Perplexity Computer、Perplexity 於 Samsung Galaxy S26 以及升級的 Comet 語音模式

26/02/26

Perplexity Computer

Perplexity Computer 將目前所有的 AI 功能整合至單一系統。從研究、設計、編碼、部署到管理任何專案，一切皆可在單一對話中完成。

Computer 可同時調度 19 種模型，為每項任務配對最合適的模型。交託複雜專案（例如建立網站、撰寫報告、分析資料集），Computer 會將其拆解、委派給專業代理程式，並交付最終成果。它能記住過往的工作內容、連接數百種服務，並在雲端安全地執行。

Computer 現已在網頁版向 Max 訂閱者開放，並即將登陸 Pro 與 Enterprise 版本。Max 訂閱者每月可獲得 10,000 點數，外加 20,000 點數的一次性獎勵。

試著詢問 Perplexity Computer 以進行下列操作：

根據單一提示建立即時網站： 為 Walmart 建立過去 12 個月的互動式股價時間軸，疊加重大事件，並使用 Walmart 的品牌色彩。
免動手執行完整的財務分析： 建立一份詳細的 NVDA 估值分析，包含 5 年 DCF、營收預測，以及根據最新財報所提取的利潤率假設。
自動執行深入的競爭對手分析： 使用過去 4 季 Mag7 財報的問答內容，建立一個互動式排行榜，顯示每位高層主管的回答是直接還是規避問題。

Perplexity 於 Samsung Galaxy S26

Perplexity 現已深度整合至 Samsung Galaxy S26 手機，為 Perplexity 助理與 Samsung Bixby 提供搜尋與推理能力。

預載「Hey Plex」的 Perplexity： Perplexity 應用程式將預載於每支 Galaxy S26 手機上，使 Perplexity 成為第一家在 Samsung 裝置上獲得作業系統層級存取權限的非 Google 公司。說出「Hey Plex」或按住側邊按鈕即可立即啟動助理。透過 Samsung 應用程式（包括筆記、行事曆、媒體瀏覽器、時鐘與提醒）的深度整合，您無需在不同應用程式間切換即可實現流暢的多步驟工作流程。
Perplexity API 支援 Bixby 與 Samsung Internet： Samsung Galaxy S26 是第一款在平台層級整合 Perplexity API 的智慧型手機。Bixby 現使用 Perplexity 進行即時網路搜尋與進階推理，提供基於最新資訊且準確的解答。Perplexity 的功能亦擴展至 Samsung Internet，帶來我們在 Comet 瀏覽器中完善的代理式瀏覽功能，並可將 Perplexity 設為選用的預設搜尋引擎。

閱讀部落格文章以了解更多資訊，並準備好讓未來的 S26 上的 Perplexity 協助您進行下列操作：

無需開啟瀏覽器即可提問並獲得引用來源的解答
將 Perplexity 的回覆直接儲存至 Samsung Notes
透過單一對話設定提醒事項並新增行事曆項目

Comet 的升級語音模式

與 Comet 討論螢幕上的任何內容、與網站互動，或在多個分頁間聊天而不丟失對話脈絡。語音模式現在於 OpenAI 的 GPT Realtime 1.5 模型上運行，互動可靠性提升超過 25%，語音表達能力亦顯著改良。已向 Comet 桌面版與 Android 版的所有用戶推出。

下載 Comet 並嘗試：

免動手瀏覽投資組合： 「今天我的觀察清單表現如何？向下捲動並向我展示漲幅最大的標的。」
無需觸控即可瀏覽： 「開啟第三個連結，向下捲動到規格部分，並將其與左側的分頁進行比較。」
透過語音跨分頁總結： 「比較這三個飯店分頁的價格，並告訴我哪一個下週末的優惠最好。」

改良的 Perplexity 財經時間軸

Perplexity 財經資產頁面上的價格歷史檢視功能現已更加全面：

審閱更多新聞來源，包括來自 MT Newswires 與 Benzinga 的新聞通訊內容
考量更多相關資料，包括頂尖指數、產業與資產的變動
條目更新更為頻繁，特別是針對高市值的資產
包含盤後價格變動
擴大涵蓋範圍以包含各類資產：股票、加密貨幣、指數、大宗商品、ETF
除了英語外，支援更多語言

最先進的嵌入模型

Perplexity 的搜尋嵌入模型引領業界，在公開與內部基準測試中超越 Google 與 Alibaba。我們現已向所有人發布兩個模型系列：用於標準密集檢索的 pplx-embed-v1，以及用於文件感知情境檢索的 pplx-embed-context-v1，兩者皆提供 0.6B 與 4B 參數規模。4B INT8 變體每 GB 可儲存多 4 倍頁面，而二元變體則可多儲存 32 倍。此模型以 MIT 授權條款在 Hugging Face 開源，並可透過 Perplexity API 使用。閱讀技術報告以了解更多資訊。Pplx-embed 模型可協助開發者：

支援語意搜尋引擎： 在超過 1,000 萬份文件中建立搜尋索引，理解意義而不僅是關鍵字，並在毫秒內傳回相關結果。
執行多語言 RAG 管線： 為英語、日語與德語的技術文件建立索引，無論問題的語言為何，皆能檢索到正確的段落。
經濟實惠地擴展網路層級檢索： 使用二元量化模型在單一伺服器上為超過十億個網頁建立索引，且不犧牲檢索品質。