NVIDIA 在 GTC Berlin 展示 RTX Spark、DGX Spark 与 DGX Station 本地 AI 产品线并发布多项更新

在 GTC 柏林大会上,NVIDIA 展示了其完整的本地 AI 硬件产品线。RTX Spark于上周发布,为 Windows PC 上的个人智能体提供动力;DGX Spark支持开发者在 Linux 上构建和扩展应用;DGX Station面向在 Linux 上运行前沿工作负载的企业团队,Windows 版本将于 12 月推出。

发布内容如下:

Underdog Desktop Agent 现已支持 RTX Spark
DGX Spark 64GB 将于 10 月 23 日星期五上市
NVIDIA Sync 将于本月支持八台 DGX Spark 并新增 Model Launcher
10 月 DGX Spark 软件更新新增 Wi-Fi Assistant 并更新 DGX Spark Skills
DGX Station 通过七项全新集成提升可管理性
DGX Station Windows 版将于 12 月发布,支持众多制造类应用和智能体框架
面向 DGX Station 机器人技术的三个全新开源参考工作流
NVIDIA Cloud Functions 即将以抢先体验形式登陆 DGX Station
全新本地编码模型 Recursive Flint 现已可用于 NVIDIA 本地硬件
为全新 Nemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax 和 FLUX.3 AI 模型提供 Day-0 支持
为 llama.cpp 和 vLLM 推理引擎带来全新加速,并提供一组针对本地 AI 硬件优化的检查点合集。

请在下方进一步了解这些本地 AI 发布,并查看 GTC 柏林大会的演示和会议。

RTX Spark 将个人智能体带入 Windows PC

RTX Spark 是 PC 的全新起点——凭借最高 128GB 统一内存和 1 petaflop 的 AI 算力,可运行个人智能体、加速内容创作,并实现 1440p 100 帧每秒的游戏体验。

以下是自 10 月 16 日发布以来,早期评测者对该平台的评价:

“认真创作者的梦想机器……”—— CGMag

“为 AI 的未来而设计……”—— The Verge

“一台能力极强、便携性和能效都令人惊叹的机器……”—— PCMag

Underdog 是一款全新的桌面智能体应用,专为完全本地、私密的 AI 而打造,现在也将它的体验带到 RTX Spark。借助其 Husky 模型专用推理引擎,Underdog 可完全在设备上运行模型,因此个人智能体无需用户数据离开 PC 即可完成工作。Underdog 现已开放下载。

为了让开发者和爱好者更好地构建和定制本地智能体,许多 RTX Spark 笔记本配备了未锁定的 bootloader。

在 GTC 主题演讲中,NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋展示了运行在 RTX Spark 上的 AI 智能体如何使用 NVIDIA Isaac Lab、Hermes Agent 和 Nemotron 3.5 Bolt 74B 来训练Hugging Face 的 Microduck 机器人。

ASUS、Dell Technologies、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 的笔记本今日即可购买,Acer 即将推出。

了解更多关于 RTX Spark 的信息，并通过最新的 RTX Spark 实战指南开始上手。

DGX Spark 为开发者提供充足的构建空间

全新 DGX Spark 64GB 系统——可运行包括 Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB、Qwen3.8 27B 和 Gemma 4 26B-A4B 在内的模型——将从 10 月 23 日星期五开始由合作伙伴陆续推出。

当工作负载需要更大容量时，开发者可以通过内置的 NVIDIA ConnectX-7 网络和 NVIDIA Sync Cluster Assistant 连接多台 DGX Spark 系统。这使用户能够运行 Qwen 3.8 Flash Next、DeepSeek v4 Flash 0731 和 GLM 5.3 Flash 等先进编码模型。

现在，DGX Spark 在手动配置下支持最多八台设备的集群，可实现更大的模型、更长的上下文、并发的智能体以及分布式开发。非常适合小团队共享单个集群作为后端，每位开发者针对同一模型运行并发会话，它可提供 1TB 统一内存——足以运行 GLM 5.3 等前沿级模型。

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NVIDIA Sync Model Launcher 也将在本月晚些时候推出。它简化了在单台 DGX Spark 或集群上使用本地 AI 的方式。只需点击几下，Model Launcher 就会下载适合该配置的模型和容器，并将模型连接到 OpenCode。它会自动加载 DGX Spark Skills，用于故障排除、设备维护、访问官方文档以及其他工作流程指导。

10 月的 DGX Spark 软件更新带来了全新的 Wi-Fi Assistant，让用户在 DGX Spark 以设备模式运行时可以切换网络。此外，DGX Spark Skills 通过 OpenCode 将聚焦于工作流程的故障排除和设备维护指导直接集成到 NVIDIA Sync 中。

DGX Spark 系统可直接从 Acer、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、Lenovo、MSI 和 NVIDIA 购买。

DGX Station 将前沿智能带到办公桌

对于更大的团队，DGX Station 提供 748GB 一致性内存和高达 20 petaflops 的 AI 性能，使开发者能够运行 GLM 5.3 等先进模型，并以与云模型相当的速度服务 30 多名用户。为扩展规模，NVIDIA Sync 现已支持 DGX Station，简化两台基于 Linux 的系统之间的连接。

与 Absolute Security、Splunk by Cisco、Fleet Device Management、Microsoft Intune、Perforce Puppet、Progress Software Chef 和 Tanium 的新集成，让 IT 团队能够通过企业级的设置、管理和合规流程管理 DGX Station 系统，帮助加快审批速度、降低部署风险，同时最大限度缩短首次生成 token 的时间。

借助即将推出的基于 Windows 的系统，开发者可以构建利用专业应用程序的工作流，运行在 NVIDIA RTX PRO GPU 上，并由智能体操作——这些智能体在 NVIDIA GB300 系统上运行其大语言模型（LLM），一切尽在同一台机器中。

DGX Station for Windows 预计将于 12 月由系统制造商合作伙伴推出，它将本地 AI 扩展到企业已在使用的应用程序和操作环境中。工程师可以在 Windows 原生软件中运行本地模型和智能体，并在同一系统上访问 AI 模型、工具和智能体。

DGX Station for Windows 将支持来自 nTop、Dassault Systèmes、Keysight Technologies、MathWorks、Rockwell Automation、Siemens、Synopsys、Unity 和 Altera 的制造应用，用于 AI 引导的设计、仿真、验证和工程自动化。用户将能够在本地运行使用 Hermes Agent、Perplexity 或 Aible 的智能体，在企业环境中实现智能体控制。

同样的本地受控计算模式也延伸到了机器人领域。DGX Station 为机器人团队提供用于后训练、仿真和评估的专用算力，无需等待共享基础设施即可缩短迭代周期。

NVIDIA 发布了三个开源参考工作流，将 GPT-6 Astra、NVIDIA Isaac Lab、Isaac Lab-Arena 和 Cosmos 带到 NVIDIA DGX Station 上。开发者可以使用它们通过强化学习优化 GR00T 1.7 模型、训练灵巧操作技能，以及后训练 Cosmos 世界模型用于合成数据生成。

NVIDIA Cloud Functions 即将以抢先体验的形式登陆基于 Linux 的 DGX Station。团队可以在共享目录中注册本地模型端点，并通过一个兼容 OpenAI 的统一入口访问它们。

开发者可以在不更改应用程序代码的情况下升级端点背后的模型，而团队成员无需直接访问机器即可使用共享模型。这将使 DGX Station 成为团队的本地受控推理服务。

DGX Station 为 AI 工厂开发带来本地迭代。在 GTC Berlin 的展会现场，NVIDIA 正在预览运行于 DGX Station 上的 DSX OS，以便在完整基础设施就绪之前模拟 AI 工厂运营。另一项演示将展示 DGX Station 系统为 30 多家软件开发者驱动本地 token 工厂。

DGX Station 系统即日起由 ASUS、戴尔科技、GIGABYTE、HP、MSI、Supermicro 和 Exxact 发货。用于 Windows 的 DGX Station 系统预计将于今年晚些时候由 ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、MSI 和 Supermicro 开始发货。

推出 Recursive Flint——一款为 RTX Spark 优化的全新本地编程模型

今天，前沿 AI 实验室 Recursive Superintelligence 发布了 Recursive Flint，一款为快速、精准编程而打造的本地 LLM。这是一款 400 亿参数的混合专家模型，激活参数为 25 亿，可提供快速推理——在 64GB RTX Spark 上每秒超过 220 个 token——并在 SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1 和 SWE-bench verified 等智能体编程基准测试中取得同类最佳成绩。

Recursive Flint 使用 Recursive 的 Eureka Machine 构建，这是一套用于大规模自动化 AI 研究的系统。它可自动化完整的研究循环：提出想法、实现想法、运行实验验证想法，并利用结果决定下一步尝试什么——它创建了专用内核，将 Flint 在 RTX Spark 上的生成速度提升了 55%，而无需更改模型权重。

开发者可以在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证下载开放权重，并在 RTX Spark 和 DGX Spark 系统以及 GeForce RTX 和 RTX PRO GPU 上运行该模型。开发者还可以使用 NeMo Automodel 对模型进行后训练，用于监督微调和低秩适应（LoRa），以及使用 NeMo RL 进行群体相对策略优化。

零日支持的新模型

NVIDIA 还为零日模型支持添加了 NVIDIA Nemotron Bolt E4B 4B、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax、Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B，以及 FLUX.3 Klein 扩散模型。

Nemotron Bolt E4B 4GB 将自然对话和多轮智能体技能打包进仅 4GB 的内存中，可在 NVIDIA GeForce RTX GPU、NVIDIA Jetson 设备以及 RTX 和 DGX Spark 上驱动快速本地语音助手、交互式游戏角色和嵌入式界面。Bolt E4B 4GB 将于 10 月 23 日星期五发布。

Black Forest Labs 的 FLUX 3 Image Klein 是一款 56 亿参数的开放权重图像模型，用于图像生成和编辑。经过 NVIDIA 优化的构建版本让它能够在仅 8GB 显存的 GeForce RTX GPU 上运行，并在 RTX 5090 GPU 上约四秒内生成一张 100 万像素的图像。

MiniMax M3.1 Flash 是一款为 NVIDIA DGX Station 和 DGX Spark 打造的全新开放模型，将长上下文 AI 带到桌面。Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 是一款开放权重推理模型，每个 token 仅激活其 240 亿参数中的 20 亿，速度快到足以直接在 PC 上运行私有的、可调用工具的 AI 智能体。

此外，NVIDIA 发布了全新的模型检查点集合，针对本地 AI 硬件的内存效率进行了优化，使前沿级别的开放模型能够运行，并留出足够内存用于 KV 缓存。每个检查点都经过量化，同时保持接近全精度的准确度，首先推出的是可在单台 DGX Spark 128GB 或 RTX PRO 6000 上运行的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local，以及在双系统上运行的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local。

开发者可以在第一天就使用 NeMo AutoModel 在 DGX Spark 和 RTX Spark 上进行后训练，其中包含 Nemotron Bolt E4B、Flux 3 Image Klein 等示例配方。

加速 AI 推理

NVIDIA 将继续与 llama.cpp 和 vLLM 开源社区合作，加速本地硬件上的智能体工作负载。

在 llama.cpp 中，针对 Qwen 3.8 Flash Next 新增的 MTP 投机解码支持，使 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 上的端到端智能体任务最高提速 1.4 倍。

在 vLLM 中，针对 Qwen 线性注意力层的更快速投机解码和全新 FlashInfer 预填充内核，使 DGX Spark 上 Qwen3.8 27B 的智能体任务最高提速 1.3 倍。在 DGX Station 上，GLM 5.3 Flash 的吞吐量最高提升 1.2 倍。

请查看 NVIDIA 的本地 AI 推理配方，试用这些最新优化。

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