Perplexity запустила Portable Computer, версию своей агентской «компьютерной» платформы, которая полностью работает на уже имеющемся у пользователей оборудовании — начиная с настольного суперкомпьютера Nvidia DGX Spark и компьютеров Linux, оснащенных графическими процессорами RTX. Разработанный в тесном сотрудничестве с Nvidia и анонсированный 25 августа 2026 года, он представляет собой одну из самых агрессивных попыток перенести серьезные рабочие нагрузки агентов ИИ из облака на локальные устройства.
Идея проста, но принципиальна: модель, файлы пользователя и сама работа — все может оставаться на машине. Работа, выполняемая локально, не требует оплаты кредитов, каждая задача по умолчанию запускается на устройстве, и система запрашивает разрешение перед отправкой любого отдельного шага в более мощную пограничную модель в облаке. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.
«По сути, мы привнесли тот же самый пользовательский интерфейс в полностью локальное приложение», — сказал Нейт, вице-президент Perplexity по разработке инфраструктуры и предприятий, во время пресс-брифинга в понедельник. «Это включает в себя все возможности агента и выводы, а также все необходимое для локальной работы».
Для Nvidia, которая последние два года продавала по всему миру центры обработки данных искусственного интеллекта стоимостью в триллионы долларов, это объявление несет в себе более тонкий посыл: производитель чипов считает, что местный искусственный интеллект пересек порог от любопытства любителя до практического инструмента. «Локальный ИИ достиг переломного момента», — сказал Надер, директор по технологиям разработчиков Nvidia. «Долгое время это были любители и энтузиасты… запускать эти квантованные модели, квантованные до очень маленьких размеров. И хотя это круто, это не очень практично. Но все изменилось с появлением большого количества этих новых моделей с открытым исходным кодом».
Полный локальный стек искусственного интеллекта в одном приложении
Perplexity Computer, облачный продукт, управляет моделями, файлами, инструментами и веб-доступом для выполнения многоэтапных задач по работе с знаниями — просмотра папок документов, анализа данных и создания отчетов. Портативный компьютер воспроизводит это локально, объединяя локальные модели, средства агента, механизм вывода, инструменты, коннекторы приложений и изолированную программную среду безопасности в одно приложение. Объединение имеет значение: сегодня в большинстве локальных стеков ИИ пользователи должны собирать эти части самостоятельно — загружать веса, устанавливать сервер вывода и соединять инструменты вместе.
В пресс-демонстрации система изображала розничного инвестора, просматривающего папку с документами 1099 и инвестиционными документами — вид конфиденциального финансового материала, который многие пользователи не решаются загружать в облачный сервис. Запустив модель Qwen с 27 миллиардами параметров при полной загрузке графического процессора на DGX Spark, агент отметил случаи, когда инвестор платил ненужные комиссии. Элемент интерфейса, который обычно подсчитывает облачные кредиты, отмечает Perplexity, «просто припаркован на нуле».
Продукт также является гибридным, а не герметичным. Вторая демонстрация локально анализировала данные пользовательской воронки в формате CSV, а затем отправляла готовый анализ в Slack с использованием экосистемы соединителей Perplexity. Система подключается к Google Drive, Gmail и GitHub и может перейти к пограничной облачной модели, когда локальная модель достигнет своих пределов.
Требования и доступность
При запуске пользователи могут запускать Qwen 3.8 27B или PPLX 27B — версию, которую Perplexity прошла после обучения на собственном оборудовании — а вскоре появится Nemotron 3.5 Lightning от Nvidia. Система использует vLLM для размещения логических выводов с расширенным режимом для пользователей, которые хотят подключить свою собственную конечную точку. Любой графический процессор RTX с объемом видеопамяти не менее 24 ГБ, примерно GeForce RTX 3090 или новее, преодолевает планку.
Портативный компьютер теперь доступен для подписчиков Pro, Max, Enterprise Pro и Enterprise Max на Linux, а поддержка Windows появится в сентябре.
Совместное проектирование модели и ремня безопасности
Одновременно с запуском Perplexity опубликовала исследовательскую работу, в которой утверждается, что эффективные локальные агенты требуют, чтобы модель и комплектация агента — каркас подсказок, инструментов и логики оркестровки — были разработаны вместе. Ремни общего назначения предполагают передовые модели, которые могут поглощать огромные контексты и перемещаться по обширным поверхностям инструментов; небольшие местные модели не подчиняются этим требованиям. Компания Perplexity обнаружила, что, хотя Qwen 3.8 27B рекламирует контекстное окно на 260 000 токенов, оно начинает испытывать трудности при превышении 100 000 токенов.
Ответ компании — намеренно минимальное оснащение: краткая системная подсказка, небольшой набор основных инструментов и возможности, которые загружаются и выгружаются как «навыки» по требованию. Он превратил популярные коннекторы, такие как Gmail и GitHub, из жадных до токенов серверов MCP в компактные инструменты командной строки, добавил крючки самопроверки и обеспечил постоянную изолированную программную среду на уровне ОС — если песочница недоступна, система отключается сама, а не запускает незащищенные инструменты.
Результаты тестов Отчеты Perplexity поразительны, хотя они основаны на собственных оценках компании. На своем внутреннем инструменте Local Knowledge Workbench — 53 задачи, охватывающие глубокие исследования, финансовый анализ и создание документов, исходный код которых Perplexity планирует открыть — компьютер под управлением Qwen 3.8 27B на DGX Spark набрал 82,6% по сравнению с 77,6% для системы Pi с открытым исходным кодом и 74,0% для Hermes, использующего идентичную модель. PPLX 27B, прошедший обучение от Perplexity, увеличил этот показатель до 85,4%. В BrowseComp, тесте для веб-исследований, точность компьютера составила 66,7% против 50,2% у Pi и 43,9% у Hermes, при этом он использовал на 51% меньше времени на проверку и на 70% меньше токенов, чем Pi.
Экономика токенов, стимулирующая местных агентов
Стратегическая логика становится ясна в том, как изменились рабочие нагрузки ИИ. Чат был бурным — вопрос, ответ, готово. Агенты работают часами. «Что касается агентов, вы хотите, чтобы эти агенты были всегда включены, если можете… То, что мы видим, — это ненасытный спрос на токены, и это то, что делает локальный ИИ таким замечательным», — сказал Надер. «У вас не был измерен жетон. Вы не платили за жетон».
Гибридная золотая середина может оказаться наиболее коммерчески интересным результатом. В тесте Terminal Bench 2.1, сложном тесте кодирования, полностью локальная модель Qwen набрала 59,6% при практически нулевых предельных затратах. Если позволить ему перейти к «консультанту» Claude Opus 5 в облаке, результат увеличится до 73,0% при примерной цене 0,415 доллара за задачу, в то время как использование только пограничной модели наберет 82,4% при 0,65 доллара за задачу. Эскалация восполнила примерно три пятых отставания от передовых показателей при примерно двух третях затрат — и пользователь решает, когда стоит совершить сделку. Перед любым вызовом советника система запускает классификатор PII для исходящего контекста и показывает пользователю, что именно покинет устройство; удаленная модель возвращает только текстовые указания и никогда не затрагивает локальные файлы или инструменты.
Nvidia также подчеркнула, что оборудование масштабируется за пределы одного блока: соединение двух DGX Sparks через общую память позволяет запускать открытые модели передового класса, такие как последняя версия DeepSeek, четыре могут работать с GLM 5.2 или Nemotron Ultra, и Надер сказал, что он «даже видел, как подключались восемь Sparks».
Запуск расширяет партнерство, которое развивалось более года, после того как Nvidia и Perplexity объявили о независимом сотрудничестве в области искусственного интеллекта для европейских издателей и телекоммуникаций в июне 2025 года. Для разработчиков, взвешивающих DIY-стек Ollama, открытые системы и автономный вывод, Portable Computer делает ставку на то, что опыт, подобный устройству — совместно разработанная модель, оборудование и песочница — это то, что, наконец, сделает локальный агентный искусственный интеллект мейнстримом.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
