プロダクト公開 2026-09-24· 約7分

Perplexityのローカル版エージェント「Portable Computer」がWindowsに──RTX／RTX PROのVRAM 24GB以上で、Qwen3.8-27Bをローカルで動かして多段階の仕事をこなし、機密データは端末に残しクレジットも消費しない。クラウドに送るときは許可を求める

NVIDIAは2026年9月14日、Perplexityのエージェント「Perplexity Computer」のローカル版「Portable Computer」が、Windows版Perplexityアプリで対応するGeForce RTX／RTX PROのPCに対応したと発表した。多段階のタスクを計画して実行するエージェントで、ローカルモデルでデータ分析・ファイル横断の整理・定型作業をこなし、機密情報は端末に残り、ローカルで完了した仕事はクレジットを消費しない。高度な推論が要るときはクラウドに上げるが、端末外に送る前に利用者に許可を求める。Perplexity向けに事後学習しRTX向けに最適化したQwen3.8-27Bのようなローカルモデルを同梱し、環境構築は不要。Outlook・OneDrive・Word・Google Drive・Gmail・Slack・GitHubのコネクタ、内蔵ブラウザとSPACEサンドボックス。対応はVRAM 24GB以上、DGX Stationは近日。

執筆・編集：AI時短ラボ

読み方
筆者が確かめた点
書かれていないこと
出典はNVIDIAのブログ
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2026年9月18日・日本時間時点の情報です。 NVIDIAのブログ（9月14日）を読んだ。当サイトはPerplexity Computerの導入モデル（FDEの客先常駐）を扱ったが、そのローカル版がWindowsの一般的なRTX PCに来た、という話で、ローカルLLMを「エージェントとして」使う入口として読める。ローカル実行の道具はLM Studio、モデルの目安はローカルLLMおすすめ10選に。

3行まとめ

何が来たか。 Perplexityのエージェント**「Perplexity Computer」のローカル版「Portable Computer」が、Windows版Perplexityアプリで、対応するGeForce RTX／RTX PRO**のPC・ワークステーションに対応（既存のDGX SparkとLinux版RTX PCに続く）。多段階のタスクを計画して実行し、ローカルモデルでデータ分析・ファイル横断の整理・定型作業をこなす。機密情報は端末に残り、ローカルで完了した仕事はPerplexity Computerのクレジットを消費しない。高度な推論が要ると判断したときはクラウドに上げるが、端末外に情報を送る前に利用者に許可を求める。

中身。 Perplexity Computer向けに事後学習しRTX向けに最適化したQwen3.8-27Bのようなローカルモデルが同梱され、モデルの選定や複雑なソフトウェアスタックの構築は不要。内蔵ブラウザと独自のSPACEサンドボックス、Outlook・OneDrive・Word・Google Drive・Gmail・Slack・GitHubのコネクタ。例：GitHubの開いているPRを状態で整理して次の手を出し、古い文書を見つけて更新案を提出／2年分の証券サマリー・1099・税務申告から手数料と税の負担を生む保有を、ファイルとページを出典に追跡（文書をチャットボットに送らずに）／アクティベーションが横ばいの理由をファネルのエクスポートからローカルで分析し、Slackに投稿。

条件。 VRAM 24GB以上のGeForce RTX／RTX PRO。DGX Stationは近日対応。NVIDIAの同記事の「ICYMI」欄には、GLM 5.3 Flash（DGX Station・DGX Spark 2台向け最適化）、DeepSeek-V4.1 Flash（KVキャッシュ削減）、Qwen3.8-Flash-NextとQwen4の早期プレビュー（DGX Spark 1台でNVFP4）、GLM 5.3（744Bのフラッグシップ。DGX StationとDGX Spark 4台）が並ぶ。

読み方

**「ローカルで完了した分はクレジットを消費しない」**が、利用者側の動機になる。Perplexity Computerの課金の単位はクレジットで、ローカルの27Bで済む仕事を端末に寄せれば費用が下がる。当サイトのPerplexityの使い方・料金と合わせて読む
VRAM 24GB以上は、Qwen3.8-27BがどのMacで動くかで数えたGGUFのファイルサイズ（Q4_K_Mで16.46GB、Q6_Kで21.98GB）と整合する。RTX 4090／5090クラスか、RTX PROのワークステーションが前提で、一般的なゲーミングPC（VRAM 8〜16GB）では動かない
クラウドに上げる前に許可を求める設計は、当サイトがAIエージェントの作り方で整理した「止まる条件」を、データの持ち出しの境界に置いたもの。ローカルとクラウドの境目を利用者が見られるかが、この種の製品の要点になる
同梱モデルの背景はQwen3.8-27Bの記事と中国AIモデルまとめに

筆者が確かめた点

この記事の下調べで、筆者は9月18日にNVIDIAのブログを取得し、対応条件・同梱モデル・コネクタ・クレジットの扱い・許可の設計・3つの利用例の記述がその原文にあることを確認した。Perplexity側の発表文は本記事では取得していない。筆者はRTX搭載のWindows PCを持たず、Portable Computerを動かしていない。