NVIDIA 在 GTC Berlin 更新 RTX Spark、DGX Sp…
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载三条硬件线各管一段
RTX Spark 面向 Windows PC，定位是跑个人智能体、加速内容创作，并支持 1440p 下 100 帧的游戏表现，硬件上限为 128GB 统一内存与 1 petaflop AI 算力。DGX Spark 面向在 Linux 上构建和扩展应用的开发者，其中 64GB 版本定在 10 月 23 日周五提供。DGX Station 面向在 Linux 上运行前沿负载的企业团队，Windows 版本预计 12 月到来，并将支持多种制造类应用与 agent harness。三条线按个人、开发者、企业团队分层，操作系统与可用时间点各不相同。
软件与管理能力补齐
配套软件方面，NVIDIA Sync 将把支持范围扩到八台 DGX Spark，并在本月加入 Model Launcher；10 月的 DGX Spark 软件更新会带来 Wi-Fi Assistant 并更新 DGX Spark Skills。DGX Station 一侧通过七项新集成改善可管理性，同时 NVIDIA Cloud Functions 将以早期访问形式进入 DGX Station。这些更新指向同一件事：多机协同、模型启动与设备管理正在被纳入统一入口，而不是各自单独配置。
模型与推理引擎同步跟进
模型层面，新的本地编码模型 Recursive Flint 已可在 NVIDIA 本地硬件上使用；Nemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax 与 FLUX.3 获得首日支持。推理侧则为 llama.cpp 与 vLLM 增加新的加速，并提供一批针对本地 AI 硬件优化的 checkpoint。对打算在本地跑编码或生成任务的团队来说，模型可用性与引擎加速是决定实际吞吐的两个变量，这次是同时给出的。
应用与开发生态
应用侧，面向完全本地、私密 AI 的桌面智能体应用 Underdog 已可在 RTX Spark 上使用，其 Husky 推理引擎让模型全程在设备上运行，用户数据不离开 PC，该应用现已开放下载。为便于开发者与爱好者构建和定制本地智能体，不少 RTX Spark 笔记本附带解锁的 bootloader。DGX Station 上还新增三个面向机器人的开源参考工作流。
为什么值得看
一次性给出本地 AI 硬件规格、可用时间与模型支持清单，可据此判断是否值得迁移本地推理或采购。
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