Perplexity｜Portable Computer：本地Agent默认零Token计费

Agent一旦从「问一句答一句」变成「盯着文件夹干一下午」，云端的Token表就会像水表一样转个不停——Portable Computer把默认执行放在本机，并把计费表停在零。对律所、投行与医疗团队来说，卖点往往不是模型有多聪明，而是1099和病历能不能不出设备边界。

Perplexity是AI搜索与Agent公司，此前已推出面向知识工作的Agent平台「Computer」。8月25日，公司与英伟达联合发布「Portable Computer」：把同一套Agent体验迁移到用户自有硬件，首发支持英伟达DGX Spark桌面超算与配备RTX GPU的Linux机器（约24GB显存及以上，大致GeForce RTX 3090级别）。本地默认执行：模型、文件与工作留在设备，本地完成不消耗云端计费额度；仅当单步需要更强前沿模型时，系统征得用户许可后再上云，且上云前经PII分类并展示将外发内容。

产品与工程要点：

1. 打包交付：本地模型、Agent harness、推理引擎（底层使用vLLM，高级用户可接自有端点）、工具、连接器与安全沙箱一体安装，降低自建本地AI栈门槛。
2. 模型：可选Qwen 3.8 27B或Perplexity后训练PPLX 27B；英伟达Nemotron 3.5 Lightning即将跟进。
3. 订阅：面向Pro、Max、Enterprise Pro、Enterprise Max；Linux首发，Windows预计2026年9月。
4. Harness设计：针对小模型缩小系统提示与工具面，连接器改为紧凑CLI工具而非常驻MCP巨上下文；自带健康检查与OS级沙箱，无沙箱则禁用工具执行。
5. 评测：公司称在自研Local Knowledge Work Bench（53项任务，计划开源）上，同模型下Computer harness优于Pi、Hermes等；混合模式下本地模型加云端顾问可在Terminal Bench等任务以约三分之二成本追回约六成性能差距。

所谓Agent harness，白话是围着模型搭的「脚手架」——提示怎么写、工具怎么调、失败怎么重试、权限怎么收——模型智商相近时，.harness往往决定任务能不能做完。Perplexity论文论点是小模型扛不住巨型通用.harness，必须模型与.harness协同设计。

产业观察上，英伟达需要DGX Spark的「杀手应用」，Perplexity需要差异化隐私与成本故事，两者在本地Agent上利益同向。可以把它想成：把云端的「按Token出租大脑」，改成「卖铲子让你自己挖」——铲子是一次性硬件，挖多久不再按勺计费。对Ollama等本地推理工具，Portable Computer争的是「装完就能干活」的一键体验，而不是只会跑模型。局限也清晰：24GB显存门槛排除绝大多数笔记本，Linux-only首发，苹果硅未在路线图上。

需要把边界读清楚。核心基准为Perplexity自研，外部独立复现仍少；复杂推理仍依赖云端顾问，不能宣称完全离线替代前沿模型。下一观察点是Windows版上线节奏、企业部署模板与DGX Spark预装合作是否落地。