今年2月，Perplexity推出了Perplexity Computer。这是一套类似Claude Cowork的人工智能代理工具，能够利用网络以及用户电脑上的文件和应用，自主完成各种任务。此后，该平台逐渐发展出多个产品，包括面向Mac的Personal Computer。如今，Perplexity又宣布推出一项名为Hybrid Compute的新功能。
Hybrid Compute允许用户将一项任务拆分给云端前沿模型和本地大语言模型共同处理。云端模型可以是Opus 5或GPT-5.6 Sol等高性能模型，本地模型则运行在用户自己的电脑上。其核心思路是，让本地模型负责处理敏感信息，从而确保相关数据始终安全地留在设备中。
Perplexity表示，Hybrid Compute适用于多种场景。例如，律师可以利用它撰写一份法律简报，将正在处理的案件与现有判例进行比较。在这一过程中，客户数据可以保存在本地，避免被上传至云端。对于希望控制成本的用户来说，Hybrid Compute也能将部分工作从通常价格更高的前沿模型转移到本地模型，以降低推理费用。
“这项功能直接集成在Mac应用中。每当你尝试上传文件或发送信息时，系统都会自动检查其中是否包含敏感内容，并确认你是否愿意将这些数据分享至云端。”Perplexity Mac产品负责人Jon Staff表示。作为此次发布的一部分，Perplexity还训练了一种新的隐私分类器，能够自动建议用户应当保留在电脑本地的文件和信息。
在Hybrid Compute开始把任务分配给不同模型之前，用户可以先查看系统准备隔离、留在本地的文件，确认它没有遗漏重要内容。用户也可以在此阶段决定由哪些模型来完成任务。
目前，本地模型选项包括Gemma E4B，以及两个版本的Qwen 3.6模型，均拥有350亿参数。其中一个版本经过Perplexity的后训练。该公司表示，未来还会提供更多本地模型。无论用户选择哪一种模型，安装过程都不需要打开Mac终端，Perplexity应用会负责完成安装。
系统运行期间，用户可以看到本地CPU、GPU和内存使用情况的可视化信息。旁边的侧栏则会显示任务已经消耗的令牌数量。用户在自己的电脑上使用本地模型生成的令牌不会产生费用。系统生成结果后，用户仍可以像往常一样继续输入后续指令，也可以通过iPhone将任务加入队列。
当被问及Perplexity是否将Hybrid Compute生成的结果与完全依赖云端的系统进行过基准测试时，Staff表示：“简短来说，如果只看原始产物的生成质量，完全使用前沿模型的输出几乎总是更好。它的成本更高，但能力也更强。”
不过，Staff补充说，并非所有用户都需要最先进、最强大的人工智能模型来完成工作。在这类情况下，数据隐私和成本可能比模型能力更加重要。
“我认为这应该是一条可调节的尺度。对于用户想要完成的特定工作，我们希望由用户决定自己处在这条尺度的哪个位置。显然，我们会根据掌握的上下文，尝试推荐最合适的方案，但最终仍应由用户决定哪种解决方案最符合自身需求。”Staff说。
目前，Hybrid Compute仅适用于搭载Apple Silicon芯片、运行macOS 15的Mac电脑。Perplexity建议设备至少配备32GB统一内存。该功能面向Pro和Max订阅用户，以及Perplexity的企业客户开放。