 Exa 3.0，采用更大的嵌入模型，并新增与 Auto 同索引的低价搜索类型 Exa Lite，每 1000 次请求 4 美元，Auto 为 7 美元。
MarkTechPost· Michal Sutter·2026-10-20 16:12· 1 小时前AI 评分57
Exa 3.0 搜索 API 在 8 项基准测试中超越 Perplexity、Brave 和 Parallel
AI 导读
Exa 发布面向 AI 智能体的搜索 API 升级版 Exa 3.0，采用更大的嵌入模型、推出同索引的低价搜索类型 Exa Lite（每 1000 次请求 4 美元），并将 Dynamic Highlights 正式开放。
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Exa 发布了 Exa 3.0，这是其面向 AI 智能体的网页搜索 API 的升级版。Exa 3.0 搜索 API 搭载了更大的嵌入模型，并推出了一种更便宜的搜索类型 Exa Lite。Dynamic Highlights 现已正式开放。Exa 声称其在 8 项基准测试中领先于 Perplexity、Brave 和 Parallel。这些基准测试由 Exa 自行运行，因此可视为其自报数据。对开发者而言，实际变化在于成本：Lite 每 1000 次请求收费 4 美元。
TL;DR
- 规模：Exa 追踪超过 2 万亿个 URL，提供 1000 亿个页面。嵌入模型规模：未披露。
- 运行方式：仅提供托管 API。Exa 列出的可配置搜索延迟为 450 毫秒至 1 秒。无自托管选项。
- 性能：在全部 8 项由 Exa 运行的基准测试中，Exa 3.0 Auto 均排名第一，对手为 Perplexity、Brave 和 Parallel。
- 最佳：BrowseComp 上达 91.8%，并在 ATLAS 上领先幅度最大（42.0% 对 Perplexity 的 37.2%）。
- 最差：ATLAS 上的 42.0% 是其最低百分比得分。其在 BrowseComp 上对 Perplexity 的领先仅为 0.3 个百分点。
什么是 Exa 3.0？
Exa 3.0 是 Exa Labs 发布的搜索 API 版本，提升了所有搜索类型的检索质量。它通过 API 提供。Exa 运行自己的爬虫和独立索引，并非对 Google 或 Bing 结果的封装。
Exa 3.0 如何改进检索？
Exa 将提升归因于其检索栈的 3 项变化：
- 更大的嵌入模型：Exa 用比以往任何模型更多的算力和数据对其进行了训练。参数量未披露。
- Dynamic Highlights，现已正式开放：该模型跨所有结果选择 token，而非逐页选择。它为更好的页面分配更多 token，并去除重复信息。
- 数十亿新文档：新增覆盖包括产品、本地商家、航班、活动、体育和天气。
根据 Exa 的博文，Dynamic Highlights 使用的 token 比整页文本少 95%，同时提升答案质量。Highlights 不收取额外费用。这对智能体很重要，因为上下文 token 的成本往往高于搜索调用。
什么是 Exa Lite？
根据更新日志，Exa Lite 是一种新的搜索类型，在 /search 端点上通过 type: "lite" 设置。它与 Exa Auto 运行在同一索引上。Auto 在候选生成、高亮和排序上投入更多算力。Lite 支持查询、结果数量、高亮、文本、类别、域名和日期过滤、位置以及审核。不支持的参数会返回一个 400 错误，并指明该字段。
Exa 现在推荐 3 种搜索类型：lite、auto 和 deep。fast、instant 和 deep-reasoning 类型为旧版，但仍可使用。
Exa 3.0 在基准测试中表现如何？
Exa 比较了各提供商得分最高的单步端点：Exa 3.0 Auto、Perplexity Web、Brave LLM Context 和 Parallel Advanced。所有测试均在一个智能体框架中运行。智能体为 GPT-6 Luna，最多 25 轮搜索，每次搜索 10 条结果。评估于 2026 年 10 月进行。
差距差异很大。ATLAS 和 WebCode 的领先优势最明显，分别比 Perplexity 高出 4.8 和 5.6 个百分点。BrowseComp、DSQA 和 WideSearch 的领先优势均不到 1.5 个百分点，仅领先第二名。ATLAS 是 Exa 于 2026 年 10 月 8 日自行发布的基准测试。
在成本方面，Exa 将智能体搜索得分与每项任务成本进行对比。Lite 得分约 79，每项任务成本约 $0.045。Auto 得分约 80.5，每项任务成本约 $0.065。Exa 表示，这两者在受测提供商中共同确立了新的帕累托前沿。
Exa 3.0 与 Perplexity、Brave 和 Parallel 相比如何？
| 功能 | Exa 3.0 Auto | Perplexity Search API | Brave Search API (LLM Context) | Parallel Search API (Advanced) |
|---|---|---|---|---|
| 每 1K 次请求的标价 | $7（Lite $4） | $5 | $5 | $5 |
| BrowseComp（准确率） | 91.8% | 91.5% | 83.5% | 63.1% |
| DSQA（F1） | 88.2% | 87.6% | 78.6% | 82.8% |
| WideSearch（F1） | 56.1% | 54.0% | 54.8% | 53.7% |
| ATLAS | 42.0% | 37.2% | 28.2% | 24.8% |
| WebCode | 75.5% | 69.9% | 68.0% | 64.5% |
| FinSearchComp | 68.0% | 63.4% | 57.6% | 66.0% |
| Company FindAll（平均实体数） | 15.4 | 14.2 | 13.3 | 9.7 |
| People FindAll（平均实体数） | 7.6 | 6.8 | 3.8 | 3.8 |
| 嵌入模型规模 | 未披露 | 未披露 | 未披露 | 未披露 |
所有基准测试分数均来自 Exa 的 Exa 3.0 博文，并由 Exa 运行。没有供应商发布过匹配的结果。价格来自各供应商自己的定价页面。
扩展索引增加了哪些数据？
Exa 表示，它优先考虑个人 AI 助手的使用场景。官方技术页面列出了 12.7 亿条电商商品信息（含价格和库存情况），以及 2.11 亿+ 本地商家。它还新增了实时新闻、体育、天气和市场数据，以及航班、活动、交通和播客数据。
Exa Library 将这些数据结构化为可搜索的集合。其中包括 3.2 亿个人物页面、3300 万公司页面和 5 亿研究论文页面。它还列出了 1900 万份 SEC 文件、1000 万项专利和 900 万份法院意见书。
Exa 3.0 的不足之处在哪里？
- 自行运行的评估：Exa 选择了测试框架、端点和智能体模型。ATLAS 是 Exa 自己的基准测试。
- 优势微弱：多项领先优势不到 2 个百分点，在其他测试框架下可能无法保持。
- Lite 限制：Lite 会以
400拒绝不支持的参数，因此某些流水线需要使用 Auto。 - Auto 标价更高：Auto 每 1,000 次请求收费 $7，而 3 个竞争对手为 $5。
- 模型细节不透明：嵌入模型规模和架构未披露。
关键要点
- Exa 3.0 在 8 项基准测试中领先，所有测试均由 Exa 自行运行。
- Exa Lite 与 Auto 使用同一索引，每 1,000 次请求收费 $4。
- Dynamic Highlights 使用的 token 比完整页面少 95%，且不额外收费。
- 最大领先优势：WebCode（+5.6）和 ATLAS（+4.8）领先于 Perplexity。
- 在更换提供商之前，请用你自己的查询进行测试。
查看 Exa 3.0 公告、Exa Library、更新日志和 API 文档。所有功劳归于本项目的研究者。另外，欢迎在 Twitter 上关注我们，别忘了加入我们的 150k+ ML SubReddit 并订阅我们的新闻通讯。等等！你在 Telegram 上吗？现在你也可以在 Telegram 上加入我们了。
文章 Exa 3.0 Search API 在 8 项基准测试中超越 Perplexity、Brave 和 Parallel 首次发表于 MarkTechPost。
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