الحوسبة الهجينة من Perplexity على أجهزة Mac: كيف تفصل بوابة الخصوصية بين الذكاء الاصطناعي المحلي والسحابي

تُعد Perplexity Hybrid Compute على Mac أكثر إثارة للاهتمام باعتبارها بنية للخصوصية منها طريقة أخرى لتشغيل نموذج لغوي كبير محليًا. إذ يمكن لمهمة واحدة في Perplexity Computer الآن الجمع بين نماذج متقدمة في السحابة ونموذج محلي على جهاز Mac مزوّد بشريحة Apple silicon. تتولى النماذج السحابية مهام مثل البحث والتخطيط والاستدلال الصعب، بينما يمكن للجانب المحلي التعامل مع الملفات الخاصة والمعلومات الحساسة والإجراءات على الجهاز. وبينهما توجد بوابة خصوصية محلية تتحكم في المعلومات المسموح لها بتجاوز حدود الجهاز.

وهذا يغيّر معنى «الذكاء الاصطناعي الهجين». فلم يعد الأمر يقتصر على اختيار المستخدم يدويًا بين Ollama وواجهة برمجة تطبيقات سحابية. إذ تحاول Perplexity جعل التوجيه جزءًا من الوكيل نفسه: تحديد الجزء من المهمة الذي ينتمي إلى التنفيذ المحلي، والتعرّف على السياق الحساس قبل مغادرته جهاز Mac، واستخدام الذكاء السحابي بشكل انتقائي عندما يضيف قيمة. وهذا يجعل Hybrid Compute دراسة حالة مفيدة لسؤال أكبر يتعلق بالذكاء الاصطناعي المحلي: عندما يمتد سير عمل واحد عبر نماذج محلية وسحابية، فما البيانات والإجراءات والحالة التي ينبغي أن تظل تحت سيطرة المستخدم؟

ما هي Perplexity Hybrid Compute على Mac؟

Perplexity Hybrid Compute هو وضع في Perplexity Computer يتيح لمهمة واحدة استخدام الذكاء الاصطناعي السحابي ونموذج على الجهاز معًا، من دون مطالبة المستخدم بتقسيم سير العمل يدويًا إلى مطالبات منفصلة. أعلنت Perplexity عن الميزة في 1 سبتمبر 2026، باعتبارها امتدادًا لتوجهها الأوسع نحو الوكلاء المحليين أولًا.

نقلت بنية Perplexity Portable Computer المحلية أولًا السابقة المنسّق، والمخطط، وتوجيه الأدوات، وقائمة انتظار المهام، وفهرس البحث، وتنفيذ النماذج إلى الأجهزة المحلية. أما الحوسبة الهجينة، فتتعامل مع المشكلة بطريقة مختلفة: إذ تُبقي الذكاء السحابي ضمن الحلقة عمدًا، مع وضع حدّ للسياسات حول الأعمال الخاصة.

في إعلان Perplexity عن الحوسبة الهجينة، وُصفت كيفية توزيع المهام بوضوح.

لذلك، فإن الوحدة المهمة ليست النموذج، بل المهمة. ويمكن لأجزاء مختلفة من المهمة نفسها أن توجد في مناطق ثقة مختلفة.

ما الذي يعمل محليًا وما الذي يعمل في السحابة؟

تصبح الحوسبة الهجينة أكثر منطقية عندما تتوقف عن التفكير بمنطق «نموذج محلي مقابل نموذج سحابي»، وتسأل بدلًا من ذلك عمّا يجيده كل جانب فعليًا.

يظل الذكاء الاصطناعي السحابي جذابًا بفضل معرفته الحالية بالويب، وقدرته على إجراء أبحاث واسعة، واستدلاله المتقدم. ويكون جهاز Mac في وضع أفضل للعمل مباشرةً مع الملفات والتطبيقات التي لا ينبغي نسخها إلى سياق نموذج بعيد. وينسّق Perplexity Computer بين الجانبين، بحيث لا يضطر المستخدم إلى تلخيص مستند سري يدويًا، وإزالة الأقسام الحساسة، ولصق النص المنقّى في روبوت محادثة آخر، ثم إعادة نقل الإجابة إلى سير عمل محلي.

لنفترض وجود مهمة قانونية:

الجانب العام / السحابي
السوابق القضائية الحالية
بحث الويب
الاستدلال المتقدم
التخطيط على مستوى عالٍ
        |
        v
   بوابة الخصوصية
        ^
        |
الجانب الخاص / المحلي
الملفات المحمية
هويات العملاء
استخراج محلي
صياغة المستندات
إجراءات على الجهاز

قد يبحث نموذج سحابي في السوابق القضائية العامة. ويمكن للنموذج المحلي فحص المستندات المحمية وتحويل الحقائق ذات الصلة إلى سؤال بحث مُنقّى. ولا تحتاج السحابة إلى ملف العميل الكامل للمساهمة باستدلال مفيد.

تصف Perplexity أمثلة مشابهة في مجالي التمويل والإعلان: يمكن التعامل مع الإفصاحات العامة وأبحاث السوق عن بُعد، بينما تبقى مستندات الصفقات السرية والمواد الإبداعية الخاضعة للحظر المؤقت أو السجلات الداخلية على جهاز Mac.

وهذا يقدّم تعريفًا أفضل للذكاء الاصطناعي الهجين:

لا تعني الذكاء الاصطناعي الهجين ببساطة تشغيل نصف عبء العمل محليًا والنصف الآخر في السحابة، بل توزيع مسؤوليات مختلفة على مناطق ثقة مختلفة.

كيف تعمل بوابة الخصوصية في Perplexity؟

تُعد بوابة الخصوصية الجزء الأهم من الحوسبة الهجينة، لأن توجيه النماذج سهل مقارنةً بتحديد المعلومات التي يُسمح لهذه النماذج برؤيتها.

تقول Perplexity إن بوابة الخصوصية تعمل على جهاز Mac وتقيّم المعلومات الحساسة قبل إرسال المحتوى المحمي إلى خدمة سحابية. وبحسب الموقف، يمكن للنظام إبقاء المعلومات محلية، أو إخفاء التفاصيل الحساسة، أو رفض إجراء، أو طلب موافقة المستخدم.

تحدّد Perplexity تحديدًا الأسماء والعناوين ومعلومات الحساب والأسرار بوصفها أمثلة على التفاصيل التي يمكن للمصنّف على الجهاز التعرّف إليها. وتحظى بيانات الاعتماد ومعلومات بطاقات الدفع والوثائق الحكومية بحماية أقوى.

ويُحدث ذلك تمييزًا مهمًا عن سير العمل السحابي العادي. فلا يتحول ملف محلي تلقائيًا إلى سياق سحابي لمجرد أن وكيل ذكاء اصطناعي يحتاج إلى مساعدة في المهمة. إذ تتاح للتطبيق أولًا فرصة تحديد ما إذا كانت البيانات الكاملة مطلوبة، أو ما إذا كان يمكن إزالة جزء منها، أو ما إذا كان نموذج محلي يستطيع إكمال تلك الخطوة من دون مشاركة أي شيء.

بالنسبة إلى مشتركي Perplexity من المؤسسات، تقول الشركة إن بإمكان المسؤولين أيضًا تحديد سياسات على مستوى المؤسسة للمعلومات التي يجب أن تبقى محلية، والمعلومات التي يمكن إخفاؤها، وعمليات نقل البيانات التي تتطلب موافقة صريحة. ويمكن للمسؤولين تدقيق أوقات مغادرة المعلومات للجهاز.

تُعد البنية مفيدة، لكن لا ينبغي فهمها على أنها تعني «أن بياناتك لن تغادر جهاز Mac أبدًا». فما زال Hybrid Compute يستخدم خدمات سحابية. والادعاء الأقوى هو أن البيانات المحمية يمكن أن تبقى محلية، وأن عمليات النقل المحددة تخضع لطبقة سياسة على الجهاز بدلًا من أن تتحول تلقائيًا إلى سياق سحابي.

كيف يعرف جهاز Mac أي البيانات حساسة؟

لا تعمل سياسة الخصوصية إلا إذا استطاع الجهاز تحديد البيانات الحساسة بشكل موثوق. لذلك قدّمت Perplexity تقنية ثانية إلى جانب Hybrid Compute: PII-Tracer، وهو نموذج مدمج بحجم 0.6B مصمم لاكتشاف معلومات التعريف الشخصية محليًا.

وفقًا لـبحث PII-TRACE من Perplexity، يوفر PII-Tracer إحدى الإشارات التي تستخدمها بوابة الخصوصية. ويمكن للتطبيق بعد ذلك استخدام عمليات الاكتشاف هذه لإبقاء المحتوى محليًا، أو تنقيح المقاطع الحساسة، أو طلب إذن صريح قبل تصعيد مهمة إلى نموذج سحابي.

لا يكمن الجزء الصعب في تحديد رقم بطاقة ائتمان واضح في جملة واحدة. إذ تحافظ وكلاء الذكاء الاصطناعي على محادثات طويلة، وقد يظهر المعرّف نفسه مرارًا في رسائل المستخدم أو ردود المساعد أو الجداول أو التعليمات البرمجية أو السجلات المهيكلة. وقد يؤدي تفويت ظهور واحد لاحق فقط إلى كشف معلومات كان من المفترض أن يحميها النظام.

طوّرت Perplexity أداة PII-TRACE لاختبار هذه المشكلة عبر محادثات طويلة. ويضم معيارها 13,148 محادثة اصطناعية بين المستخدم والمساعد، تغطي 13 لغة و10 أنظمة كتابة، مع أكثر من 37,000 إشارة إلى معرّفات موسومة ضمن تسعة أنواع من معلومات التعريف الشخصية.

تكتسب النقطة المعمارية الأوسع أهمية خاصة بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي المحلي: فالخصوصية نفسها تتحول إلى حمل عمل للذكاء الاصطناعي المحلي.

قد تتضمن حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة الناضجة، بالتالي، أكثر من نموذج واحد:

نموذج اللغة الكبير المحلي الرئيسي
        +
مصنّف المعلومات الشخصية / الأمان
        +
نموذج التضمين
        +
نموذج إعادة الترتيب
        +
نموذج OCR / الرؤية
        +
بيئة تشغيل الوكيل

قد يتولى النموذج الأكبر مهمة الاستدلال، لكن النماذج المحلية الأصغر يمكنها فرض السياسات واسترجاع المعلومات وتصنيف الطلبات أو معالجة البيانات الخاصة مسبقًا قبل إشراك أي نموذج بعيد.

لماذا طوّرت Perplexity محرك الاستدلال المحلي الخاص بها لنظام Mac؟

لا تبدو التوجيهات الهجينة سلسة إلا إذا كان الجزء المحلي من المهمة سريعًا بما يكفي للمشاركة المستمرة. فإذا تناوب الوكيل بين الاستدلال السحابي ومعالجة الملفات الخاصة واستدعاء نموذج محلي آخر وتنفيذ إجراء باستخدام أداة وخطوة استدلال أخرى، فإن بطء الاستدلال المحلي يؤخر سير العمل بأكمله.

لذلك طوّرت Perplexity محرك Lily، وهو محرك استدلال خفيف مُحسّن خصيصًا لشرائح Apple silicon وللنموذج Qwen3.6-35B-A3B. وتقول الشركة إنها تخطط لطرح المحرك كمصدر مفتوح.

في بحث Perplexity حول الاستدلال على شرائح Apple silicon، يوصف Lily بأنه بيئة تشغيل متخصصة مكتوبة بلغة Rust، مع واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI ونوى Metal مخصصة. ولا يشكّل PyTorch وMLX جزءًا من مسار تنفيذ Lily.

السبب وراء التخصص حول نموذج واحد معماري بحت. Qwen3.6-35B-A3B هو نموذج متناثر بحجم 35B، ويُفعّل نحو 3B من المعلمات لكل رمز. وهو يجمع بين توجيه مزيج الخبراء وطبقات Gated DeltaNet وطبقات الانتباه الكامل. وتولّد هذه المكونات أنماطًا مختلفة من الحوسبة والوصول إلى الذاكرة، ما يتيح لبيئة التشغيل فرصًا لتحسينها خصيصًا لشرائح Apple silicon.

نقطة التحقق التي يستخدمها Lily مكمّمة بدقة 4 بت ويبلغ حجمها نحو 19.4GB، ما يساعد في تفسير قدرة Perplexity على تحديد خط أساس بذاكرة موحدة سعتها 24GB للحوسبة الهجينة، مع الاستمرار في دعم نموذج محلي كبير نسبيًا.

هذه قياسات Perplexity على تهيئة واحدة من M5 Max مزودة بوحدة معالجة رسومات تضم 40 نواة وذاكرة موحدة بسعة 128GB، وليست توقعًا عالميًا للأداء لكل أجهزة Mac المدعومة.

الخلاصة الأكثر ثباتًا هي أن أداء الاستدلال المحلي يعتمد بشكل متزايد على مواءمة بنية النموذج وبيئة التشغيل وتخطيط الذاكرة والعتاد. شرائح Apple silicon ليست مجرد وحدة معالجة رسومات لمركز بيانات بحجم أصغر. إذ يخلق تصميم الذاكرة الموحدة فيها، ومسارات التنفيذ عبر Metal، وعرض النطاق الترددي للذاكرة، مشكلة تحسين مختلفة.

ما أجهزة Mac التي يمكنها تشغيل الحوسبة الهجينة من Perplexity؟

تدرج Perplexity حاليًا متطلبًا أساسيًا بسيطًا نسبيًا: أي جهاز Mac مزود بـ Apple silicon ويعمل بنظام macOS 15 أو إصدار أحدث، مع ذاكرة موحّدة لا تقل عن 24GB.

تتوفر الحوسبة الهجينة لمشتركي Perplexity Pro وMax وEnterprise. وعند الإطلاق، يمكن للمستخدمين الاختيار بين ثلاثة نماذج محلية: Gemma 4 E4B وQwen3.6-35B-A3B ونموذج من Perplexity.

رقم 24GB هو الحد الأدنى المنشور من Perplexity. أما أوصاف الأنظمة ذات الذاكرة الأكبر أعلاه فهي تفسيرات لتخطيط العتاد، وليست مستويات موصى بها رسمية منفصلة.

تشير Perplexity أيضًا إلى أن جهاز Mac mini مخصصًا يمكن أن يكون خيارًا يعمل دائمًا. ويمكن لجهاز Mac تشغيل النموذج المحلي باستمرار، بينما يتحكم المستخدم عن بُعد في Computer من جهاز iPhone.

هذا التفصيل الصغير مهم استراتيجيًا، لأنه يغيّر دور جهاز Mac.

ماذا يحدث عندما يتحول جهاز Mac إلى عقدة ذكاء اصطناعي تعمل دائمًا؟

يُعد جهاز Mac المستخدم تفاعليًا حاسوبًا شخصيًا. لكن جهاز Mac mini المتصل دائمًا لتشغيل الوكلاء والاستدلال المحلي ومعالجة الملفات الخاصة والمهام عن بُعد يبدأ في التصرف كأنه عقدة ذكاء اصطناعي.

ينتج عن هذا التحول متطلبات شبيهة بمتطلبات الخوادم، ولا علاقة كبيرة لها بنتائج المعايير:

• وصول دائم إلى ملفات المشاريع،
• مسارات شبكة مستقرة،
• إدارة الأذونات،
• مخرجات الوكلاء ومساحات العمل،
• فهارس البحث والتضمينات،
• أرشيفات مُدارة بالإصدارات،
• لقطات ونسخ احتياطية،
• سعة تخزين يمكن توسيعها بشكل مستقل عن جهاز Mac.

يُعد SSD الداخلي في جهاز Mac ممتازًا للبيانات النشطة، ونقاط حفظ النماذج، وذاكرات التخزين المؤقت، ومساحة العمل النشطة. لكن عندما يبدأ أحد الوكلاء بالتعامل مع سنوات من المستندات أو الصور أو مجلدات المشاريع أو الشيفرات البرمجية أو أرشيفات الأبحاث أو ملفات الفريق، فلا يوجد سبب وجيه لضرورة تخزين كل أصل دائم على SSD نفسه الذي يعمل عليه وقت تشغيل الاستدلال.

هنا يبدأ الذكاء الاصطناعي المحلي بالظهور كجزء من البنية التحتية، بدلًا من كونه مجرد تطبيق واحد يعمل على حاسوب محمول واحد.

أين يندرج جهاز NAS في سير عمل الذكاء الاصطناعي الهجين على جهاز Mac؟

لا يحتاج جهاز NAS إلى تشغيل الحوسبة الهجينة من Perplexity حتى يؤدي دورًا مفيدًا في البنية. تضع Perplexity حاليًا الاستدلال المحلي وبوابة الخصوصية على جهاز Mac. ويمكن لجهاز NAS أن يكون خلف طبقة الحوسبة تلك، موفّرًا منطقة بيانات خاصة ودائمة.

لقد غطّينا البنية الأساسية بالفعل في دليلنا حول فصل حوسبة Mac عن تخزين NAS طويل الأمد. وتضيف الحوسبة الهجينة منطقة ثالثة: الذكاء السحابي الخارجي.

لذلك يمكن أن تبدو بنية منزلية أو بنية مكتب صغير تصورية على النحو التالي:

                السحابة
        الاستدلال المتقدم
            البحث على الويب
        الخدمات الخارجية
                |
                |
       مُعتمد / مُرشّح
              السياق
                |
                v
               MAC
          النموذج المحلي
          بوابة الخصوصية
          إجراءات الوكيل
          مساحة العمل النشطة
                |
                |
            شبكة LAN موثوقة
                |
                v
          NAS / الخادم
        المستندات الخاصة
          مصادر RAG
         أرشيف المشروع
         مخرجات الوكيل
            النسخ الاحتياطية

النقطة المهمة هي أن هذه الطبقات تحل مشكلات مختلفة. لا تُعدّ NAS ذاكرةَ فيديو عشوائية بطيئة، وليس جهاز Mac تلقائيًا أفضل مكان للتخزين طويل الأمد. يتولى جهاز Mac الحوسبة النشطة وقرارات الخصوصية. ويوفر نظام التخزين سعة دائمة وتنظيمًا وأذونات ولقطات ونسخًا احتياطية.

يفيد النمط نفسه عند بناء مساعد ذكاء اصطناعي خاص حول الملفات المحلية والاسترجاع. لا يحتاج النموذج إلى تحميل كل أرشيف بشكل دائم في سياقه، بل يحتاج إلى وصول مقيّد الصلاحيات إلى الملفات المناسبة عند استدعاء سير العمل لها.

يسهّل هذا الفصل أيضًا تطوير منظومة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. إذ يمكن استبدال Mac mini بجهاز Mac Studio أسرع. ويمكن تغيير النموذج المحلي. ويمكن لـ Perplexity إضافة بيئات تشغيل جديدة. ويمكن أن تتحسن النماذج السحابية. ولا يلزم نقل أرشيف المستندات الخاص وسجل المشاريع في كل مرة تتغير فيها طبقة الحوسبة.

هل الحوسبة الهجينة من Perplexity ليست سوى Ollama بالإضافة إلى نموذج سحابي؟

لا. الفرق المهم هو التنسيق الواعي بالسياسات.

يمكن للمستخدم بالفعل بناء إعداد هجين يدويًا باستخدام Ollama، ونموذج محلي، وواجهة API من Claude أو Gemini أو OpenAI أو مزود آخر. لكن في الإعداد البسيط، يحدد المستخدم أو مطوّر التطبيق عادةً بشكل صريح النموذج الذي يذهب إليه كل طلب.

يبدو الفرق على النحو التالي:

هجين يدوي

المستخدم
 |
 +-- Ollama / نموذج لغوي محلي
 |
 +-- النموذج السحابي

يقرر المستخدم أو التطبيق التوجيه


الحوسبة الهجينة من PERPLEXITY

مهمة المستخدم
    |
    v
تنسيق الحاسوب
    |
    v
تصنيف الخصوصية
    |
    v
قرار التوجيه / السياسة
   / \
  /   \
محلي  سحابي

يمكن لطبقة التوجيه هذه تقييم الخصوصية قبل أن تقرر ما إذا كان ينبغي للذكاء السحابي المشاركة. ولذلك لا يُعد النموذج المحلي مجرد نقطة نهاية بديلة للاستدلال؛ بل هو جزء من سير عمل منسّق.

وهذا هو السبب أيضًا في أن الذكاء الاصطناعي الهجين قد يكون أكثر من مجرد تسوية بشأن الخصوصية. إذ يمكن أن يصبح التوجيه الانتقائي استراتيجية لخفض التكاليف. ويمكن إبقاء الاستخراج الروتيني، وتحليل المستندات، والتصنيف، أو تصفية الخصوصية محليًا، مع تخصيص الذكاء السحابي المتميز للخطوات التي تستفيد منه أكثر. يستكشف تحليلنا الأوسع لتكاليف الذكاء الاصطناعي المحلي مقارنة بالسحابي هذه المفاضلة بمزيد من التفصيل.

هل الحوسبة الهجينة أكثر خصوصية من الذكاء الاصطناعي المحلي بالكامل؟

ليس بالضرورة. يتمتع سير العمل المحلي بالكامل بأبسط حدود للثقة، لأن النموذج والأدوات والبيانات والاستدلال يمكن أن تبقى داخل البيئة المحلية. أما الحوسبة الهجينة فتُبقي عمدًا على الخدمات السحابية، ولذلك تضيف قرارات أخرى بشأن التوجيه والسياسات.

يوضح PII-Tracer نفسه سبب صعوبة هذه المشكلة الهندسية. فقد أنشأت Perplexity معيارًا مرجعيًا مخصصًا لأن المحادثات الطويلة تجعل الاكتشاف المتسق أكثر صعوبة. فإذا ظهر مُعرّف خمس مرات وتمكّن المصنّف من اكتشافه أربع مرات، فقد يؤدي الظهور الذي فاته إلى كشف المعلومات نفسها التي كان من المفترض أن تحميها طبقة الخصوصية.

لذلك تقلل بوابة الخصوصية من التعرض غير الضروري؛ لكنها لا تلغي الحاجة إلى الثقة. ولا يزال المستخدمون يعتمدون على التطبيق المحلي، ومصنّفه، وأذونات نظام التشغيل، وقواعد التوجيه، وأي خدمة خارجية يوافقون عليها.

هذه طريقة أكثر سلامة لتقييم الذكاء الاصطناعي الخاص من افتراض أن كلمة «محلي» تحل كل مسائل الخصوصية. الأسئلة ذات الصلة هي:

• أين توجد البيانات الأصلية؟
• أي نموذج يستلمه؟
• من يقرر ما إذا كان بإمكانه المغادرة؟
• هل يمكن إزالة السياق الحساس قبل التصعيد؟
• ما الصلاحيات التي يمكن للوكيل ممارستها محليًا؟
• ما السجلات والنسخ الاحتياطية التي تبقى بعد انتهاء المهمة؟

هل تُظهر الحوسبة الهجينة من Perplexity إلى أين يتجه الذكاء الاصطناعي الشخصي؟

لا تزال الحوسبة الهجينة جديدة جدًا لإثبات أن كل نظام ذكاء اصطناعي شخصي سيتبع التصميم نفسه، لكنها تجعل رؤية التحول المعماري الأوسع أسهل.

تتحول النماذج المحلية إلى عمال بدلًا من أن تكون بدائل مصغرة لكل نموذج متقدم. يمكن لنموذج محلي فحص الملفات الخاصة، واستخراج الحقائق، وفرض السياسات، وتنفيذ إجراءات الجهاز، وإعداد سياق منزوع البيانات الحساسة. وليس من الضروري أن يتفوق على أفضل نموذج سحابي في كل معيار للاستدلال حتى يكون ذا قيمة.

يمكن أن تصبح النماذج السحابية متخصصة في البحث والاستدلال الصعب والقدرات التي تستفيد من بنية تحتية مُدارة وكبيرة. ويمكن أن تصبح النماذج المحلية الصغيرة مكونات للخصوصية والتوجيه. وقد يصبح جهاز Mac أو كمبيوتر الذكاء الاصطناعي عقدة التنفيذ النشطة. ويمكن أن تظل وحدة تخزين متصلة بالشبكة أو خادم منزلي طبقة البيانات الدائمة التي تدعمه.

وهذا يعني أن توجيه المهام قد يصبح بأهمية اختيار النموذج.

يتحول السؤال من:

"هل يمكنني تشغيل أكبر نموذج محليًا؟"

إلى:

"هل يمكن لنظامي إبقاء البيانات المناسبة محليًا مع استخدام أفضل نموذج متاح لكل جزء من المهمة؟"

أظهر Perplexity's Portable Computer أن بيئة تشغيل الوكيل نفسها يمكن أن تنتقل نحو العتاد المحلي. وتتخذ الحوسبة الهجينة على Mac الخطوة التالية بجعل الحدود بين التنفيذ المحلي والسحابي جزءًا من سير العمل. وتشير الإصداراتان معًا إلى بنية للذكاء الاصطناعي لا يضطر فيها المستخدمون إلى الاختيار المطلق بين التحكم المحلي والقدرات السحابية.

بالنسبة إلى البنية التحتية التي تعطي الأولوية للمحلي، فهذا هو الاتجاه الأهم. قد يكون المستقبل أقل ارتباطًا بجهاز واحد يفعل كل شيء، وأكثر ارتباطًا بأدوار منفصلة بوضوح: السحابة للذكاء الخارجي، والحوسبة المحلية للتنفيذ الموثوق، والتخزين المحلي الدائم للبيانات التي ينبغي أن تبقى ملكًا لك.

الأسئلة الشائعة: الحوسبة الهجينة من Perplexity على أجهزة Mac

ما هي الحوسبة الهجينة من Perplexity على أجهزة Mac؟

الحوسبة الهجينة من Perplexity هي وضع في Perplexity Computer يقسم المهمة الواحدة بين نموذج محلي على جهاز Mac مزود بمعالج Apple silicon وخدمات ذكاء اصطناعي متقدمة في السحابة. يتولى الجانب المحلي الملفات الخاصة والمعلومات الحساسة وإجراءات الجهاز، بينما يمكن للنماذج السحابية توفير البحث والتخطيط والاستدلال المتقدم.

هل تُبقي الحوسبة الهجينة من Perplexity الملفات محليًا بالكامل؟

يمكن أن تبقى الملفات المحمية والمعلومات الحساسة على جهاز Mac، لكن الحوسبة الهجينة ليست نظامًا يعمل دون اتصال بالإنترنت تمامًا. عندما تحتاج مهمة ما إلى إمكانات سحابية، يمكن لبوابة الخصوصية إبقاء البيانات الحساسة محليًا، أو إخفاء هويتها، أو رفض نقلها، أو طلب موافقة المستخدم قبل إرسال المعلومات المسموح بها.

ما هي Privacy Gate من Perplexity؟

Privacy Gate هي طبقة تعمل على الجهاز وتقيّم المعلومات الحساسة قبل انتقالها من جهاز Mac إلى الخدمات السحابية. وتقول Perplexity إنها تستطيع تصنيف التفاصيل المحمية وتطبيق إجراءات مثل إبقاء المعلومات محليًا، أو إخفائها، أو رفض تنفيذ إجراء، أو طلب الموافقة.

ما أجهزة Mac التي تدعم Perplexity Hybrid Compute؟

يتطلب Perplexity حاليًا جهاز Mac مزودًا بمعالج Apple silicon ويعمل بنظام macOS 15 أو إصدار أحدث، مع ذاكرة موحّدة لا تقل عن 24 غيغابايت. ولا تستوفي أجهزة Mac المزودة بمعالجات Intel والأنظمة المزودة بمعالجات Apple silicon التي تقل ذاكرتها عن 24 غيغابايت المتطلبات المنشورة.

ما مقدار الذاكرة الموحّدة التي يحتاج إليها Perplexity Hybrid Compute؟

الحد الأدنى الرسمي هو 24 غيغابايت من الذاكرة الموحّدة. وتوفر الذاكرة الأكبر مساحة إضافية للنماذج المحلية، والسياق، والتطبيقات الأخرى، وأحمال العمل الأكبر، لكن Perplexity لا تنشر حاليًا مستويات موصى بها منفصلة بسعة 32 غيغابايت أو 64 غيغابايت أو 128 غيغابايت.

ما النماذج المحلية التي يستخدمها Perplexity Hybrid Compute؟

عند الإطلاق، تدرج Perplexity نماذج Gemma 4 E4B وQwen3.6-35B-A3B ونموذجًا من Perplexity ضمن خيارات النماذج المحلية. وقد تتوسع قائمة النماذج المتاحة مع تطور المنتج.

هل يعمل Perplexity Hybrid Compute دون اتصال؟

يمكن تشغيل بعض المعالجة المحلية على جهاز Mac، لكن سير عمل Hybrid Compute الكامل مصمم للجمع بين التنفيذ المحلي والقدرات السحابية، مثل الاستدلال المتقدم والبحث على الويب. وتتطلب المهام التي تعتمد على هذه القدرات البعيدة اتصالًا بالإنترنت.

هل Perplexity Hybrid Compute هو نفسه Ollama؟

لا. Ollama هو في الأساس بيئة تشغيل لنماذج الذكاء الاصطناعي المحلية وواجهة API. أما Hybrid Compute فهو نظام تنسيق على مستوى الوكيل ينسّق بين النماذج المحلية والسحابية، مع إضافة تصنيف الخصوصية وسياسة التوجيه حول مهمة واحدة.

ما هو PII-Tracer؟

PII-Tracer هو نموذج Perplexity المدمج بحجم 0.6B لاكتشاف معلومات التعريف الشخصية محليًا. ويمكن لعمليات اكتشافه مساعدة Privacy Gate في تحديد ما إذا كان ينبغي أن يظل المحتوى الحساس على الجهاز، أو يُحجب، أو يتطلب موافقة قبل تصعيده إلى السحابة.

ما هو Lily؟

Lily هو محرّك Perplexity المتخصص للاستدلال المحلي على أجهزة Apple silicon ونموذج Qwen3.6-35B-A3B. يستخدم بيئة تشغيل بلغة Rust ونوى Metal مخصّصة، ويوفّر واجهة API متوافقة مع OpenAI. وتقول Perplexity إنها تخطط لطرح المحرّك كمصدر مفتوح.

هل يظل جهاز Mac الذي يشغّل Hybrid Compute يستفيد من وحدة NAS؟

نعم، على الأرجح، ولكن لدور مختلف. يُجري Hybrid Compute الاستدلال المحلي وPrivacy Gate على جهاز Mac. ويمكن لوحدة NAS توفير مساحة تخزين دائمة للمستندات الخاصة، ومصادر RAG، وأرشيفات المشاريع، والمخرجات المُنشأة، والمجلدات المشتركة، واللقطات، والنسخ الاحتياطية، من دون الحاجة إلى أن تصبح جهاز الاستدلال الرئيسي.