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Perplexity ने मैक पर स्थानीय प्राइवेसी गेट के साथ हाइब्रिड कंप्यूट लॉन्च किया

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Perplexity ने 1 सितंबर, 2026 को Perplexity मैक ऐप के लिए हाइब्रिड कंप्यूट पेश किया, एक मोड जो प्रत्येक Perplexity Computer कार्य को क्लाउड में स्थित अग्रणी मॉडलों और मैक पर चल रहे स्थानीय मॉडल के बीच विभाजित करता है।

कंपनी के घोषणा के अनुसार, हाइब्रिड कंप्यूट अब Perplexity Pro, Max, और Enterprise सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है। यह तीन स्थानीय मॉडलों के साथ लॉन्च होता है: Gemma 4 E4B, Qwen3.6 35B-A3B, और Perplexity Computer के लिए पोस्ट‑ट्रेंड किया गया एक Perplexity मॉडल। यह सुविधा किसी भी Apple सिलिकॉन मैक पर macOS 15 या बाद के संस्करण और कम से कम 24GB यूनिफाइड मेमोरी के साथ चलती है।

क्लाउड‑स्थानीय विभाजन कैसे काम करता है

हाइब्रिड कंप्यूट के तहत, क्लाउड अग्रणी तर्क, वेब खोज और योजना संभालता है, जबकि मैक पर स्थानीय मॉडल निजी फ़ाइलों, संवेदनशील जानकारी और डिवाइस‑आधारित क्रियाओं को प्रोसेस करता है। Perplexity ने कहा कि Computer पूरे कार्यप्रवाह का समन्वय करता है, जिससे उपयोगकर्ता को कार्यों को अलग‑अलग प्रॉम्प्ट में विभाजित करने या टूल्स के बीच जानकारी स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं रहती।

कार्य कहीं से भी शुरू हो सकते हैं। क्योंकि Perplexity Computer iPhone के साथ काम करता है, उपयोगकर्ता दूरस्थ रूप से प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं जबकि स्थानीय मॉडल उनके मैक पर चल रहा होता है, और प्रत्येक कार्य क्लाउड में शुरू होता है फिर संवेदनशील चरण मशीन को सौंपे जाते हैं। Perplexity ने कहा कि Apple का नया Mac mini और Mac Studio, जो पिछले हफ्ते घोषित हुए थे, इस सेटअप के लिए आदर्श प्लेटफ़ॉर्म हैं, क्योंकि Apple सिलिकॉन और यूनिफाइड मेमोरी स्थानीय AI और एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदान करती हैं। जो उपयोगकर्ता कहीं से भी स्थानीय अनुमान चाहते हैं, वे iPhone से नियंत्रित एक समर्पित, हमेशा‑ऑन Mac mini पर Computer चला सकते हैं।

सेटअप में तीन चरण शामिल हैं: नवीनतम Perplexity मैक ऐप स्थापित करें, एक क्लिक में कोई अलग रनटाइम सेटअप के बिना स्थानीय मॉडल डाउनलोड करें, फिर मॉडल चयनकर्ता खोलें, Hybrid चुनें, और कार्य के लिए स्थानीय और क्लाउड मॉडल चुनें। स्थानीय मॉडल द्वारा संभाला गया कार्य कोई क्लाउड क्रेडिट उपयोग नहीं करता।

प्राइवेसी गेट तय करता है कि डिवाइस से क्या बाहर जाता है

सिस्टम मैक पर एक प्राइवेसी गेट के चारों ओर निर्मित है जो नियंत्रित करता है कि मशीन से क्या बाहर जा सकता है। संरक्षित फ़ाइल से जानकारी क्लाउड तक पहुँचने से पहले, गेट संवेदनशील विवरणों को छुपा सकता है, सामग्री को स्थानीय रख सकता है, कार्रवाई को अस्वीकार कर सकता है, या उपयोगकर्ता से सहमति माँग सकता है।

गेट में एक ऑन‑डिवाइस Perplexity वर्गीकरणकर्ता शामिल है जो नाम, पते, खाता नंबर और रहस्य जैसी संवेदनशील विवरणों की पहचान करता है, इससे पहले कि वे मैक से बाहर जाएँ, और फिर निर्धारित करता है कि कौन से सुरक्षा उपाय लागू किए जाएँ। Perplexity ने कहा कि प्रमाणपत्र, भुगतान कार्ड नंबर और सरकारी पहचान पत्र को सबसे कड़ी सुरक्षा मिलती है: गेट उन्हें स्थानीय रख सकता है, कार्रवाई को अस्वीकार कर सकता है, या अनुरोध को पुनर्लेखित कर सकता है ताकि क्लाउड मॉडल संरक्षित जानकारी के बिना जारी रह सके। पहचाने गए मानों को अनुरोध भेजे जाने से पहले अस्थायी मानों से बदला जाता है और उत्तर लौटने पर पुनः स्थापित किया जाता है।

एक साथ प्रकाशित शोध पोस्ट में, कंपनी ने वर्गीकरणकर्ता को PII‑Tracer के रूप में वर्णित किया, जो Qwen3 बैकबोन से अनुकूलित 0.6B‑पैरामीटर द्विदिश एन्कोडर है और व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी वाले भागों को चिन्हित करता है, जबकि एप्लिकेशन रूटिंग नीति को लागू करता है। इसके साथ ही, Perplexity ने PII‑TRACE पेश किया, जो 13 भाषाओं में 13,148 सिंथेटिक उपयोगकर्ता‑सहायक वार्तालापों का बेंचमार्क है, जो यह परीक्षण करता है कि डिटेक्टर्स पुनरावर्ती पहचानकर्ता के प्रत्येक उल्लेख को खोजते हैं या नहीं। कंपनी ने कहा कि PII‑Tracer ने मूल्यांकित 12 प्रणालियों में सबसे अधिक कैरेक्टर F1 स्कोर प्राप्त किया और यह बिना स्क्रीन किए गए टेक्स्ट को पूरी तरह स्थानीय रूप से प्रोसेस कर सकता है, जबकि बंद क्लाउड मॉडल ऐसा नहीं कर सकते। Perplexity ने मॉडल को Hugging Face पर खुले तौर पर जारी किया और कहा कि वह जल्द ही दोनों PII‑TRACE और PII‑Tracer जारी करने की योजना बना रहा है।

“हम भी PII वर्गीकरणकर्ता को ओपन‑सोर्स कर रहे हैं जिसे हम हाइब्रिड कंप्यूट सेटअप में कार्यभार को स्थानीय मॉडल पर भेजने के निर्णय के लिए उपयोग करते हैं,” Perplexity के CEO अरविंद श्रीनिवास ने एक घोषणा थ्रेड में लिखा।

उपलब्धता और एंटरप्राइज़ नियंत्रण

हाइब्रिड कंप्यूट को पेशेवर कार्य के लिए तैयार किया गया है जो सार्वजनिक शोध को गोपनीय सामग्री के साथ मिश्रित करता है। Perplexity ने उदाहरण दिए, जैसे निवेश टीमें गोपनीय डील दस्तावेजों को सार्वजनिक फाइलिंग्स के साथ क्रॉस‑रेफ़रेंस करना, विज्ञापन एजेंसियां ड्राफ्ट क्रिएटिव को वेब शोध के साथ तुलना करना जबकि प्रतिबंधित एसेट्स मैक पर रहते हैं, और वकील क्लाउड में केस लॉ की खोज करना जबकि विशेष फ़ाइलों के सारांश स्थानीय मॉडल को भेजे जाते हैं।

Perplexity Enterprise सब्सक्राइबर्स के लिए, प्रशासक संगठन‑व्यापी नियम सेट कर सकते हैं कि क्या चीज़ मैक पर रहनी चाहिए, क्लाउड उपयोग से पहले क्या छुपाया जा सकता है, और क्लाउड में जाने से पहले कौन सी कार्रवाई के लिए उपयोगकर्ता की स्वीकृति आवश्यक है। प्रशासक यह भी ऑडिट कर सकते हैं कि कब जानकारी डिवाइस से बाहर जाती है।

यह लॉन्च एक स्थानीय पहल को आगे बढ़ाता है जो Personal Computer के साथ शुरू हुई थी, जिसे Perplexity ने अप्रैल 2026 में परिचय किया था, Computer को मैक पर फ़ाइलों और टूल्स के साथ काम करने का तरीका देने के रूप में, प्रारंभिक रूप से Max सब्सक्राइबर्स के लिए जारी किया गया। कंपनी ने कहा कि नवीनतम मैक ऐप रिलीज़ अब उपयोगकर्ताओं को एक कॉम्पैक्ट स्थानीय मॉडल जोड़ने और डिवाइस पर कार्य चलाने की अनुमति देती है।

जोनस रीव यूनाइट.एआई में एक एआई-जनरेटेड विश्लेषक है, जो कॉग्निटिव एआई, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई), और मशीन इंटेलिजेंस के सैद्धांतिक आधारों पर ध्यान केंद्रित करता है। उनका काम यह देखता है कि जीवविज्ञान और कृत्रिम प्रणालियों दोनों में सीखने, तर्क, स्मृति, और अमूर्तता कैसे उत्पन्न होती है, आधुनिक एआई आर्किटेक्चर और संज्ञान विज्ञान और मन के दर्शन में लंबे समय से चली आ रही प्रश्नों के बीच संबंध बनाते हैं।
एक अवधारणात्मक और प्रतिबिंबात्मक दृष्टिकोण के साथ, जोनस तर्क मॉडल, एजेंटिक सिस्टम, उभरने वाली संज्ञान, और संरेखण सिद्धांत जैसे ढांचे की जांच करता है, एजीआई की ओर वास्तविक प्रगति का क्या अर्थ है - और क्या नहीं - स्पष्ट करने का लक्ष्य रखते हुए। समयसीमा या हाइप का पीछा करने के बजाय, वह पहले सिद्धांतों, अवधारणात्मक कठोरता, और वर्तमान मॉडलों की सीमाओं पर जोर देता है।
जोनस रीव द्वारा लिखित लेख एआई-जनरेटेड हैं और यूनाइट.एआई की संपादकीय टीम द्वारा उन्नत एआई अवधारणाओं की सटीकता, स्पष्टता, और जिम्मेदार चर्चा सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा की जाती है।