NVIDIA Blog
92

Sản phẩm

Perplexity ra mắt ứng dụng Windows chạy cục bộ, tối ưu sức mạnh từ NVIDIA RTX

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Perplexity chính thức phát hành phiên bản Windows cho phép thực thi các tác vụ phức tạp ngay trên thiết bị. Nhờ tận dụng sức mạnh từ GPU NVIDIA RTX, dữ liệu nhạy cảm được bảo mật tại chỗ mà không tiêu tốn tài nguyên đám mây.

Bản dịch AI

Perplexity Portable Computer Is Now Available on Windows, Powered by NVIDIA RTX

Khi các mô hình cục bộ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, các AI agent có thể xử lý nhiều công việc trực tiếp trên PC mà vẫn giữ được thông tin nhạy cảm ngay trên thiết bị.

Portable Computer là phiên bản cục bộ của agent Perplexity Computer, có khả năng lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ đa bước. Được tăng tốc bởi GPU NVIDIA, nó sử dụng các mô hình cục bộ để phân tích dữ liệu, tổng hợp thông tin từ nhiều tệp tin và xử lý các công việc lặp đi lặp lại. Thông tin nhạy cảm được lưu giữ trên thiết bị và các công việc hoàn thành cục bộ sẽ không tiêu tốn tín dụng (credits) của Perplexity Computer. Người dùng cũng có thể điều phối công việc lên các mô hình đám mây để thực hiện nghiên cứu và suy luận nâng cao hơn.

Hôm nay, Perplexity bổ sung Portable Computer vào ứng dụng Perplexity trên Windows dành cho các PC chạy NVIDIA GeForce RTX và máy trạm NVIDIA RTX PRO tương thích, mang AI agent mạnh mẽ đến với nhiều người dùng Windows PC hơn. Bản phát hành này được xây dựng dựa trên sự hỗ trợ hiện có cho các hệ thống NVIDIA DGX Spark và các PC RTX chạy Linux.

Các Local Agent được vận hành bởi NVIDIA RTX

Perplexity kết hợp AI cục bộ và AI đám mây trong cùng một ứng dụng, cho phép người dùng làm việc với các tệp tin nhạy cảm trên PC và tận dụng các công cụ tích hợp của Computer như trình duyệt tích hợp và môi trường sandbox SPACE độc quyền.

Đối với các tác vụ đòi hỏi khả năng suy luận nâng cao hơn, Portable Computer có thể tự nhận diện khi nào tác vụ cần sự hỗ trợ từ đám mây, đồng thời hỏi ý kiến người dùng trước khi gửi thông tin ra khỏi thiết bị.

Ứng dụng đơn giản hóa quá trình thiết lập với một mô hình cục bộ, chẳng hạn như Qwen 3.8 27B, đã được huấn luyện hậu kỳ để hoạt động với Perplexity Computer và tối ưu hóa cho GPU NVIDIA RTX. Người dùng có thể bắt đầu sử dụng agent mà không cần phải nghiên cứu về các mô hình hay cấu hình các ngăn xếp phần mềm phức tạp vốn thường cần thiết để chạy AI cục bộ.

Các trình kết nối (connectors) cho Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack và GitHub giúp mở rộng trải nghiệm đó trên các tệp tin và ứng dụng vốn đã là một phần trong quy trình làm việc hàng ngày của người dùng.

Ví dụ, agent có thể hỗ trợ:

Trải nghiệm Portable Computer trên Windows PC ngay hôm nay

Portable Computer khả dụng cho các GPU NVIDIA GeForce RTX và RTX PRO có VRAM từ 24GB trở lên. Hỗ trợ cho NVIDIA DGX Station dự kiến sẽ sớm ra mắt.

Hãy trải nghiệm Perplexity Portable Computer ngay hôm nay.

#ICYMI: Những cập nhật mới nhất từ NVIDIA Local AI

🧠 GLM 5.3 Flash của Z.ai mang lại hiệu suất ấn tượng và trí tuệ thị giác với chi phí thấp, được tối ưu hóa cho DGX Station và các hệ thống DGX Spark kép.

🐋 DeepSeek-v4.1 Flash giúp giảm đáng kể nhu cầu bộ nhớ đệm key-value và chi phí vận hành cho các khối lượng công việc AI agent phức tạp, mang lại trí tuệ vượt trội trên mỗi chi phí bỏ ra.

⚡ Qwen đã phát hành Qwen3.8-Flash-Next, một mô hình hỗn hợp chuyên gia (mixture-of-experts) đa phương thức với trọng số mở, và bản xem trước sớm của Qwen4, có thể chạy cục bộ trên một DGX Spark duy nhất với NVFP4 và mang lại hiệu năng vượt xa mong đợi.

👾 GLM 5.3 là mô hình chủ lực 744 tỷ tham số của Z.ai, được tinh chỉnh cho các phiên làm việc của agent kéo dài hàng giờ trên DGX Station và cụm bốn hệ thống DGX Spark.

Theo dõi NVIDIA RTX Spark trên X, Instagram, TikTok và Facebook — và cập nhật thông tin bằng cách đăng ký nhận bản tin NVIDIA Local AI. Theo dõi NVIDIA Workstation trên LinkedIn và X.

Xem thông báo liên quan đến thông tin sản phẩm phần mềm.

PerplexityNVIDIAAI cục bộWindowsBảo mật dữ liệu
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ NVIDIA Blog. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.