Perplexity 推出 Mac 端混合计算架构：云智能体协同本地模型，敏感数据不出设备
Perplexity 正式上线面向 Apple Silicon Mac 的 Hybrid Compute（混合计算）功能，支持 Pro/Max/Enterprise 订阅用户。该架构将单个任务动态拆分：前沿云模型负责搜索与推理，本地轻量模型实时处理含敏感数据的步骤，并通过开源的 PII-Tracer 分类器实现细粒度隐私门控。系统已开放下载，无需 Ollama 或 API 密钥。
混合计算：解决智能体的结构性隐私困境
Agentic 助手长期面临一个根本矛盾：其最有价值的上下文——交易文档、特权文件、客户记录——恰恰是用户绝不能上传至云端的数据。Perplexity 本周为 Mac 用户提供了新解法：Hybrid Compute。该架构将单一 Perplexity Computer 任务智能拆分，由云端前沿模型与用户 Mac 上的本地紧凑模型协同完成，并引入一道运行于设备端的隐私门控（on-device privacy gate），严格决定哪些内容可跨边界传输。Perplexity 同步开源了该门控背后的分类器代码。
即刻可用：部署门槛极低
Hybrid Compute 已对 Pro、Max 和 Enterprise 订阅用户正式开放，适配搭载 Apple Silicon 芯片、运行 macOS 15 或更高版本、至少配备 24GB 统一内存（推荐 32GB）的 Mac 设备。本地模型可通过 Mac 应用一键安装，无需依赖 Ollama、独立运行时环境或 API 密钥；所有本地运算不消耗云积分。
任务流：云启动、本地降级、无缝融合
任务始终始于云端——前沿模型执行网络搜索、规划与长程推理。一旦某一步骤涉及私有文件或敏感数据，Computer 会即时将该子任务移交至 Mac 本地模型，全程不重启任务、不丢失上下文，最终将云与本地两部分结果融合为统一输出。这与一周前 Perplexity 在 NVIDIA DGX Spark 上推出的本地优先模式形成镜像：后者从本地硬件启动，仅在获用户授权后才升至云端模型。两者共享同一编排器，但默认方向相反。由于 Computer 支持 iPhone 触发，用户可远程发起任务，而敏感步骤则在办公桌上的 Mac 上静默执行。Perplexity 明确建议将常开的 Mac mini 作为专用本地推理节点。
隐私门控：四重决策机制
任何受保护文件内容在抵达云端前，均由设备端分类器先行扫描，门控据此执行四类动作之一：完全保留在本地、对敏感片段进行掩码（masking）、拒绝该操作，或向用户请求明确授权。凭证、银行卡号、政府签发证件等信息接受最严格处理。掩码值在传出时被替换为占位符，并在云端响应返回后原样还原。
PII-Tracer：开源的 0.6B 参数敏感信息识别模型
门控核心是 PII-Tracer——一个基于 Qwen3 主干改造的 0.6B 参数双向编码器，将因果掩码替换为支持填充感知的双向注意力机制，窗口长度为 4,096 token。其线性标注头输出 37 类标签：1 个非跨度标签 + 9 类 PII（如身份证、邮箱、电话等）各自对应的 BIOES 位置标签，另设辅助头预测整段对话是否含敏感内容。模型经三轮训练，数据集约 71.4 万样本；推理阶段采用约束型 Viterbi 解码器解析标签序列。
PII-TRACE 基准测试：聚焦长文本中多提及一致性
配套基准 PII-TRACE 包含 13 种语言、10 种文字系统的 13,148 条合成对话，涵盖 37,431 处字符级标识符提及。其核心主张是：在长对话中识别‘大多数’PII 提及，不等于识别‘每一个’提及。实测显示，PII-Tracer 在字符级 F1（0.629）上居 12 个检测器之首，在跨段重叠（span-overlap）与包含（span-containment）F1 中位列第二，仅次于 GPT-5.6-sol。但在一致性指标上大幅领先：对重复出现的标识符，其 79.4% 的提及全部检出（GPT-5.6-sol 为 57.0%）；对跨轮次标识符，检出率达 77.6%（GPT-5.6-sol 为 55.1%）。在最难的‘6–10 次提及’组别中，PII-Tracer 得分为 0.691，显著高于 GPT-5.6-sol（0.464）、GLiNER2-PII（0.073）和 Claude Opus 4.8（0.045）。值得注意的是，单窗口召回率随文本增长明显下降：千字符内为 0.975，万字符以上降至 0.687。Perplexity 的优化方案是解码层面改进——采用 50% 重叠滑动窗口，使整体字符召回率从 0.830 提升至 0.965，多提及一致检测率从 0.794 升至 0.954。
模型选择与企业级管控能力
首发支持三款本地模型：Gemma 4 E4B、Qwen3.6 35B-A3B，以及一款专为 Computer 后训练的 Perplexity 自研模型。产品页面引导用户一键下载 PPLX Qwen 3.8 27B；其 Hugging Face 官方组织同步发布匹配的 `pplx-computer-qwen-3-8-27b` 及门控模型 `pplx-pii-masking-vllm`。对企业客户，管理员可配置全组织策略：强制留存在设备的数据类型、允许掩码的数据类型、必须人工审批的操作类型，并生成完整审计日志——这正是法律、医疗与金融团队真正落地的关键能力。