Zwar können User ihre KI-Prozesse beispielsweise über Model-Context-Protocol-Anbindungen mit anderen KI-Tools verknüpfen – zum Beispiel Claude Code mit Figma –, aber ein umfassendes System für diverse Funktionen und Modelle gab es in der Form noch nicht. Das möchte Perplexity ändern und hat laut Srinivas zunächst 19 KI-Modelle in das Backend des Perplexity Computer integriert. So können die User auf die spezialisierten Fähigkeiten der Modelle zugreifen und sie im Multi-Modell-Verfahren für einzelne Aufgaben einsetzen. Aktuell nutzt Perplexity Computer Claude Opus 4.6 als Kern-Reasoning-Engine und lässt Sub-Agents für spezifische Aufgaben arbeiten, etwa Gemini für die Tiefenforschung und Kreation der Sub-Agents, Nano Banana für Bilder, Veo 3.1 für Video, Grok für Geschwindigkeit bei leichten Aufgaben und GPT-5.2 für Recall mit langem Kontext und umfassende Suchen.

Wer Perplexity Computer nutzt, kann eine Aufgabe definieren, die im System an die Sub-Agents verteilt wird. Dabei gibt es die Verwaltung über das Chat Interface, während die Agents zusammenarbeiten. Diese haben Web-Zugriff, können aber ebenso Daten von verknüpften Diensten miteinbeziehen. Die Koordination soll automatisch, die Arbeit asynchron erfolgen. Auch sollen Probleme eigenständig gelöst werden können. Jede Aufgabe wird in einer eigenen Rechenumgebung bearbeitet. So ist sogar die Arbeit mit mehreren Perplexity Computern zugleich möglich.  

Perplexity Max-Abonnent:innen erhalten zuerst Zugriff auf diese Optionen. In Kürze können Enterprise Max-Nutzer:innen auf Perplexity Computer zugreifen.

Modellorchestrierung als Zukunft der KI-Nutzung?

Schon jetzt setzen techaffine User vielfach parallel auf diverse KI-Modelle und -Tools, um die bestmöglichen Ergebnisse aus den Leistungsoptionen von Vorzeigemodellen wie Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6 oder GPT-5.3-Codex herauszuholen. Die Modellorchestrierung in KI-Umgebungen wird daher zusehends zum Faktor der Prozessoptimierung für die Menschen im Digitalraum. Perplexity Computer soll nun eine weitere Entwicklungsstufe in der KI-Arbeit darstellen.

[…] Es ist die nächste Evolutionsstufe der KI […],

schreibt das Unternehmen. In diesem Kontext soll nicht zuletzt unser Verständnis von einem Computer auf die Probe gestellt werden. Das Team des KI-Unternehmens führt im Blog Post die Bezeichnung von Mathematiker Alexis Clairaut seiner Hilfsmitarbeiter als „Computer“ im Jahr 1757 an und betont, Computer bedeute auch heute noch „die autonome Aufteilung komplexer Arbeit, mit Genauigkeit als zentrale, zugrunde liegende Notwendigkeit.“ Etymologische betrachtet geht das Wort auf Lateinisch computare zurück, was in etwa so viel wie zusammenrechnen bedeutet. Für die bestmögliche Zusammenrechnung und Zusammenarbeit sieht Perplexity also die Kombination von Funktionen und Modellen vor. Aravind Srinivas schreibt in seinem Text zum Start des neuen Systems:

No one model family can do its best work for you without the talents of others. As models get more powerful, we’re seeing them specialize. The future state of AI is your best work will get done when there are different models working together.

Deshalb liefert Perplexity nicht nur die neue Computer-Option, sondern auch das Model Council. Damit können User drei zentrale KI-Modells parallel für Suchanfragen über die AI Answering Machine einsetzen.

3 KI-Modelle gleichzeitig für die Suche nutzen mit Perplexitys Model Council