Perplexity 的 Portable Computer 登陆 Windows，新增本地 MCP 与定时任务

9 月 14 日，Perplexity 的官方 X 账号宣布 Portable Computer 已在配备 NVIDIA RTX GPU 的 Windows PC 上可用：harness、agents 与模型在用户自己的电脑上本地运行，处理本地文件与已连接的应用时不把任务发送到云端，需要时再使用前沿云端模型（）。同一组帖文称，这次更新还加入了对本地 MCP 与定时任务的支持（）。

同一天，NVIDIA 的官方账号发布了同一条消息：Perplexity Portable Computer 现已在 Windows 上可用，适用于显存 24GB 及以上的 GeForce RTX 与 RTX PRO GPU（）。Perplexity 的博客写明，入口是现有的 Perplexity Windows 应用，开放对象是 Pro 与 Max 订阅用户，涵盖个人与企业方案（）。上述能力与门槛的表述，均来自两家公司自己发布的公告。

从 DGX Spark 和 Linux 机器，走到 Windows 桌面

Portable Computer 在 8 月首发于 NVIDIA DGX Spark。Perplexity 在 9 月 14 日的博客里称，这是公司第一次把 Perplexity Computer 的完整能力带到本地机器上；NVIDIA 称，这次 Windows 版本建立在既有的 DGX Spark 与运行 Linux 的 RTX PC 支持之上（）。Tom's Hardware 给出了更具体的时间：Portable Computer 最初在 8 月 25 日面向 Linux 发布（）。

NVIDIA 把 Portable Computer 定义成 Perplexity Computer 的本地版本，后者是会规划并执行多步任务的 agent。这次发布的区别在于运行位置。Perplexity 博客写明，Portable Computer 把模型、agent harness、orchestrator 和 scheduler 全部放在 Windows 设备上运行；更早的 Personal Computer for Windows 带来的是在云端执行、但可以操作本地文件与已连接应用的 agent。按两家公司的说明，在本机跑完的工作不消耗 Computer 额度。

NVIDIA 的帖文把这次发布描述成两家公司一起让 Windows RTX PC 上的本地 AI「更私密、更容易获得、更有用」（）。

本地 MCP 与定时任务：重复工作留给本机

新增的定时任务把「离开时让电脑干活」写成了产品功能：Perplexity 的帖文说，可以把重复性工作交给 Portable Computer，并排程在用户离开时于电脑上运行。博客给的例子是物流公司的对账场景：每天早上让 Portable 在指定文件夹里核对运费发票，与承运商的本地费率表比对，标出重复收费或偏离合同的价格，再生成一份列明发票、差异与建议处理方式的例外清单。按公告的说法，发票和费率数据不离开公司设备。

本地 MCP 是这次新增的另一项能力。Portable 通过运行在 Windows 设备上的本地 MCP server 连接其他桌面应用，本地模型可以在自动化流程里调用这些应用的工具和数据，同时把工作留在设备上。Perplexity 说这比单纯的本地文件访问更宽：Portable 可以处理允许文件夹里的文档、表格、演示文稿、PDF、代码和图片，再用工具对它们采取动作。本地 orchestrator 可以对接 Gmail、Outlook、Slack 和 GitHub；NVIDIA 列出的连接器还包括 Microsoft Word、OneDrive 和 Google Drive。

云端介入的时机与许可

Portable 在需要时会调用云端。按 Perplexity 的说明，一个任务需要最新信息或更强推理时，用户可以引入 Perplexity Search 的带引用结果，或调用 15 个以上前沿模型中的一个；当任务需要把设备上的内容发往云端时，Portable 会先征求用户许可。NVIDIA 的博客补了另一层机制：agent 自己能识别需要云端支持的任务，并在信息离开设备前请求许可；应用还内置浏览器和 Perplexity 自有的 SPACE 沙箱。

在 Perplexity 举的例子里，工程师可以让 Portable 对照本地代码库审查一批 open PR，把它们分成可合并、待评审、受阻、陈旧几类；在工程师批准摘要与待办事项之后，agent 再把结果发到团队的 Slack 频道，并 @ 每项的直接责任人。离开设备的只有最后发到 Slack 的这一步。

谁能在本机跑：显存门槛与 Pro/Max 订阅

Perplexity 在帖文里把要求和入口一起写明：在 Perplexity Windows 应用里开始使用，端侧推理需要 24GB VRAM 及以上的 NVIDIA RTX GPU（）。本地模型不需要用户自己研究：Perplexity 博客说，在模型下拉菜单里选好模型后即可一键下载；NVIDIA 举的例子是 Qwen 3.8 27B，称其针对 Perplexity Computer 做过后训练、为 RTX GPU 优化。

据 Tom's Hardware 按显存梳理，够到这条线的消费级型号是 RTX 3090、3090 Ti（24GB）、RTX 4090（24GB）和 RTX 5090（32GB），工作站侧的 RTX PRO Blackwell 则是 4000（24GB）、4500（32GB）、5000（48GB 或 72GB）和 6000（96GB）。报道称，这条门槛卡的是显存容量。同一篇报道还指出，对已经拥有符合条件 RTX PC 的用户，这次发布省掉了另买一台机器；DGX Spark Founders Edition 的售价是 4,699 美元。

公告下面的追问

Perplexity CEO Aravind Srinivas 在同一天的帖文里把这次发布概括为「每一台跑在 NVIDIA 硬件和 Perplexity harness 上的 Windows PC，都获得不限量的本地智能」（）。在两家的帖文下面，一部分回复追问的是这道显存门槛和「本地」的实际含义。

用户 @glitchtruth 在 NVIDIA 帖文下写道，多数人手上的 RTX 显卡只有 8GB 显存，好用的 agent 模型放不进去，困难的任务最后还是要离开电脑（）；按两家的口径，显存低于 24GB 的显卡不在端侧推理的支持范围内。另一位用户 @thebasedcapital 在 Perplexity 帖文下提出定时任务的前提问题：本地跑定时任务意味着机器要保持开机，系统的休眠设置可能让凌晨的任务跑不起来，而云端的 cron 不会遇到这件事（）。

NVIDIA 在博客里说，DGX Station 的支持「预计很快」到来。Tom's Hardware 则指出一处悬而未决的机型问题：24GB 显存的 RTX 5090 Laptop GPU 没有被两家公司明确提到。