Perplexity 于 2026 年 8 月 25 日宣布推出Portable Computer，这是其 Computer 代理平台的本地版本，旨在利用用户拥有的硬件运行人工智能任务，而不是完全在云端执行。该产品首批支持 Nvidia DGX Spark 电脑和配备 Nvidia RTX 图形处理单元的 Linux 设备；公司表示，Windows 支持将在 9 月推出。
该产品适用于 Pro、Max、Enterprise Pro 和 Enterprise Max 订阅。它要求配备至少 24GB 显存的 RTX 显卡，大致相当于 GeForce RTX 3090 或更新型号。这意味着大多数消费级电脑无法在本地运行该平台，尽管 Perplexity 将其定位为一种让运行高级代理变得比手动组装各个组件更简单的方式。
用本地套件取代多重设置
Portable Computer 在一个应用中整合了本地模型、推理引擎、任务编排代理、工具、应用连接器和安全隔离环境。系统可以审查文档文件夹、分析数据、编写报告、访问 Google Drive、Gmail 和 GitHub 等服务，然后通过可用连接器将结果发送到 Slack。
在公司进行的一次演示中，一个使用 Qwen 3.8 27B 模型运行的代理在 DGX Spark 设备上审查了一组 1099 表格和投资文件，并找出了不必要的费用支付情况。由于执行过程在设备上进行，云端使用额度计数器保持为零。Perplexity 表示，每项任务都会从本地开始，只有在获得许可后，某个步骤才会转移到更强大的云端模型。
本地模型与代理专属设计
发布时提供 Qwen 3.8 27B 和 PPLX 27B 两个模型；后者是 Perplexity 后续训练、以适配其代理架构的模型。Nvidia Nemotron 3.5 Lightning 将在稍后推出。该平台使用 vLLM 托管推理，并提供高级模式，允许用户连接自己的推理端点。
Perplexity 基于这样一种理念：本地模型与代理架构应当协同设计。根据公司发布的一篇研究论文，Qwen 3.8 27B 等模型在大约 10 万个令牌之后开始遇到困难，尽管其宣称上下文窗口达到 26 万个令牌。因此，公司采用了简短的系统提示、数量有限的工具，以及按需加载的“技能”；同时使用更节省上下文的命令行工具，而不是庞大的 MCP 连接器。
该平台始终在操作系统层面实施隔离；如果隔离环境不可用，它会停止运行，而不是以用户的完整权限运行工具。当请求云端模型提供帮助时，系统会检查上下文中的个人身份信息，并向用户显示哪些内容将离开设备；远程模型只返回文本指令，无法访问本地文件或工具。
实际会发生什么变化？
最重要的商业变化，是将使用成本从消耗的令牌数量转移到本地硬件能力上。一个运行数小时来审查文件或重复分析的代理，在本地执行期间不会累积云端使用额度。此外，数据留在设备上，可能有利于处理敏感金融、法律或医疗文件的机构，但设备的安全与管理责任仍由用户或机构承担。
Perplexity 展示的是一种混合模式，而不是与云端完全隔离。在 Terminal Bench 2.1 测试中，本地 Qwen 的得分为 59.6%，边际成本接近于零；在借助 Claude Opus 5 顾问后，得分升至 73.0%，每项任务的预估成本为 0.415 美元；相比之下，单独使用云端模型的得分为 82.4%，成本为 0.65 美元。
公司表示，Computer 在其内部 Local Knowledge Work Bench 测试中取得了 82.6% 的成绩，该测试由 53 项任务组成；相比之下，Pi 架构为 77.6%，Hermes 使用相同模型时为 74.0%，而 PPLX 27B 将成绩提升至 85.4%。不过，这些结果来自 Perplexity 自身的评估，仍需要独立验证。公司也承认，本地模型在困难推理方面仍落后于先进模型，云端升级可以缩小差距，但无法完全消除差距。
限制与合作的意义
此次发布将 Perplexity 提供更高隐私性、降低对按令牌计费依赖的目标，与 Nvidia 让 DGX Spark 等设备成为运行本地人工智能的实用工具这一目标联系起来。两家公司此前已于 2025 年 6 月宣布开展合作，涉及面向出版商和欧洲电信公司的主权人工智能模型。
不过，Portable Computer 在发布时仍局限于 Linux，以及最低显存要求较高的 Nvidia 硬件，并未公布支持 Apple silicon 的路线。因此，该产品并不是云服务或 Ollama 等工具的通用替代品，而是尝试将完整的代理层和推理层封装在一种体验中；这也明确体现了隐私与成本同硬件要求及部分任务中较弱性能之间的权衡。