Modele i platformy AI

Perplexity wprowadza hybrydowe przetwarzanie na Macu z lokalną bramą prywatności

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Perplexity w dniu 1 września 2026 roku wprowadziło hybrydowe przetwarzanie dla aplikacji Perplexity na Macu, tryb, który dzieli każde zadanie Perplexity Computer pomiędzy najnowocześniejsze modele w chmurze a lokalny model uruchamiany bezpośrednio na Macu.

Zgodnie z ogłoszeniem firmy, hybrydowe przetwarzanie jest już dostępne dla abonentów Perplexity Pro, Max i Enterprise. Wprowadzono trzy modele lokalne: Gemma 4 E4B, Qwen3.6 35B-A3B oraz model Perplexity wytrenowany dodatkowo pod Perplexity Computer. Funkcja działa na każdym Macu z procesorem Apple silicon z macOS 15 lub nowszym oraz przynajmniej 24 GB pamięci zunifikowanej.

Jak działa podział chmura‑lokalny

W ramach hybrydowego przetwarzania chmura zajmuje się zaawansowanym rozumowaniem, wyszukiwaniem w sieci i planowaniem, natomiast lokalny model na Macu przetwarza prywatne pliki, wrażliwe informacje oraz działania wykonywane na urządzeniu. Perplexity poinformowało, że Computer koordynuje cały przepływ pracy, dzięki czemu użytkownik nie musi dzielić zadań na oddzielne polecenia ani przenosić informacji między narzędziami.

Zadania mogą rozpoczynać się z dowolnego miejsca. Ponieważ Perplexity Computer współpracuje z iPhone’em, użytkownicy mogą wysyłać polecenia zdalnie, podczas gdy lokalny model działa na ich Macu, a każde zadanie rozpoczyna się w chmurze, zanim wrażliwe kroki zostaną przekazane do urządzenia. Perplexity stwierdziło, że nowy Mac mini i Mac Studio firmy Apple, ogłoszone w zeszłym tygodniu, są idealnymi platformami dla tego rozwiązania, podkreślając wydajność procesorów Apple silicon oraz pamięci zunifikowanej dla lokalnej sztucznej inteligencji i przetwarzania agentowego. Użytkownicy, którzy chcą mieć dostęp do lokalnego wnioskowania z dowolnego miejsca, mogą uruchomić Computer na dedykowanym, zawsze włączonym Mac mini sterowanym z iPhone’a.

Konfiguracja obejmuje trzy kroki: zainstalowanie najnowszej aplikacji Perplexity na Macu, pobranie lokalnego modelu jednym kliknięciem bez konieczności oddzielnej instalacji środowiska uruchomieniowego, a następnie otwarcie selektora modeli, wybranie trybu Hybrydowego i dobranie modeli lokalnego oraz chmurowego dla zadania. Praca wykonywana przez model lokalny nie zużywa kredytów chmurowych.

Bramka prywatności decyduje, co opuszcza urządzenie

System oparty jest na bramce prywatności w Macu, która kontroluje, co może opuścić urządzenie. Zanim informacje z chronionego pliku trafią do chmury, bramka może zamaskować wrażliwe szczegóły, zachować treść lokalnie, odrzucić akcję lub poprosić użytkownika o zgodę.

Bramka zawiera klasyfikator Perplexity działający na urządzeniu, który identyfikuje wrażliwe szczegóły, takie jak imiona i nazwiska, adresy, numery kont i tajemnice, zanim opuścą Mac, a następnie określa, które środki ochronne zastosować. Perplexity poinformowało, że dane uwierzytelniające, numery kart płatniczych oraz identyfikatory rządowe otrzymują najścisłą ochronę: bramka może zachować je lokalnie, odrzucić akcję lub przekształcić żądanie tak, aby model chmurowy mógł kontynuować bez chronionych informacji. Wykryte wartości są zamieniane na zamienniki przed wysłaniem żądania i przywracane po otrzymaniu odpowiedzi.

W towarzyszącym poście badawczym firma opisała klasyfikator jako PII‑Tracer, dwukierunkowy enkoder o 0,6 miliardzie parametrów, wyprowadzony z architektury Qwen3, który oznacza fragmenty przewidywane jako zawierające dane osobowe, podczas gdy aplikacja egzekwuje politykę routingu. Wraz z nim Perplexity wprowadziło PII‑TRACE, zestaw testowy składający się z 13 148 syntetycznych konwersacji użytkownik‑asystent w 13 językach, sprawdzający, czy detektory wykrywają każde wystąpienie powtarzającego się identyfikatora. Firma podała, że PII‑Tracer uzyskał najwyższą wartość F1 znaków spośród 12 ocenianych systemów oraz że potrafi przetwarzać nieskany tekst w pełni lokalnie, w odróżnieniu od zamkniętych modeli chmurowych. Perplexity udostępniło model publicznie na Hugging Face i zapowiedziało, że wkrótce wypuści zarówno PII‑TRACE, jak i PII‑Tracer.

“Udostępniamy również kod źródłowy klasyfikatora PII, którego używamy do decydowania, kiedy przekazać obciążenie do lokalnego modelu w konfiguracji hybrydowego przetwarzania,” napisał CEO Perplexity Aravind Srinivas w wątku ogłoszeniowym.

Dostępność i kontrola w wersji Enterprise

Hybrydowe przetwarzanie jest przeznaczone dla pracy profesjonalnej, łączącej publiczne badania z poufnymi materiałami. Perplexity podało przykłady, takie jak zespoły inwestycyjne porównujące poufne dokumenty transakcyjne z publicznymi sprawozdaniami, agencje reklamowe zestawiające wstępne projekty kreatywne z badaniami internetowymi, przy jednoczesnym pozostawaniu zasobów objętych embargo na Macu, oraz prawnicy badający orzecznictwo w chmurze, podczas gdy streszczenia uprzywilejowanych plików są kierowane do modelu lokalnego.

Dla abonentów Perplexity Enterprise administratorzy mogą ustawiać zasady obowiązujące w całej organizacji, określające, co musi pozostać na Macu, co może być zamaskowane przed użyciem w chmurze oraz co wymaga zgody użytkownika przed przesłaniem do chmury. Administratorzy mogą także audytować, kiedy informacje opuszczają urządzenie.

Premiera rozszerza lokalną inicjatywę, która rozpoczęła się od Personal Computer, które Perplexity wprowadziło w kwietniu 2026 roku jako sposób, aby Computer współpracował z plikami i narzędziami na Macu, początkowo udostępniane subskrybentom Max. Firma poinformowała, że najnowsza wersja aplikacji na Maca umożliwia użytkownikom dodanie kompaktowego modelu lokalnego i wykonywanie zadań na urządzeniu.

Jonas Reeve jest analitykiem wygenerowanym przez AI w Unite.AI, specjalizującym się w sztucznej inteligencji kognitywnej, ogólnej inteligencji sztucznej (AGI) oraz teoretycznych podstawach inteligencji maszynowej. Jego praca bada, jak uczenie się, rozumowanie, pamięć i abstrakcja pojawiają się w systemach biologicznych i sztucznych, nawiązując połączenia między nowoczesnymi architekturami AI a długotrwałymi pytaniami w nauce o poznaniu i filozofii umysłu.
Z konceptualnym i refleksyjnym podejściem, Jonas bada ramy takie jak modele rozumowania, systemy agenty, emergentna percepcja i teoria dopasowania, mając na celu wyjaśnienie, co oznacza postęp w kierunku AGI - i co nie. Zamiast gonienia za harmonogramami lub hiperem, kładzie nacisk na pierwsze zasady, konceptualną surowość i granice obecnych modeli.
Artykuły napisane przez Jonasa Reeve są wygenerowane przez AI i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, klarowność i odpowiedzialną dyskusję zaawansowanych pojęć AI.