Perplexity anunció la llegada de Portable Computer a Windows para PC compatibles con NVIDIA GeForce RTX, una plataforma de agentes de IA que permite ejecutar tareas localmente, mantener información confidencial dentro del equipo y reducir la dependencia de servicios en la nube.
Portable Computer es una versión local de Perplexity Computer, diseñada para planificar y ejecutar tareas de varios pasos directamente desde la computadora. Con la aceleración de las GPU NVIDIA GeForce RTX, el sistema puede analizar datos, consultar distintos archivos y automatizar tareas recurrentes utilizando modelos de IA locales.
Una de las principales ventajas de esta propuesta es la privacidad: la información procesada localmente permanece en el dispositivo y las tareas ejecutadas de esta manera no consumen créditos de Perplexity Computer. Cuando una tarea requiere capacidades más avanzadas de investigación o razonamiento, el usuario puede permitir que el agente recurra a modelos en la nube.
La aplicación incorpora modelos locales como Qwen 3.8 27B, que fue optimizado para funcionar con Perplexity Computer y las GPU NVIDIA RTX. De esta manera, Perplexity busca simplificar el uso de IA local, sin que los usuarios tengan que investigar qué modelos instalar ni configurar manualmente la infraestructura necesaria para ejecutarlos.
Portable Computer también puede integrarse con herramientas y servicios utilizados habitualmente en entornos laborales, entre ellos Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack y GitHub. Esto permite utilizar el agente para analizar proyectos de software, revisar información financiera o detectar problemas en métricas y embudos de conversión, manteniendo los datos localmente cuando la tarea no requiere conexión con la nube.
La versión para Windows ya está disponible en PC y laptops equipadas con NVIDIA GeForce RTX y al menos 24 GB de VRAM. El lanzamiento amplía el soporte que Portable Computer ya ofrecía para equipos RTX con Linux y apunta a facilitar el acceso a agentes de IA capaces de ejecutar flujos de trabajo directamente en el dispositivo.
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