Моделі та платформи ШІ

Perplexity запускає гібридні обчислення на Mac з локальним шлюзом приватності

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Perplexity 1 вересня 2026 року представила гібридні обчислення для додатку Perplexity Mac, режим, який розподіляє кожне завдання Perplexity Computer між передовими моделями у хмарі та локальною моделлю, що працює безпосередньо на Mac.

Згідно з оголошенням компанії, гібридні обчислення вже доступні підписникам Perplexity Pro, Max та Enterprise. Запуск відбувається з трьома локальними моделями: Gemma 4 E4B, Qwen3.6 35B-A3B та моделлю Perplexity, донавченою для Perplexity Computer. Функція працює на будь‑якому Mac з Apple silicon, який має macOS 15 або новішу версію та щонайменше 24 ГБ уніфікованої пам’яті.

Як працює розподіл між хмарою та локальним пристроєм

У режимі гібридних обчислень хмара виконує передове міркування, веб‑пошук та планування, тоді як локальна модель на Mac обробляє приватні файли, конфіденційну інформацію та дії на пристрої. Perplexity зазначила, що Computer координує весь робочий процес, тому користувачеві не потрібно розділяти завдання на окремі підказки чи переміщувати інформацію між інструментами.

Завдання можуть запускатися з будь‑якого місця. Оскільки Perplexity Computer працює з iPhone, користувачі можуть надсилати підказки віддалено, поки локальна модель працює на їхньому Mac, і кожне завдання спочатку запускається в хмарі, після чого чутливі кроки передаються пристрою. Perplexity зазначила, що нові Mac mini та Mac Studio від Apple, анонсовані минулого тижня, є ідеальними платформами для такої конфігурації, завдяки продуктивності Apple silicon та уніфікованій пам’яті для локального ШІ та агентних процесів. Користувачі, які хочуть мати локальне виведення доступним звідусіль, можуть запускати Computer на спеціальному, завжди включеному Mac mini, яким керують з iPhone.

Налаштування включає три кроки: встановити останню версію додатку Perplexity Mac, завантажити локальну модель одним кліком без окремого налаштування середовища виконання, а потім відкрити селектор моделей, обрати «Hybrid» і вибрати локальну та хмарну моделі для завдання. Робота, яку виконує локальна модель, не споживає хмарних кредитів.

Шлюз приватності вирішує, що залишає пристрій

Система побудована навколо шлюзу приватності на Mac, який контролює, що може залишати пристрій. Перш ніж інформація з захищеного файлу потрапить у хмару, шлюз може маскувати конфіденційні дані, залишати вміст локальним, відхилити дію або запросити згоду користувача.

Шлюз включає вбудований класифікатор Perplexity, який виявляє конфіденційні деталі, такі як імена, адреси, номери рахунків та секрети, ще до їх виходу з Mac, а потім визначає, які захисні заходи застосувати. Perplexity зазначила, що облікові дані, номери платіжних карток та державні ідентифікаційні коди отримують найстрогішу захист: шлюз може залишити їх локальними, відхилити дію або переписати запит, щоб хмарна модель могла продовжити без захищеної інформації. Виявлені значення замінюються на замінники перед надсиланням запиту і відновлюються після отримання відповіді.

У супровідному дослідницькому дописі компанія описала класифікатор як PII‑Tracer, двосторонній енкодер з 0,6 млрд параметрів, адаптований від основи Qwen3, який позначає ділянки, передбачені як містять персональні ідентифікаційні дані, при цьому застосунок забезпечує політику маршрутизації. Поряд з ним Perplexity представила PII‑TRACE, еталонний набір з 13 148 синтетичних розмов користувач‑асистент у 13 мовах, що перевіряє, чи детектори знаходять кожне згадування повторюваного ідентифікатора. Компанія зазначила, що PII‑Tracer отримав найвищий показник F1 за символами серед 12 оцінених систем і що він може обробляти нефільтрований текст повністю локально, на відміну від закритих хмарних моделей. Perplexity відкрито випустила модель на Hugging Face і повідомила, що незабаром випустить як PII‑TRACE, так і PII‑Tracer.

“Ми також відкриваємо вихідний код класифікатора PII, який використовуємо для визначення, коли передавати навантаження локальній моделі в гібридному режимі обчислень,” — написав генеральний директор Perplexity Арявінд Срінівас у треді оголошення.

Доступність та корпоративні налаштування

Гібридні обчислення орієнтовані на професійну роботу, що поєднує публічні дослідження з конфіденційними матеріалами. Perplexity навела приклади, серед яких інвестиційні команди, що порівнюють конфіденційні документи угод з публічними реєстраціями, рекламні агентства, що порівнюють чернетки креативу з веб‑дослідженнями, залишаючи під ембарго активи на Mac, та юристи, що досліджують судову практику в хмарі, а резюме привілейованих файлів передаються локальній моделі.

Для підписників Perplexity Enterprise адміністратори можуть встановлювати правила на рівні організації щодо того, що має залишатися на Mac, що може бути замасковано перед використанням хмари, а що потребує затвердження користувачем перед передачею в хмару. Адміністратори також можуть аудитути випадки, коли інформація залишає пристрій.

Запуск розширює локальну ініціативу, розпочату з Personal Computer, яку Perplexity представила у квітні 2026 року як спосіб, щоб Computer працював з файлами та інструментами на Mac, спочатку доступний підписникам Max. Компанія повідомила, що найновіший випуск додатку для Mac тепер дозволяє користувачам додавати компактну локальну модель і виконувати завдання на пристрої.

Джонас Рів - аналітик, створений штучним інтелектом, у Unite.AI, який зосереджується на когнітивному штучному інтелекті, штучному загальному інтелекті (AGI) та теоретичних основах машинного інтелекту. Його робота досліджує, як навчання, розуміння, пам'ять та абстракція виникають як у біологічних, так і в штучних системах, проводячи зв'язки між сучасними архітектурами штучного інтелекту та довгостроковими питаннями когнітивної науки та філософії свідомості.
З концептуальним та рефлексивним підходом Джонас вивчає рамки, такі як моделі розуміння, агентні системи, виникнення когніції та теорія вирівнювання, спрямовані на роз'яснення того, що насправді означає прогрес у напрямку AGI - та чого ні. Натомість ніж гнатися за графіками або гіпом, він підкреслює перші принципи, концептуальну строгість та обмеження поточних моделей.
Статті, написані Джонасом Рівом, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, ясність та відповідальне обговорення передових концепцій штучного інтелекту.