Perplexity Portable Computer 现已在 Windows 上可用，由 NVIDIA RTX 提供支持

NVIDIA Blog 2026/09/14 15:00 产品

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摘要

Perplexity 推出 Portable Computer，一款由 NVIDIA RTX 驱动的本地 AI 代理，适用于 Windows PC，支持设备上任务处理，并可选择云端集成。

<div id="bsf_rt_marker"></div>随着本地模型变得更加强大，AI 代理可以在 PC 上直接处理更多工作，同时将敏感信息保留在设备上。 <a target="_blank" href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-portable-computer-for-local-first-ai">Portable Computer</a> 是 Perplexity Computer 代理的本地版本，可以规划和执行多步骤任务。在 NVIDIA GPU 加速下，它使用本地模型分析数据、整合文件信息并处理重复性工作。敏感信息保留在设备上，本地完成的工作不会消耗 Perplexity Computer 积分。用户还可以将工作协调到云端模型，以进行更高级的研究和推理。 今天，<a target="_blank" href="https://enterprise.perplexity.ai/computer/a/2dd84802-0605-4059-9d45-87c46225d62e">Perplexity</a> 正在兼容的 NVIDIA <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/">GeForce RTX PC</a> 和 <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/professional-desktop-gpus/">NVIDIA RTX PRO 工作站</a> 上的 Perplexity 应用中添加 <a target="_blank" href="https://www.perplexity.ai/hub/blog/portable-computer-for-windows-is-here">Portable Computer</a>，为更多 Windows PC 用户带来强大的代理 AI。此次发布基于现有对 <a href="https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-ifa-next-gen-agents-nv-pair-rtx-spark/">NVIDIA DGX Spark 系统和运行 Linux 的 RTX PC</a> 的支持。 <h2>由 NVIDIA RTX 驱动的本地代理</h2> Perplexity 在一个应用中融合了本地和云端 AI，让用户可以在 PC 上处理敏感文件，并利用 Computer 内置的工具，如内置浏览器和专有的 SPACE 沙箱。 对于需要更高级推理的任务，Portable Computer 还可以识别任务是否需要云端支持，在发送信息到设备之前请求用户许可。 该应用通过本地模型简化设置，例如 Qwen 3.8 27B，该模型经过后训练以与 Perplexity Computer 协同工作，并针对 NVIDIA GPU 进行了优化。用户无需研究模型或配置运行本地 AI 通常所需的复杂软件栈，即可让代理开始工作。 Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack 和 GitHub 的连接器扩展了这一体验，覆盖了用户日常工作流中的文件和应用。 例如，代理可以帮助： <ul> <li>工程：在关联的 GitHub 项目中审阅打开的拉取请求，按状态组织它们并识别下一步操作。Computer 还可以标记过时的文档并提交拟议更新以供审阅。</li> <li>金融：将 Computer 指向两年的经纪摘要、合并的 1099 表和纳税申报表，让它追踪产生最不必要费用和税收拖累的重复持仓，每个数字都引用到确切的文件和页面——所有这些都不会让文档到达聊天机器人。</li> <li>初创公司：询问 Computer 为什么激活率持平，代理会本地分析漏斗导出，找出新注册用户在安装和首次完成任务之间流失的位置，然后将主要见解直接发布到团队的 Slack 频道。</li> </ul> <h2>今天就在 Windows PC 上试用 Portable Computer</h2> Portable Computer 适用于拥有 24GB 或更多显存的 NVIDIA <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/">GeForce RTX</a> 和 <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/professional-desktop-gpus/">RTX PRO GPU</a>。支持 <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/">NVIDIA DGX Station</a> 预计很快推出。 今天就试用<a target="_blank" href="https://www.perplexity.ai/hub/products/portable-computer"> Perplexity Portable Computer</a>。 <h2>#ICYMI：NVIDIA 本地 AI 的最新更新</h2> <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/17.0.2/72x72/1f9e0.png" alt="🧠" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />Z.ai 的 <a target="_blank" href="https://z.ai/blog/glm-5.3-flash">GLM 5.3 Flash</a> 以低成本提供令人印象深刻的性能和视觉智能，针对 DGX Station 和双 DGX Spark 系统进行了优化。 <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/17.0.2/72x72/1f40b.png" alt="🐋" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />DeepSeek-v4.1 Flash 显著降低了复杂 AI 代理工作负载的键值缓存内存需求和运营成本，提供卓越的性价比。 <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/17.0.2/72x72/26a1.png" alt="⚡" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />Qwen 已发布 <a target="_blank" href="https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next">Qwen3.8-Flash-Next</a>，一个开源的多模态混合专家模型，以及 Qwen4 的早期预览，它可以在单个 DGX Spark 上使用 NVFP4 本地运行，并且性能远超预期。 <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/17.0.2/72x72/1f47e.png" alt="👾" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />GLM 5.3 是 Z.ai 的 7440 亿参数旗舰模型，针对在 DGX Station 和由四个 DGX Spark 系统组成的集群上运行数小时的代理会话进行了调优。 在 <a target="_blank" href="https://x.com/NVIDIARTXSpark">X</a>、<a target="_blank" href="https://www.instagram.com/nvidiartxspark/">Instagram</a>、<a target="_blank" href="https://www.tiktok.com/@nvidiartxspark">TikTok</a> 和 <a target="_blank" href="https://www.facebook.com/NVIDIARTXSpark">Facebook</a> 上关注 NVIDIA RTX Spark，并订阅 <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/?modal=subscribe-ai">NVIDIA 本地 AI 通讯</a> 以获取最新信息。在 <a target="_blank" href="https://www.linkedin.com/showcase/3761136/">LinkedIn</a> 上关注 NVIDIA Workstation。

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# Perplexity便携计算机现已登陆Windows平台，由NVIDIA RTX驱动来源：https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-perplexity-windows-pcs/ 随着本地模型能力不断增强，AI代理现在可以在个人电脑上直接处理更多任务，同时确保敏感信息保留在设备本地。便携计算机（https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-portable-computer-for-local-first-ai）是代理Perplexity Computer的本地版本，能够规划并执行多步骤任务。该工具借助NVIDIA GPU加速，使用本地模型分析数据、整合跨文件信息并处理重复性工作。敏感信息始终保持在设备本地，且本地完成的工作不会消耗Perplexity Computer积分。用户还可以将任务编排至云端模型，以进行更复杂的研究与推理。今日，Perplexity（https://enterprise.perplexity.ai/computer/a/2dd84802-0605-4059-9d45-87c46225d62e）已在Windows版Perplexity应用（https://www.perplexity.ai/hub/blog/portable-computer-for-windows-is-here）中推出便携计算机功能，适用于兼容的NVIDIA GeForce RTX个人电脑（https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/）与NVIDIA RTX PRO工作站（https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/professional-desktop-gpus/），旨在为更多Windows PC用户带来强大的代理式AI能力。此次发布进一步扩展了此前对NVIDIA DGX Spark系统及运行Linux的RTX个人电脑（https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-ifa-next-gen-agents-nv-pair-rtx-spark/）的支持。 ## **由NVIDIA RTX赋能的本地代理** Perplexity将本地AI与云端AI整合于同一应用中，允许用户在个人电脑上处理敏感文件，并利用计算机内置工具（如内置浏览器与专有SPACE沙盒）。对于需要更复杂推理的任务，便携计算机还能识别任务何时需要云端支持，并在将信息发送至设备外之前请求用户许可。该应用通过本地模型（例如经过后训练以适配Perplexity Computer并针对NVIDIA RTX GPU优化的Qwen 3.8 27B）简化了设置流程。用户无需研究模型或配置本地AI运行通常所需的复杂软件栈，即可启动代理工作。 Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack及GitHub的连接器功能，进一步将该体验扩展至用户日常工作流中的文件与应用程序。例如，该代理可协助完成： - **工程开发：**审查已连接GitHub项目中的开放拉取请求，按状态分类并确定后续步骤。计算机还可标记过时文档并提交更新建议以供审核。 - **金融分析：**将两年内的经纪摘要、合并1099税表及纳税申报单提供给计算机，追踪产生最高可避免费用及税务损耗的持续性持仓，所有数据均精确引用至具体文件页码——全程无需通过聊天机器人传输任何文档。 - **创业团队：**询问计算机激活率停滞原因，代理将本地分析漏斗导出数据，定位新注册用户在安装与完成首个任务之间的流失节点，随后直接将核心洞察发布至团队Slack频道。 ## **立即在Windows PC上试用便携计算机** 便携计算机适用于配备24GB或以上显存的NVIDIA GeForce RTX（https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/）及RTX PRO GPU（https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/professional-desktop-gpus/）。NVIDIA DGX Station（https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/）的支持功能即将推出。 *立即试用**Perplexity便携计算机*（https://www.perplexity.ai/hub/products/portable-computer）*。* ## **\#近期动态：NVIDIA本地AI最新进展** **🧠 Z.ai的****GLM 5.3 Flash**（https://z.ai/blog/glm-5.3-flash）在低成本下提供卓越性能与视觉智能，专为DGX Station与双DGX Spark系统优化。 **🐋 DeepSeek-v4.1 Flash**显著降低复杂AI代理工作负载的键值缓存内存需求与运营成本，实现每美元更高智能产出。 **⚡ Qwen**已发布Qwen3.8-Flash-Next（https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next）——开源多模态混合专家模型，以及可在单台DGX Spark上通过NVFP4本地运行的Qwen4早期预览版，其性能远超参数规模预期。 **👾 GLM 5.3**是Z.ai的7440亿参数旗舰模型，针对在DGX Station及四台DGX Spark集群上持续数小时的代理会话场景进行调优。 *关注NVIDIA RTX Spark**X官方账号*（https://x.com/NVIDIARTXSpark）*、**Instagram*（https://www.instagram.com/nvidiartxspark/）*、**TikTok*（https://www.tiktok.com/@nvidiartxspark）*和**Facebook*（https://www.facebook.com/NVIDIARTXSpark）*—— 并通过订阅**NVIDIA本地AI通讯*（https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/?modal=subscribe-ai）*获取最新资讯。关注NVIDIA Workstation**LinkedIn主页*（https://www.linkedin.com/showcase/3761136/）*和**X官方账号*（https://x.com/NVIDIAworkstatn）*。* *查看软件产品信息相关**声明*（https://www.nvidia.com/en-eu/about-nvidia/terms-of-service/）*。*

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