Ejecutar un modelo de lenguaje grande (LLM) en un ordenador personal resulta cada vez más accesible, pero poner en marcha un agente que trabaje de manera autónoma allí representa un reto mayor. Perplexity ha dado un paso significativo al traer su agente Portable Computer a Windows, disponible ahora para ordenadores equipados con GPUs Nvidia GeForce RTX o RTX PRO compatibles. Sin embargo, esta opción viene con una condición estricta: solo es posible en tarjetas gráficas con un mínimo de 24 GB de memoria VRAM.
Este lanzamiento para Windows se suma a las versiones anteriores para Linux y Nvidia DGX Spark, que debutaron el 25 de agosto. Una semana después llegó la versión híbrida para Apple Silicon que distribuye las tareas entre modelos locales y en la nube para Mac. Adaptar Portable Computer a Windows no fue una simple tarea de portabilidad; el equipo de Perplexity tuvo que rediseñar aspectos clave como el tiempo de ejecución del modelo, la orquestación, la seguridad y la integración con el hardware, asegurando una experiencia de usuario consistente en todas las plataformas.
Más que solo modelos, una orquestación avanzada
Portable Computer agrupa múltiples elementos para ofrecer una experiencia funcional y completa. En Windows, incluye soporte para PPLX 27B —el modelo post-entrenado de Perplexity— y para Qwen 3.8 27B, ambos optimizados para GPUs RTX. Además, incorpora un navegador integrado, llamadas a herramientas y el sandbox propietario SPACE de Perplexity para mejorar la seguridad y el control. 
A diferencia de alternativas como LM Studio u Ollama, que facilitan la ejecución local de modelos pero no poseen funcionalidades avanzadas de autonomía para ejecutar tareas complejas de varios pasos, Portable Computer dota al agente con mayor capacidad de gestión por sí mismo. Esta complejidad técnica se refleja también en movimientos de la industria: DeepSeek, por ejemplo, ha contratado a cerca de 150 profesionales enfocados en infraestructura para agentes más que en los modelos en sí, ilustrando cuánto esfuerzo de ingeniería es necesario para llevar un modelo potente a un agente funcional y eficiente.
Integración y conexiones que desdibujan fronteras locales
La solución de Perplexity incluye conectores para aplicaciones muy extendidas como Microsoft Outlook, OneDrive, Word, así como para Google Drive, Gmail, Slack y GitHub. Esto redefine la noción de «local», pues el agente puede acceder a varios servicios externos aunque se ejecute en la máquina local.
Al no estar desconectado de internet, Portable Computer puede procesar tareas directamente en local, manejando archivos sin necesidad de subir documentos sensibles a la nube. Pero disponer del acceso simultáneo a ficheros locales y APIs remotas complican la gestión, ya que el agente debe determinar qué recursos son necesarios y desde dónde obtenerlos para maximizar eficiencia y privacidad.
Arquitectura híbrida con nube como respaldo
Perplexity reconoce que los modelos de 27.000 millones de parámetros ejecutados en GPUs domésticas tienen límites. Por eso, el diseño es híbrido: cuando una tarea supera la capacidad del modelo local, el agente puede recurrir a los modelos en la nube de Perplexity para un análisis más profundo.
Según Nvidia, el sistema solicita permiso al usuario antes de enviar cualquier dato a la nube, garantizando así una gestión responsable de la información. Esta distinción es crucial para empresas que manejan datos sensibles o sujetos a regulaciones estrictas, permitiendo que el agente realice la mayor parte del procesamiento internamente, sin exponer información crítica.
Además, completar tareas localmente reduce costes para los usuarios, ya que no se consumen créditos de Perplexity Computer cuando las operaciones se resuelven en el dispositivo.
Requisitos técnicos limitan la adopción, pero el potencial es enorme
Portable Computer está disponible mediante las suscripciones Perplexity Pro (20 dólares mensuales) y Max (200 dólares mensuales), tanto para usuarios individuales como para empresas. Próximamente se incorporará soporte para estaciones Nvidia DGX.
El verdadero desafío consiste en transformar estos agentes locales, que inicialmente han sido proyectos impulsados por desarrolladores, en herramientas robustas aptas para entornos empresariales. Al integrarlo en Windows, Perplexity accede a una base de usuarios crítica para acelerar la madurez y adopción de esta tecnología.
