Perplexity kündigte am 25. August 2026 die Einführung von Portable Computer an, einer lokalen Version seiner agentenbasierten Computer-Plattform. Sie wurde dafür entwickelt, KI-Aufgaben auf der Hardware des Nutzers auszuführen, statt sie vollständig in der Cloud zu verarbeiten. Die Verfügbarkeit beginnt auf Nvidia-DGX-Spark-Computern und Linux-Geräten mit Nvidia-RTX-Grafikprozessoren. Das Unternehmen erklärte, dass die Unterstützung für Windows im September folgen werde.
Das Produkt funktioniert mit den Abonnements Pro, Max, Enterprise Pro und Enterprise Max. Erforderlich ist eine RTX-Grafikkarte mit mindestens 24 GB Videospeicher, was ungefähr einer GeForce RTX 3090 oder neuer entspricht. Damit ist der lokale Betrieb der Plattform auf den meisten Verbrauchercomputern nicht möglich, obwohl Perplexity sie als Möglichkeit präsentiert, den Betrieb fortgeschrittener Agenten einfacher zu machen, als ihre Komponenten manuell zusammenzustellen.
Ein lokales Paket statt mehrerer Konfigurationen
Portable Computer bündelt lokale Modelle, die Inferenz-Engine, einen Agenten zur Aufgabenkoordination, Tools, App-Konnektoren und eine sichere isolierte Umgebung in einer einzigen Anwendung. Das System kann Dokumentenordner überprüfen, Daten analysieren, Berichte erstellen und auf Dienste wie Google Drive, Gmail und GitHub zugreifen. Anschließend kann es die Ergebnisse über die verfügbaren Konnektoren an Slack senden.
In einer von dem Unternehmen präsentierten Demonstration überprüfte ein Agent, der mit dem Modell Qwen 3.8 27B arbeitete, auf einem DGX Spark eine Sammlung von 1099-Formularen und Investitionsdokumenten und identifizierte Fälle unnötiger Gebührenzahlungen. Da die Verarbeitung auf dem Gerät erfolgte, blieb der Zähler für Cloud-Nutzungsguthaben bei null. Perplexity zufolge beginnt jede Aufgabe lokal, und kein Schritt wird an ein leistungsfähigeres Cloud-Modell übertragen, ohne zuvor um Erlaubnis zu bitten.
Lokale Modelle und ein spezielles Design für Agenten
Zum Start sind die Modelle Qwen 3.8 27B und PPLX 27B verfügbar. Letzteres wurde von Perplexity später trainiert, um mit der Architektur seines Agenten kompatibel zu sein. Nvidia Nemotron 3.5 Lightning soll später hinzukommen. Die Plattform verwendet vLLM für das Hosting der Inferenz. Ein erweiterter Modus ermöglicht es dem Nutzer, einen eigenen Inferenz-Endpunkt zu verbinden.
Perplexity stützt sich auf die Idee, dass das lokale Modell und die Agentenarchitektur gemeinsam entwickelt werden sollten. Laut einem vom Unternehmen veröffentlichten Forschungsbericht stoßen Modelle wie Qwen 3.8 27B nach etwa 100.000 Tokens auf Schwierigkeiten, obwohl für sie ein Kontextfenster von 260.000 Tokens angegeben wird. Daher setzte das Unternehmen auf einen kurzen System-Prompt, eine begrenzte Anzahl von Tools und bei Bedarf geladene „Fähigkeiten“ sowie auf weniger kontextintensive Kommandozeilen-Tools anstelle umfangreicher MCP-Konnektoren.
Die Plattform erzwingt dauerhaft eine Isolation auf Betriebssystemebene und hält an, wenn keine isolierte Umgebung verfügbar ist, statt Tools mit den vollständigen Berechtigungen des Nutzers auszuführen. Wenn die Unterstützung eines Cloud-Modells angefordert wird, überprüft das System den Kontext auf personenbezogene Daten und zeigt dem Nutzer, welche Informationen das Gerät verlassen werden. Das entfernte Modell gibt ausschließlich textbasierte Anweisungen zurück und hat keinen Zugriff auf lokale Dateien oder Tools.
Was ändert sich in der Praxis?
Die wichtigste geschäftliche Änderung besteht darin, dass sich die Nutzungskosten von der Anzahl der verbrauchten Tokens auf die Kapazität der lokalen Hardware verlagern. Ein Agent, der stundenlang Dokumente überprüft oder Analysen wiederholt, sammelt während der lokalen Ausführung keine Cloud-Nutzungsguthaben an. Dass die Daten auf dem Gerät verbleiben, kann außerdem für Organisationen hilfreich sein, die mit sensiblen Finanz-, Rechts- oder Gesundheitsdokumenten arbeiten. Die Verantwortung für die Absicherung und Verwaltung des Geräts bleibt jedoch beim Nutzer oder bei der Organisation.
Perplexity präsentiert ein hybrides Modell statt einer vollständigen Trennung von der Cloud. Im Test Terminal Bench 2.1 erzielte Qwen lokal 59,6 % bei Grenzkosten von nahezu null. Mit Unterstützung eines Beraters auf Basis von Claude Opus 5 stieg das Ergebnis auf 73,0 % bei geschätzten Kosten von 0,415 US-Dollar pro Aufgabe. Das reine Cloud-Modell erreichte 82,4 % bei Kosten von 0,65 US-Dollar.
Das Unternehmen erklärt, dass Computer im hauseigenen Test Local Knowledge Work Bench mit 53 Aufgaben 82,6 % erreichte, gegenüber 77,6 % für eine Pi-Architektur und 74,0 % für Hermes mit demselben Modell. PPLX 27B erhöhte das Ergebnis auf 85,4 %. Diese Ergebnisse stammen jedoch aus Bewertungen von Perplexity selbst und müssen unabhängig überprüft werden. Das Unternehmen räumt außerdem ein, dass lokale Modelle bei anspruchsvollem Schlussfolgern weiterhin hinter fortgeschrittenen Modellen zurückliegen und dass die Eskalation in die Cloud die Lücke verkleinert, aber nicht vollständig schließt.
Einschränkungen und Bedeutung der Partnerschaft
Der Start verbindet Perplexitys Ziel, privatere Agenten anzubieten, die weniger von einer Abrechnung pro Token abhängig sind, mit Nvidias Ziel, Geräte wie DGX Spark zu praktischen Werkzeugen für den Betrieb lokaler KI zu machen. Die beiden Unternehmen hatten bereits im Juni 2025 eine Zusammenarbeit zu souveränen KI-Modellen für europäische Verlage und Telekommunikationsunternehmen angekündigt.
Zum Start bleibt Portable Computer jedoch auf Linux und Nvidia-Hardware mit einer hohen Mindestanforderung an Videospeicher beschränkt und umfasst keinen angekündigten Pfad zur Unterstützung von Apple Silicon. Das Produkt stellt daher keine allgemeine Alternative zu Cloud-Diensten oder Tools wie Ollama dar, sondern den Versuch, die gesamte Agenten- und Inferenzschicht in einer einzigen Nutzererfahrung zu bündeln – mit einem klaren Kompromiss zwischen Datenschutz und Kosten auf der einen Seite sowie Hardwareanforderungen und bei manchen Aufgaben schwächerer Leistung auf der anderen.