Perplexity запустила гибридные вычисления на Mac: облачные агенты передают чувствительные данные локальной модели

Perplexity выпустила Hybrid Compute для Mac — режим, в котором один запрос к Perplexity Computer выполняется совместно фронтирными моделями в облаке и компактной моделью на Mac пользователя. Решение уже доступно подписчикам Pro, Max и Enterprise на Apple Silicon с macOS 15 и от 24 ГБ unified memory (рекомендуется 32 ГБ). Локальная модель устанавливается в один клик из Mac-приложения, не требует Ollama, отдельного рантайма или API-ключа, а локальная работа не расходует облачные кредиты.

Архитектура инвертирует подход, который Perplexity использовала на NVIDIA DGX Spark неделей ранее: там задача начинается на устройстве и при необходимости уходит в облако. В Hybrid Compute всё наоборот — облачные модели начинают задачу, а при касании приватных файлов передают шаг локальной модели, не прерывая контекст. Результаты обеих половин объединяются. Поскольку Computer работает и с iPhone, задачу можно запустить удалённо, а чувствительные шаги выполнятся на Mac.

Ключевой компонент — on-device классификатор PII-Tracer, который Perplexity открыла. Это 0.6B-бидайрекшнл энкодер на основе Qwen3 с bidirectional attention на 4096 токенов. Он определяет, что делать с защищёнными данными: оставить локально, замаскировать чувствительные фрагменты, отказать в действии или запросить согласие пользователя. Для обучения использовали 714 000 сэмплов, модель обучена на 37 меток PII. Вместе с ней опубликован бенчмарк PII-TRACE — 13 148 синтетических диалогов на 13 языках с 37 431 упоминанием идентификаторов.

На тестах PII-Tracer показал лучший character F1 (0.629) среди 12 детекторов и второе место по overlap F1 после GPT-5.6-sol. По согласованности нахождения всех копий идентификатора он лидирует с большим отрывом: 79,4% против 57,0% у GPT-5.6-sol. В сложном сегменте (6–10 упоминаний) — 0,691 против 0,464. Perplexity также применила скользящие окна с 50% перекрытием, что подняло recall с 0,830 до 0,965 на том же чекпоинте.