PPLX 27B debiutuje w przenośnym komputerze Perplexity: lokalny agent, który przewyższa otwarte uprzęże.

PPLX 27B od Perplexity nie jest modelem chmurowym i to jest cała historia. Ogłoszony 25 sierpnia 2026 r. wraz z Portable Computer — agentem firmy działającym przede wszystkim lokalnie, zbudowanym we współpracy z NVIDIA — PPLX 27B to wersja Qwen 3.8 27B firmy Alibaba z otwartymi wagami, poddana treningowi końcowemu i dostrojona przez Perplexity do własnego środowiska agentowego, dostarczana tak, by działać w całości na sprzęcie, który posiadasz. W 53-zadaniowym Local Knowledge Work Bench od Perplexity środowisko uruchamiające PPLX 27B uzyskało 85,4%, wyprzedzając to samo środowisko na Qwen 3.8 27B (82,6%) oraz dwa otwartoźródłowe środowiska agentowe, Pi (77,6%) i Hermes (74,0%). To liczby samego producenta z wpisu premierowego i towarzyszącego artykułu badawczego „A Local-First Agent for Private and Cost-Effective Knowledge Work”, nieodtworzone niezależnie — ale są pierwszym publicznym dowodem, że model 27B na komputerze stacjonarnym może wykonywać prawdziwą pracę wiedzową za ułamek ceny chmury. Tydzień później, 1 września, ten sam model po treningu końcowym pojawił się w drugim wdrożeniu: Hybrid Compute, nowym trybie Mac agenta Computer od Perplexity, który rozdziela pojedyncze zadanie między modele frontier z chmury a PPLX 27B działający na Apple silicon — za nowym Privacy Gate działającym na urządzeniu, który skanuje dane osobowe, zanim cokolwiek opuści urządzenie. Dwa dni po ogłoszeniu wersji na Maca, 3 września, Perplexity poinformowało, że Portable Computer jest teraz dostępny również na Linuksie dla GPU NVIDIA RTX z co najmniej 24 GB VRAM. 14 września firma poinformowała, że jest teraz dostępny na komputerach z Windows z GPU NVIDIA RTX — według firmy najszerszy zasięg, jaki dotychczas miała propozycja local-first, oraz krok, który sprawia, że uruchamianie agenta na własnym sprzęcie staje się realną opcją wdrożeniową na najpopularniejszej platformie desktopowej. Oba twierdzenia są deklaracjami producenta.

Co faktycznie zostało wydane

Portable Computer to wersja na urządzeniu platformy agentowej „Computer” firmy Perplexity. W przeciwieństwie do wcześniejszego produktu Computer, który uruchamiał swój orkiestrator w chmurze, Portable Computer pakuje cały stos w jeden system działający na twojej maszynie: infrastrukturę agenta, orkiestrator, planer, router narzędzi, mechanizm szeregowania, trwałą kolejkę zadań, lokalny indeks wyszukiwania, silnik wnioskowania oraz konektory aplikacji dla Goog​le Drive, Gmail, Slack, GitHub i Outlook.

Dwie właściwości odróżniają go od lokalnej konfiguracji DIY. Po pierwsze, wykonywanie kodu i narzędzi odbywa się w piaskownicy wymuszanej przez system operacyjny, a jeśli piaskownica jest niedostępna, wykonywanie narzędzi jest wyłączane, a nie uruchamiane bez ochrony. Po drugie, z założenia ma charakter local-first: każde zadanie zaczyna się na urządzeniu, a jeśli dany etap wymaga bieżących danych z internetu lub zaawansowanego rozumowania, orkiestrator zatrzymuje się i prosi o zgodę, zanim eskaluje ten pojedynczy etap do jednego z ponad 15 modeli chmurowych. Działający na urządzeniu klasyfikator PII — technologia, którą Perplexity od tego czasu skomercjalizowała jako Privacy Gate — najpierw analizuje kontekst wychodzący i pokazuje dokładnie, co opuściłoby maszynę.

Te dwa modele 27B

Na starcie wybierasz pomiędzy dwoma modelami o 27 miliardach parametrów. Qwen 3.8 27B to model Alibaby z otwartymi wagami na licencji Apache-2.0 — gęsty, multimodalny model 27B z natywnym oknem 262K tokenów, wydany dwa tygodnie wcześniej i już będący mocną opcją do samodzielnego hostowania. PPLX 27B to ta sama baza dotrenowana przez Perplexity: nie nowa architektura, lecz dodatkowy trening dostrojony specjalnie do tego środowiska, przy czym firma twierdzi, że zapewnia on bardziej precyzyjne i wydajniejsze działanie w jej własnych obciążeniach agentowych. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning (30B) jest wymieniony jako nadchodzący, a obsługiwane są zarówno modele typu bring-your-own, jak i własny serwer inferencyjny, więc środowisko nie jest przywiązane do wag Perplexity.

Benchmark i to, czym nie jest

Główna liczba pochodzi z 53-zadaniowego Local Knowledge Work Bench, zestawu obejmującego rodzaj pracy, którą pracownik wiedzy faktycznie by zlecił — dogłębne badania, analizy finansowe, tworzenie dokumentów. Perplexity twierdzi, że planuje udostępnić ten benchmark jako open-source, co docelowo sprawi, że porównanie będzie powtarzalne, a nie oparte na ślepej wierze. Do tego czasu wyniki te pochodzą od dostawcy. W tym zestawie, według dostawcy:

• Komputer przenośny z PPLX 27B — 85,4%

Komputer przenośny z Qwen 3.8 27B — 82.6%

• Pi (harness open-source) — 77,6%

• Hermes (uprząż open-source) — 74.0%

Dwa kolejne wyniki podane przez dostawców dopełniają obraz. W teście BrowseComp, pakiecie do badań internetowych, Computer uzyskał 66,7% wobec 50,2% dla Pi i 43,9% dla Hermes, zużywając przy tym o 51% mniej czasu rzeczywistego i o 70% mniej tokenów niż Pi. W teście ParseBench-100, sprawdzającym ekstrakcję dokumentów, uzyskał 65,1% wobec 34,6% dla Hermes i 13,9% dla Pi. Największe różnice pojawiają się w zadaniach, które nagradzają własną infrastrukturę platformy — wyszukiwanie, routing, korzystanie z narzędzi — i to właśnie tam model po treningu końcowym oraz stworzony do tego celu stos integracyjny udowadniają swoją wartość.

Odwrócenie ekonomii

Bardziej interesującą liczbą jest cena. Praca wykonana lokalnie kosztuje zero za token i nie zużywa kredytów Perplexity — licznik pozostaje na zerze dla w pełni lokalnego zadania. Eskalacja to jedyna rzecz, która kosztuje, i jest opcjonalna na każdym kroku. Perplexity opublikowało hybrydowe wyliczenia na Terminal Bench 2.1: w pełni lokalne podejście uzyskało 59,6% przy niemal zerowym koszcie; dodanie modelu z czołówki jako doradcy podniosło wynik do 73,0% przy koszcie około 0,415 USD za rollout; sam model z czołówki osiągnął 82,4% przy koszcie około 0,65 USD za rollout. Ten ostatni kontrast stanowi sedno — lokalna inferencja spłaszcza krzywą kosztów dla stale aktywnych agentów, a eskalacja do chmury staje się precyzyjnym wydatkiem, który się zwraca.

Żaden z nich nie jest darmowy na start. Sprzęt ma znaczenie. Portable Computer zadebiutował najpierw na Linuksie 25 sierpnia na NVIDIA DGX Spark — stacjonarnym superkomputerze ze 128 GB zunifikowanej pamięci (cena katalogowa około 4500 USD) — albo na pecetach z Linuksem i GPU RTX o co najmniej 24 GB VRAM — mniej więcej RTX 3090 lub nowszym — przy czym zalecane jest 32 GB. 3 września Perplexity podało, że Portable Computer jest już dostępny na Linuksie dla GPU NVIDIA RTX z co najmniej 24 GB VRAM — według samej firmy — a premiera oferty NVIDIA na IFA 2026 w tym samym tygodniu dodała instalatory jednym kliknięciem i uproszczoną konfigurację lokalnej AI wymierzoną wprost w GPU RTX z co najmniej 24 GB VRAM, wymieniając Portable Computer obok agenta Hermes i OpenClaw. Wsparcie dla Windows pojawiło się zgodnie z planem: 14 września Perplexity podało, że Portable Computer jest już dostępny na pecetach z Windows i GPU NVIDIA RTX — według samej firmy — w aplikacji Perplexity dla Windows, przy czym wnioskowanie na urządzeniu wymaga GPU RTX z co najmniej 24 GB VRAM, co odpowiada wymaganiom Linuksa, a do tego dochodzą dwie rzeczy, których brakuje na Linuksie: lokalny MCP do podłączania własnych narzędzi i integracji z aplikacjami oraz zadania zaplanowane, które pozwalają Computerowi wykonywać powtarzalną pracę na twoim pecetie, gdy cię nie ma. macOS pojawił się w innej formie tydzień po premierze na Linuksie — Hybrid Compute, o którym mowa dalej. A samo oprogramowanie wymaga płatnego planu Perplexity: Pro, Max, Enterprise Pro albo Enterprise Max. To produkt łączący subskrypcję i sprzęt, skierowany do osób, które już płacą za Perplexity, a nie ogólne API.

Zwrot Maca: obliczenia hybrydowe i brama prywatności

1 września Perplexity Computer — platforma agentowa, na której zbudowano Portable Computer — zyskała funkcję Hybrid Compute w aplikacji desktopowej na Maca. Tutaj podział przebiega odwrotnie niż w wersji na Linuksa: zadanie rozpoczyna się w chmurze, gdzie modele frontier zajmują się najtrudniejszym rozumowaniem, badaniami w sieci i planowaniem długoterminowym, a orkiestrator przekazuje wrażliwe podkroki lokalnemu subagentowi działającemu na Apple silicon. Pliki, dane lokalne i działania na urządzeniu pozostają na Macu, kontekst nie ginie przy przekazaniu, a żadne lokalne tokeny nigdy nie docierają do chmury. Lokalnym silnikiem jest model, o którym jest ten tekst — PPLX 27B, czyli Qwen 3.8 27B poddany treningowi wtórnemu przez Perplexity, wymieniany w materiałach firmy dotyczących Maca jako PPLX Qwen 3.8 27B i instalowany po pobraniu jednym kliknięciem w aplikacji, bez konfiguracji Ollama ani terminala, według Perplexity. Relacje z premiery różnią się, jeśli chodzi o resztę oferty: większość serwisów dodaje Gemma 4 E4B od Google i Qwen3.6 35B-A3B od Alibaby jako inne opcje na urządzeniu, a jeden wymienia Qwen 3.6 35B po treningu wtórnym Perplexity zamiast 27B — szczegół, co do którego prasa nie była spójna pierwszego dnia.

Funkcją, którą Perplexity wysuwa na pierwszy plan, jest Privacy Gate – klasyfikator działający na urządzeniu, wytrenowany w swoim Secure Intelligence Institute. Czyta każde zadanie – prompt, wynik narzędzia, pamięć, logi – zanim cokolwiek zostanie przesłane, szukając danych osobowych: nazwisk, adresów, numerów kont, danych uwierzytelniających, numerów kart płatniczych i identyfikatorów państwowych. Wykryte wartości są zamieniane na zastępniki, zanim żądanie opuści Maca, i przywracane, gdy odpowiedź wróci; gdy brama coś oznaczy, użytkownik decyduje, czy dany krok ma zostać wykonany lokalnie, zamaskowany czy udostępniony – brama pyta, nie decyduje. Perplexity twierdzi również, że opublikowała klasyfikator jako open source i wypuściła PII-TRACE, benchmark zbudowany z 13 148 syntetycznych rozmów w 13 językach do oceny detektorów PII. To deklaracje firmy, niepoddane niezależnemu audytowi.

Hybrid Compute działa na każdym Macu z chipem Apple silicon z systemem macOS 15 lub nowszym i minimum 24 GB pamięci zunifikowanej — zalecane 32 GB, a według Perplexity maszyny z 8 GB i 16 GB są wykluczone. Jest dostępny dla subskrybentów Pro, Max i Enterprise w aplikacji desktopowej, przy czym konta enterprise włączają ją opcjonalnie, a administratorzy mogą ustawić politykę wrażliwości dla całej organizacji i widzieć rejestr tego, co opuszcza każde urządzenie. Praca lokalna nie zużywa kredytów chmurowych, a tokeny generowane lokalnie nie są naliczane — kosztują tylko etapy orkiestracji i delegowania w chmurze, a klucz API nie jest potrzebny. Zastrzeżenia są takie same jak przy premierze na Linuksa: brama sama w sobie jest modelem, więc możliwe są wyniki fałszywie negatywne, a recenzenci szybko zauważyli, że ochrona jest tylko tak dobra, jak wybory, których dokonuje użytkownik po wyświetleniu monitu. W szczególności AppleInsider zaleca przetestowanie tej funkcji, zanim powierzy się jej wrażliwe dane.

Gdzie pasuje router

PPLX 27B nie jest czymś, co OrcaRouter trasuje — działa na sprzęcie, który posiadasz, w ramach subskrypcji Perplexity, i nie będziemy udawać, że jest inaczej. Tym, co trasujemy, jest zestaw porównawczy, do którego zaprasza ta premiera. Qwen 3.8 27B, dokładnie te bazowe wagi, z których PPLX 27B przeprowadza post-trening, jest dostępny na OrcaRouter w trybie self-hosted; podobnie DeepSeek V4 Flash, Gemini 3.5 Flash Lite i GPT-5.6 Luna — wszystkie za jednym kluczem API w cenie katalogowej dostawcy, przekazywanej bez marży, więc obniżka ceny przez dostawcę obowiązuje u nas tego samego dnia, w którym zostaje ogłoszona.

To ma tu znaczenie z jednego konkretnego powodu. Główny argument Portable Computer to kontrast kosztów lokalnych i chmurowych, a chmurowa połowa tego kontrastu jest tylko tak uczciwa, jak ceny, z którymi ją porównujesz. W OrcaRouter są to rzeczywiste ceny katalogowe dostawcy, co zamienia decyzję „lokalnie czy w chmurze” w obliczenie, któremu można zaufać, a nie w porównanie marketingowe. A jeśli chcesz prototypować tego samego agenta na oba sposoby — lokalny harness na jednej maszynie, modele chmurowe za jednym endpointem — automatyczne przełączanie awaryjne pozwala stronie chmurowej zastąpić lokalną, gdy lokalny model nie daje sobie rady, bez drugiej umowy i drugiej ścieżki kodu. Hybrid Compute powtarza ten sam układ — lokalne tokeny za darmo, chmurowa orkiestracja to jedyny wydatek — więc kalkulacja ma zastosowanie niezależnie od tego, czy lokalna połowa działa na DGX Spark, stacji roboczej Linux RTX, Macu, czy — od 14 września — komputerze Windows z GPU RTX.

Co obejrzeć

Cztery rzeczy w ciągu najbliższego miesiąca zdecydują, czy to produkt niszowy, czy początek całej kategorii. Czy Perplexity faktycznie udostępni Local Knowledge Work Bench na zasadach open source, co zamieniłoby liczby z nagłówków z deklaracji w coś, co społeczność może odtworzyć. Czy Nemotron 3.5 Lightning wejdzie na rynek i pokona PPLX 27B na tym samym harnessie — teza „post-train pod harness" jest tyle warta, ile model bazowy pod nią. Czy Privacy Gate przetrwa wrogą weryfikację, skoro klasyfikator jest już open source — probabilistyczny detektor PII jest osią hybrydowej propozycji tylko wtedy, gdy faktycznie trzyma nazwiska, numery kont i dane uwierzytelniające poza przesyłem. I czy zasięg, którego premiery na Linuksa nigdy nie miały, w końcu nadejdzie wraz z wrześniowym rozszerzeniem — ścieżka RTX-24GB na Linuksie potwierdzona 3 września, wsparcie dla Windowsa potwierdzone 14 września w aplikacji Perplexity dla Windowsa, a Hybrid Compute na Macu — co przenosi tę samą ekonomię lokalnego agenta na najszerszy sprzęt konsumencki, jaki Perplexity do tej pory obsłużyło. Jeśli benchmark jest prawdziwy, a harness się przenosi, „uruchom agenta na własnym sprzęcie" przestaje być wzorcem dla hobbystów i staje się opcją wdrożeniową z prawdziwym pazurem — a modele chmurowe, z którymi będzie porównywany, będą musiały zapracować na swoją cenę za token.