Il 14 settembre 2026 Perplexity Portable Computer su Windows è diventato realtà: l’agente che pianifica ed esegue attività multistep gira ora interamente sul PC dell’utente, senza passare dal cloud. Fino a quel momento la versione locale era riservata a Linux e ai sistemi NVIDIA DGX Spark. L’annuncio arriva dal blog di NVIDIA, che parla di disponibilità immediata sui PC con GPU GeForce RTX e RTX PRO. Per chi lavora con documenti riservati è una notizia concreta. Ma «locale» non significa automaticamente «nessun dato esce», e per un uso aziendale la distanza fra le due cose è esattamente il punto.
In questo articolo scoprirai:
- Cos’è Perplexity Portable Computer su Windows e come funziona
- Perplexity Computer, Portable e Personal: qual è la differenza
- Cosa gira in locale con Perplexity Portable Computer e cosa no
- Perplexity Computer contro ChatGPT: i benchmark a confronto
- Quanto costa Perplexity Computer e quale hardware serve davvero
Cos’è Perplexity Portable Computer su Windows e come funziona
Portable Computer non è un chatbot: è l’intera catena agentica che si sposta sulla tua macchina, harness, orchestratore, modelli post-trainati e sandbox degli strumenti. Nell’annuncio di NVIDIA l’agente «pianifica ed esegue attività multistep»: analizza dati, mette insieme informazioni sparse su più file e gestisce il lavoro ricorrente. Se il concetto di agente AI vi è nuovo, il punto di partenza è quello. I connettori dichiarati sono Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack e GitHub.
Il modello locale predefinito è indicato dall’annuncio ufficiale di Perplexity con la designazione testuale «Qwen 3.8 27B», post-trainato da Perplexity e ottimizzato per le RTX. Al lancio, secondo TechSpot, le opzioni erano tre: Qwen 3.8 27B, PPLX 27B e Nemotron 3.5 Lightning di NVIDIA, un 30B con 3 miliardi di parametri attivi.
Poi c’è un requisito che non è tecnico ma commerciale: serve comunque un abbonamento Pro o Max anche quando l’inferenza non tocca i server di Perplexity, come conferma Tom’s Hardware. La guida di Layer3Labs aggiunge i piani Enterprise Pro ed Enterprise Max, precisando che il prodotto «non è venduto come acquisto separato».
Quali GPU GeForce RTX arrivano ai 24 GB di VRAM richiesti
La soglia è 24 GB di memoria video, e taglia fuori la gran parte dei PC consumer. Nell’elenco di Tom’s Hardware rientrano RTX 3090 e 3090 Ti, RTX 4090 e RTX 5090 (32 GB), più le RTX PRO Blackwell 4000, 4500, 5000 e 6000, fino a 96 GB. Layer3Labs consiglia 32 GB come configurazione realistica. Se cercate un agente che giri su hardware ordinario, il confronto giusto è con LFM2.5-2.6B, che gira su CPU.
Perplexity Computer, Portable e Personal: qual è la differenza
La confusione è legittima, perché Perplexity ha tre prodotti con nomi quasi identici. Perplexity Computer è la versione cloud: l’analisi di Vellum la descrive come una piattaforma agentica che orchestra 19 modelli diversi per ricercare, pianificare ed eseguire lavoro multistep, inclusa negli stessi abbonamenti Pro e Max ma senza alcun requisito hardware.
Portable Computer è la stessa idea rovesciata. Come sintetizza la stessa analisi, «l’intero runtime, il modello orchestratore, il modello subagente, l’agent harness, la sandbox degli strumenti e i connettori delle app girano su hardware di tua proprietà», e i passi eseguiti in locale hanno costo token zero.
Personal Computer, infine, è l’agente desktop che usa il computer al posto tuo, appoggiandosi però ai modelli cloud: la ricostruzione di Vellum lo colloca come prodotto distinto dalla versione cloud e da quella locale. È l’equivalente Perplexity di ciò che Anthropic chiama Computer Use: abbiamo spiegato il meccanismo nella guida a Computer Use di Claude.
Per il quadro d’insieme restano utili la guida a Perplexity AI e l’analisi della piattaforma API per agenti.
Cosa gira in locale con Perplexity Portable Computer e cosa no
Questa è la parte che vale la pena leggere due volte. Secondo la ricostruzione di Layer3Labs restano sulla macchina l’inferenza del modello, l’orchestratore, il planner, il tool router, lo scheduler, la coda dei task, l’indice di ricerca, l’elaborazione dei documenti privati e la classificazione dei dati personali. È un perimetro serio.
Ma le ricerche web e ogni chiamata ai connettori escono dal dispositivo: lo stesso documento cita esplicitamente Google Drive, Gmail, Slack e GitHub, che per definizione dialogano con un server esterno. The Rundown AI lo mette in una riga che vale un’informativa privacy: «local-first non significa che nessun dato lasci mai il dispositivo».
Il secondo canale è l’escalation. NVIDIA spiega che l’agente riconosce quando un task ha bisogno del cloud e chiede il permesso all’utente prima di inviare informazioni fuori dal dispositivo, e la cronaca di TuttoTech precisa che riguarda i compiti con «capacità di ragionamento più avanzate» o la ricerca sul web.
Il guadagno, in compenso, è netto: il lavoro completato in locale non consuma crediti Perplexity Computer, come scrive NVIDIA. E c’è una novità architetturale che in azienda pesa: Tom’s Hardware segnala il supporto a server MCP locali per collegare le applicazioni desktop. Se il protocollo non vi è familiare, partite da cos’è un MCP server.
Perplexity Computer contro ChatGPT: i benchmark a confronto
La domanda che circola nelle ricerche, se questo agente sia davvero buono, ha una risposta con numeri, da leggere però per quello che sono: benchmark interni di Perplexity, non test indipendenti.
Sul Local Knowledge Work Bench interno da 53 task, Computer con Qwen 3.8 27B su DGX Spark ha ottenuto l’82,6%, contro il 77,6% dell’harness open source Pi e il 74,0% di Hermes, secondo i dati di Vellum. Nel resoconto di TechSpot si aggiungono l’85,4% per il modello PPLX e un 66,7% su BrowseComp.
Il dato più onesto è un altro. Layer3Labs misura il coding locale al 59,6%, che sale al 73,0% quando l’agente può consultare un advisor cloud: il divario fra locale e frontiera esiste ancora e sui compiti complessi si sente. Stessa cautela sul contesto, dichiarato a 260.000 token ma che secondo la stessa fonte degrada oltre i 100.000 circa.
Il confronto con un assistente cloud mainstream, quindi, non si gioca sulla qualità pura della risposta: lì un assistente come ChatGPT resta avanti, perché attinge a modelli di frontiera senza vincoli di VRAM. Si gioca su tre cose diverse: i dati che non escono, i costi variabili che spariscono e la possibilità di far girare lavoro ricorrente e a lungo orizzonte senza guardare il contatore. È la stessa logica vista con gli agenti AI on-device.
Quanto costa Perplexity Computer e quale hardware serve davvero
Proviamo ad adottarlo davvero. Il conto non è il modello, è la postazione: serve una GPU da almeno 24 GB per ogni persona, più l’abbonamento a testa che resta dovuto anche con l’inferenza in locale. The Rundown AI indica il piano Pro a 20 dollari al mese o 200 all’anno e un listino intorno ai 4.700 dollari per il DGX Spark.
Poi c’è il rischio operativo, che nessuna scheda video risolve. Sempre The Rundown AI lo scrive senza giri di parole: «l’accesso dell’agente a file, app e credenziali crea rischio operativo». Un agente con accesso a Gmail, Slack, Drive e GitHub di un dipendente è a tutti gli effetti un’identità in più da governare, con permessi, log e revoche.
Cosa serve oltre al modello che gira in locale
Tre cose che il download non porta con sé. La governance dei connettori: decidere quali cartelle e quali caselle un agente può leggere, e chi lo decide. L’affidabilità nel tempo: un modello che cambia versione va rimisurato, non dato per buono. E l’integrazione con i processi che avete già, il punto esatto in cui quasi tutti i progetti si fermano.
È la differenza fra comprare uno strumento e avere un sistema che funziona: l’abbiamo raccontata scegliendo fra agenti su misura e SaaS e nella guida su come creare agenti AI.
È per questo che con MIMIR non ci limitiamo a consegnare un agente: l’onboarding è assistito, perché la parte difficile non è il modello ma i vostri dati, i vostri permessi e i vostri processi. Se avete un’esigenza concreta su AI e agenti in azienda, parliamone insieme: capire cosa conviene tenere in locale e cosa no è già metà del lavoro.
Fonti:
- NVIDIA, Perplexity Portable Computer arriva sui PC Windows con GPU RTX
- Perplexity, Portable Computer for Windows is here (annuncio ufficiale)
- Tom’s Hardware, requisiti RTX, 24 GB di VRAM e abbonamento Pro o Max
- TechSpot, i modelli disponibili al lancio e i punteggi PPLX
- Vellum, analisi tecnica di Perplexity Computer e del benchmark interno
- The Rundown AI, prezzi, rischio operativo e limiti del local-first
- TuttoTech, quando l’agente chiede di passare al cloud
- Layer3Labs, guida operativa: cosa resta in locale e cosa esce
Domande frequenti
Che GPU serve per usare Perplexity Portable Computer su Windows?
Serve una GPU GeForce RTX o RTX PRO con almeno 24 GB di VRAM. Rientrano RTX 3090 e 3090 Ti, RTX 4090 e RTX 5090, oltre alle RTX PRO Blackwell 4000, 4500, 5000 e 6000. Layer3Labs consiglia 32 GB come configurazione realistica.
Con Portable Computer i miei dati restano davvero sul PC?
In parte. Inferenza, orchestratore, planner, indice di ricerca e analisi dei documenti privati restano in locale, ma le ricerche web e ogni chiamata ai connettori come Gmail, Google Drive, Slack e GitHub escono dal dispositivo. L'agente puo inoltre chiedere il permesso di passare al cloud per i task piu complessi.
Serve un abbonamento anche se l'agente gira in locale?
Si. Portable Computer non si acquista separatamente ed e incluso nei piani Pro e Max, oltre che negli Enterprise Pro ed Enterprise Max. L'abbonamento resta dovuto anche quando l'inferenza non tocca i server di Perplexity, mentre il lavoro completato in locale non consuma crediti Perplexity Computer.
Perplexity Portable Computer e Perplexity Personal Computer sono la stessa cosa?
No. Portable Computer esegue tutta la catena agentica sul vostro hardware, mentre Personal Computer e l'agente desktop che usa il computer al posto vostro appoggiandosi ai modelli cloud, disponibile anche su Mac. Perplexity Computer, invece, e la versione interamente cloud che orchestra 19 modelli diversi.
