兰斯·惠特尼/ZDNET 关注 ZDNET: 将我们添加为 Google 的首选来源。ZDNET 的关键要点 Perplexity 的新代理便携电脑在本地运行 AI。本地 AI 比基于云的模型更快、更便宜。但你需要一些强劲的硬件来运行 Linux 或 Windows。Perplexity 已经发布了其个人电脑代理的新版本，该版本于二月发布，旨在消除在云中使用 AI 的一些缺点。这个被称为便携电脑的新选项依赖于本地 AI 模型来处理你的代理请求和任务，而不需要通常的在线开销。此外：我让 Perplexity 的代理 AI 在我的 Mac 上运行 5 个复杂任务 - 并且我会再试一次 本周二发布的便携电脑提供通过 Perplexity 的代理可以执行任务的所有标准 AI 命令、功能和工具的访问，几乎不需要你的干预。关键在于模型、你的文件和你的工作都保留在你的机器上。你控制 AI 何时在线以完成其任务。和往常一样，你仍然可以连接到 Google Drive、Gmail、Slack 和 GitHub 等外部服务，以整合你的基于云的文件和信息。云 AI 和本地 AI 为什么要在本地使用 AI 而不是在云中？有几个好处。首先是性能。本地 AI 模型可以比在线模型更快地运行并更迅速地响应你的请求。其次是安全性。你的任务在你的机器上的隔离沙盒中本地处理，降低了数据泄露的风险。第三是成本。在云中运行 AI 会消耗积分、代币和金钱。在本地运行不会使用任何账单积分。如果任务的任何部分需要在线操作，只有云端工作会消耗你的积分和代币。此外：我使用本地 AI 在桌面上进行的 5 个原因 - 而不是 ChatGPT、Gemini 或 Claude "Perplexity 便携电脑是一个本地优先的代理，" Perplexity 在其博客中表示。"因此，敏感数据在没有权限的情况下永远不会离开设备，并且本地模型没有推理费用：该系统是从根本上私密和经济有效的。" 如何试用它 - 及其限制 任何人都可以尝试 Perplexity 的新本地 AI 吗？不幸的是，不能 - 这就是严格要求的地方。便携电脑仅对付费账户可用，即 Pro、Max、Enterprise Pro 和 Enterprise Max 订阅者。抱歉，免费用户。目前，便携电脑仅可在 Linux 系统上使用，但 Perplexity 承诺将在九月面向 Windows 用户推出。听起来不错，但还有更多。此外：谷歌的 AI 优先 Googlebook 笔记本电脑快来了 - 它能避免 Copilot+ PC 问题吗？本地 AI 的一个缺点是它通常需要一些强大的硬件才能工作。便携电脑也不例外。在 Linux 方面，Perplexity 的本地 AI 需要一台 Nvidia DGX Spark 或其他配备 Nvidia RTX GPU（图形处理单元）的 Linux 机器。对于操作系统，你需要在 ARM 或 x64 系统上安装 Nvidia DGX OS 或 Ubuntu。在 Windows 方面，你的 PC 必须配备至少 24GB VRAM 的 NVIDIA RTX GPU。这也是许多台式机可能不够强大的地方，包括我自己的。我的 PC 确实有一个 Nvidia RTX GPU，但只有 4GB 的 RAM。我不是一个 PC 玩家，通常不会进行 GPU 密集型任务，因此没有为它配备高端显卡。此外，带有 24GB VRAM 的 Nvidia RTX GPU 至少需要 $1,500，因此你需要花费一些钱来购买这些显卡。模型选项 就本地模型而言，便携电脑提供了几个选项。你可以设置 Qwen 3.8 27B，一个众所周知的开源模型。这个特定的 AI 模型因其速度和性能而受到称赞，同时在编码、研究、专业工作和更复杂的代理任务方面表现出色。或者，你可以使用 Perplexity 称之为 PPLX 27B 的后训练版本。后训练 AI 模型是指经过更精细和具体训练的模型，超越了其初始指令。在此，Perplexity 对便携电脑上的所有模型进行后训练，以提高它们的准确性和效率。此外：我测试了一种加载本地 AI 的 Debian Linux - 看看它是否适合你 未来即将推出的是 Nvidia 的 Nemotron 3.5 Lightning，Nvidia表示该模型旨在处理高容量和长时间运行的任务。自然地，你将能够根据代理 AI 给予的任务在不同模型之间切换。无论你的系统和 GPU 是否能够满足便携电脑的高需求，这一最新发展确实为本地 AI 提供了一种新选择。希望，随着时间的推移，这些要求会减轻，为更多人使用本地 AI 提供更好的性能、更严格的安全性和更低的成本铺平道路。