Perplexity hat mit dem Portable Computer eine Version seines KI-Agenten vorgestellt, die komplett auf der eigenen Hardware läuft, ganz ohne Cloud-Anbindung. Die Software arbeitet auf Nvidias neuem Mini-Rechner DGX Spark und, mit Einschränkungen, auch auf gewöhnlichen RTX-Grafikkarten. Wer sensible Daten verarbeitet oder einfach keine laufenden Token-Kosten mehr zahlen will, bekommt damit erstmals eine offizielle Perplexity-Lösung ohne Serveranbindung.
Was der Portable Computer eigentlich macht
Bisher lief jeder Perplexity-Agent über die Server des Unternehmens: Anfragen gehen raus, ein Cloud-Modell rechnet, die Antwort kommt zurück. Beim Portable Computer dreht sich das um. Orchestrator, Planer, Tool-Router, Scheduler und sogar der Suchindex laufen direkt auf dem eigenen Gerät. Nur wenn eine Aufgabe zu komplex für die lokalen Modelle ist, etwa bei tiefer Recherche, schaltet das System nach Rückfrage auf ein Cloud-Modell wie GPT-5.5 oder Claude Fable 5 um.
Nate, VP Engineering bei Perplexity, beschreibt das Ziel so: Man habe dieselbe Oberfläche, die man aus der Cloud-Version kennt, als vollständig lokale App gebracht. Der Vergleich zu Ollama liegt nahe, nur bringt Perplexity gegenüber den reinen Modell-Runtimes ein fertiges Agentensystem mit Anbindung an Gmail, Google Drive, Slack, GitHub und Outlook mit.
Diese Hardware brauchst du
Referenzgerät ist der Nvidia DGX Spark, ein kompakter Desktop-Rechner mit der Grace-Blackwell-Plattform GB10. Wer keinen DGX Spark besitzt, kann den Portable Computer laut Perplexity und Nvidia auch auf eigenen RTX-PCs betreiben, vorausgesetzt die Grafikkarte bringt genug Speicher mit.
| Komponente | DGX Spark (Referenz) | Eigener RTX-PC |
|---|---|---|
| Prozessor | 20-Core Arm-CPU (Grace Blackwell GB10) | beliebige x86-CPU |
| Grafikkarte / Speicher | integrierte GPU, 128 GB Unified Memory | Nvidia RTX ab 24 GB VRAM, z. B. RTX 3090 oder neuer |
| Betriebssystem | Nvidia DGX OS (Linux) | Ubuntu, Windows folgt im September |
| Speicherplatz | ab 1 TB frei | ab 1 TB frei |
Apple Silicon steht bislang nicht auf der Roadmap. Wer einen Mac besitzt, geht also erst mal leer aus. Für einen Windows-PC mit einer RTX 4090 oder vergleichbaren Karte mit mindestens 24 GB VRAM sollte die Hardware laut den genannten Anforderungen ausreichen, sobald die Windows-Version im September verfügbar ist.
Welche KI-Modelle laufen lokal?
Auf dem DGX Spark läuft aktuell Qwen 3.8 27B in 3-Bit-Quantisierung, dazu Perplexitys eigenes, auf Qwen basierendes Modell PPLX 27B. Nvidias Nemotron 3.5 Lightning (30B) soll in Kürze folgen, ebenso eine lokale Spracherkennung auf Basis von Nemotron 3.5 ASR. Für Inferenz nutzt Perplexity vLLM und hat laut eigenen Angaben Modell und Orchestrierung gemeinsam optimiert, statt einfach ein bestehendes Sprachmodell in ein generisches Agentengerüst zu packen.
Preis und Verfügbarkeit
Der Portable Computer ist ab sofort für Pro- und Max-Abonnenten von Perplexity nutzbar, auf Enterprise-Seite gilt das Gleiche für Enterprise Pro und Enterprise Max. Einen separaten Aufpreis nennt Perplexity nicht, die Funktion ist Teil der bestehenden Abos. Die Installation läuft über die Perplexity-App per One-Click-Setup. Gestartet wird auf Linux, die Windows-Version soll im September nachziehen.
Wo die Grenzen liegen
Ganz ohne Haken kommt die lokale Variante nicht aus. Die 24-GB-VRAM-Hürde schließt die meisten Consumer-Grafikkarten aus, wer keine RTX 3090 oder besser im Rechner hat, braucht einen DGX Spark, der ursprünglich bei 3.999 US-Dollar startete und wegen Speicherengpässen zuletzt eher bei 4.699 US-Dollar lag. Kompakte 27B-Modelle erreichen bei komplexen Aufgaben zudem nicht die Qualität großer Cloud-Modelle, weshalb die Eskalation zur Cloud überhaupt existiert. Und die bisher veröffentlichten Benchmarks stammen ausschließlich von Perplexity selbst, unabhängige Tests deutscher oder internationaler Redaktionen stehen noch aus.
Wer den Rechner ohnehin lokal für KI-Aufgaben nutzt, muss außerdem bedenken, dass so ein System dauerhaft läuft und entsprechend Strom zieht, das relativiert die Ersparnis bei den Token-Kosten zumindest teilweise.
Warum Nvidia mitzieht
Für Nvidia ist der Portable Computer auch ein Türöffner für den DGX Spark, der bislang eher als Nische für Entwickler galt. Ein Nvidia-Vertreter aus dem Developer-Technology-Team beschreibt lokale KI als Bereich, der lange nur etwas für Bastler war, bis neue Open-Source-Modelle das geändert hätten. Die Partnerschaft passt in ein größeres Muster: Immer mehr Anbieter positionieren lokale Ausführung als Datenschutz-Argument gegenüber Cloud-KI, gerade für Firmen mit sensiblen Codebasen oder vertraulichen Dokumenten.
Wer sich grundsätzlich für KI-Tools ohne Cloud-Zwang interessiert, findet in unserem Artikel zu ChatGPT ohne Account einen weiteren Ansatz, wie Anbieter gerade an Zugangshürden für KI-Dienste schrauben. Und weil KI-generierte Inhalte inzwischen strenger geregelt werden, lohnt auch ein Blick in unseren Ratgeber zur KI-Kennzeichnungspflicht 2026.
Fazit
Unterm Strich bleibt der Portable Computer vorerst ein Angebot für eine kleine Zielgruppe. Wer schon eine RTX-Karte mit 24 GB VRAM oder mehr im Rechner hat und ohnehin Pro- oder Max-Kunde ist, kann ohne Zusatzkosten ausprobieren, wie sich ein lokaler KI-Agent im Alltag schlägt. Für alle anderen ist die Hardware-Hürde schlicht zu hoch, einen DGX Spark für rund 4.000 bis 4.700 US-Dollar kauft sich niemand mal eben nebenbei. Spannend ist es trotzdem, weil Perplexity und Nvidia hier zeigen, dass sich ein komplettes Agentensystem mit Suchindex, Tool-Anbindung und allem Drum und Dran tatsächlich offline betreiben lässt, nicht nur ein einzelnes Sprachmodell wie bei Ollama. Falls du selbst überlegst, deinen Gaming-PC für solche KI-Aufgaben aufzurüsten, lohnt sich ein Blick auf unsere Komponentenauswahl.
Quellen: Perplexity, Perplexity Produktseite
