Perplexity, gelişmiş bulut modellerinin yetenekleri ile yerel işlemenin gizliliğini bir araya getirme amacıyla aracı platformu Computer için Hybrid Compute özelliğini başlattı. Bu özellik, aracın göreve bulutta başlamasına, ardından özel dosyalarla veya cihazdaki verilerle çalışan bölümleri Apple silicon çipli bir Mac üzerinde yerel olarak çalışan bir modele devretmesine olanak tanıyor; görev yeniden başlatılmadan veya bağlam kaybedilmeden işlem sürüyor.
Özellik, 1 Eylül 2026'dan itibaren özelliği etkinleştirmeyi seçen kurumsal müşteriler ile Pro ve Max abonelerine, macOS 15 veya daha yeni bir sürümü çalıştıran Apple silicon işlemcili tüm Mac cihazlarda sunuluyor. Şirket, materyalde Windows veya Linux desteği için belirli bir tarih vermedi ve desteğin daha sonra geleceğini belirtmekle yetindi.
Platform görev bölümlerini nasıl dağıtıyor?
Altyapı bir koordinasyon katmanı veya görev yönlendiricisi olarak çalışıyor. Buluttaki gelişmiş bir model, isteği alt görevlere bölüyor ve ardından her birinin nerede yürütüleceğine karar veriyor. Web'de arama, uzun vadeli planlama ve yoğun akıl yürütme gerektiren görevler bulutta kalabilirken, özel dosyalara, yerel verilere veya cihaz işlemlerine dokunan operasyonlar Mac üzerinde çalışan bir alt aracıya gönderiliyor.
Perplexity, herhangi bir içerik buluta aktarılmadan önce adlar, adresler, hesap numaraları ve sırlar gibi kişisel tanımlama bilgilerini taramak için cihaz üzerinde çalışan ve şirket tarafından eğitilen Privacy Gate adlı sınıflandırıcıya güveniyor. Hassas veriler tespit edildiğinde kullanıcı, ilgili bölümün yerel olarak mı yürütüleceğine yoksa bulut koordinatörüyle mi paylaşılacağına karar veriyor. Şirket, yerel yürütmeden elde edilen belirteçlerin cihazdan ayrılmadığını söylüyor.
Yerel modeller ve farklı bir maliyet
Başlangıçta kullanıcı üç yerel model arasından seçim yapabiliyor: Google'ın Gemma E4B modeli, Alibaba'nın Qwen3.6 35B-A3B modeli ve Perplexity'nin yeniden eğittiği Qwen3.6 35B sürümü; şirketin önerdiği model bu. Perplexity'de macOS ve iOS mühendislik ekiplerini yöneten Jon Staff, Qwen modelinin yerel olarak çalıştırılmasının belirteçleri başka bir ülkede barındırılan bir bulut sağlayıcısına göndermediğini açıkladı ve şirketin modellerinin Amerika Birleşik Devletleri'nde barındırıldığını belirtti.
Staff'a göre yerel yürütmenin ürettiği belirteçler kullanım kotalarından düşülmüyor; kotalar bulut koordinasyonu ve yetkilendirmesi için kullanılıyor. Ancak Perplexity, daha güçlü yerel model sınıfını çalıştırmak için en az 32 GB birleşik bellek öneriyor ve Staff, daha küçük modelin büyük Qwen modellerinden çok daha düşük performans sunduğunu kabul etti.
Kurumlar açısından pratikte ne değişiyor?
Perplexity, verilerin tamamını bir bulut aracına göndermenin zor olduğu işlere yönelik kullanım senaryoları sundu. Hukuki bir örnekte sistem, gizli bir dava dosyasını yerel olarak işledi; aynı sırada web üzerinden kamuya açık içtihatları araştırdı ve şirketin belirttiğine göre yalnızca anonimleştirilmiş hukuki sorular gönderdi. Başka bir örnekte bir aracı, gizli yönetim tahminlerine dayanan bir finansal modeli yeniden işledi, bunu kamuya açık verilerle karşılaştırdı ve yaklaşık 40 dakika içinde arka planda bir yatırım komitesi sunumunun beşinci sürümünü oluşturdu.
Kullanıcı ayrıca görevi iPhone'dan başlatıp Computer'a uzaktaki bir Mac'e erişim izni verebiliyor; böylece yerel cihaz müşteri görüşmelerini ve gelir verilerini işlerken bulut aracı kamuya açık rakip fiyatlarını araştırıyor. Kurumlar için Perplexity, yöneticilerin kuruluş genelinde tek tip bir hassasiyet politikası uygulamasına ve her cihazdan hangi verilerin çıktığına ilişkin eksiksiz bir kaydı denetlemesine olanak tanıyor. Bu işlevler özellikle hukuk, finans ve sağlık sektörlerindeki uyum ekiplerine yönelik.
Bu lansman neden önemli?
Ürün pratik bir ödünleşimi ele almaya çalışıyor: En yüksek doğruluğa ihtiyaç duyan işler çoğu zaman kurumların dış sunuculara göndermek istemediği verilere dayanıyor; buna karşılık yalnızca yerel modeller arama, planlama ve akıl yürütme konusunda daha düşük kapasiteye sahip olabilir. Bu nedenle Perplexity hibrit işlemeyi ne bulutun ne de yerel cihazın tam bir alternatifi olarak sunuyor; bunun yerine görevin her bölümünün nerede yürütüleceğine karar veren bir katman olarak konumlandırıyor.
Ancak bu koruma mutlak bir güvence değil. Gizlilik geçidinin kendisi makine öğrenmesine dayalı bir sınıflandırıcı ve bazı hassas verileri tespit edemeyebilir. Şirket, kullanıcının geçidin tespit ettiklerini gönderimden önce inceleyebildiğini ve kurumların cihaz düzeyinde denetim kayıtları elde ettiğini söylüyor; ancak bu mekanizmanın pratikteki etkililiği sınıflandırıcının doğruluğuna ve her kurumun belirlediği inceleme politikalarına bağlı olacak. Ayrıca kurumsal olmayan hesaplara ait verilerin model eğitiminde kullanımına ilişkin ayrıntılar da ek açıklama gerektirmeye devam etti; şirket, bu verileri küresel olarak sonraki eğitimlerde kullanmadığını söyledi ve kurumsal olmayan hesaplar için ayrıntı sunma sözü verdi.