Perplexity, yapay zeka görevlerinde bulut tabanlı modeller ile bilgisayarda çalışan yerel yapay zeka modellerini bir araya getiren Hybrid Compute çözümünü duyurdu. Yeni sistem, özellikle hassas bilgilerin korunması ve yapay zekâ kullanım maliyetlerinin azaltılması hedefleriyle öne çıkıyor.
Perplexity, şubat ayında web’in yanı sıra kullanıcıların bilgisayarlarındaki dosya ve uygulamalarla da otonom şekilde çalışabilen Perplexity Computer platformunu kullanıma sunmuştu. Şirket, Mac için Personal Computer gibi farklı ürünlerle genişlettiği bu yapıya şimdi Hybrid Compute’u ekliyor.
Hybrid Compute, bir görevi Opus 5 veya GPT-5.6 Sol gibi bulut tabanlı frontier modeller ile kullanıcının bilgisayarında çalışan yerel bir LLM arasında bölmeye olanak tanıyor. Böylece hassas bilgiler içeren bölümlerin cihaz üzerinde işlenmesi ve buluta gönderilmemesi amaçlanıyor.
Perplexity’nin verdiği örneklerden biri hukuk alanından geliyor. Bir avukat, üzerinde çalıştığı bir dosyayı mevcut içtihatlarla karşılaştırarak bir hukuki metin hazırlamak istediğinde, müvekkiline ait hassas bilgileri bilgisayarında tutarken diğer işlemler için güçlü bulut modellerinden yararlanabilecek.
Yeni sistemin bir diğer avantajı ise maliyetleri düşürme potansiyeli. Yerel modeller, genellikle daha yüksek maliyetli frontier modellerin gerçekleştirdiği işlerin bir bölümünü üstlenerek çıkarım maliyetlerinin azaltılmasına yardımcı olabilecek.
Hybrid Compute, doğrudan Perplexity’nin Mac uygulamasına entegre ediliyor. Kullanıcı bir dosya yüklemek veya bilgi göndermek istediğinde sistem, hassas içerikleri otomatik olarak kontrol ediyor ve verinin buluta aktarılmasına ilişkin kullanıcıya uyarı sunuyor.
Şirket ayrıca bu amaçla yeni bir gizlilik sınıflandırıcısı geliştirdi. Sistem, kullanıcıya hangi dosya ve bilgilerin bilgisayarda tutulmasının daha uygun olabileceğini otomatik olarak önerecek. Görev farklı modellere dağıtılmadan önce kullanıcı, sistemin hassas olarak işaretlediği dosyaları inceleyerek önemli bir içeriğin gözden kaçıp kaçmadığını kontrol edebilecek.
Kullanıcılar aynı aşamada görevi hangi modellerin üstleneceğine de karar verebilecek. Yerel tarafta başlangıçta Gemma E4B ile Qwen’in 35 milyar parametreli 3.6 modelinin iki farklı versiyonu sunuluyor. Bu versiyonlardan biri Perplexity tarafından sonradan eğitildi.
Şirket, ilerleyen dönemde daha fazla yerel model desteği sunmayı planlıyor. Yerel modellerin kurulumu için ise terminal kullanmak gerekmiyor; Perplexity uygulaması kurulum sürecini doğrudan yönetiyor.
