NVIDIADesktopowe GPUAktualna generacja

NVIDIA DGX Spark do lokalnych LLM

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 21 lipca 2026

Z 128 GB przy 273 GB/s DGX Spark uruchamia 140 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K. Największy, który się mieści, to Qwen3.8-Flash-Next (~109.7 GB), a najlepszy wybór to Qwen3.8-Flash-Next przy 35–72 tok/s.

Kompaktowy desktop do rozwoju AI zbudowany wokół superchipa GB10 Grace Blackwell — 20-rdzeniowego CPU Grace ARM połączonego z GPU Blackwell (6144 rdzeni CUDA), dzielących 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5x przy 273 GB/s. W przeciwieństwie do Apple Silicon obsługuje pełny stos CUDA, co czyni go idealnym do fine-tuningu i wnioskowania na modelach klasy 70B. Premiera w październiku 2025 w cenie 3999 USD; w lutym 2026 cena wzrosła do 4699 USD z powodu ograniczeń w dostawach pamięci.

Sprawdź mój sprzęt →Pełna tabela benchmarków

Modele, które działają na DGX Spark

Q4_K_M, kontekst 8K, 128 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.

Model	VRAM	Szybkość	Zmieści się?
Qwen3.8-Flash-Next Qwen3.8	109.7 GB	35–72 tok/s	Mieści się
Qwen 3.5 122B-A10B Qwen 3.5	74.5 GB	16–33 tok/s	Mieści się
Nemotron 3 Super 120B-A12B Nemotron 3 Super	73.3 GB	14–30 tok/s	Mieści się
GPT-OSS 120B GPT-OSS	71.9 GB	36–75 tok/s	Mieści się
Llama 4 Scout 17B Llama 4	68.2 GB	12–25 tok/s	Mieści się
Llama 4.5 Scout Llama 4.5	66.6 GB	11–23 tok/s	Mieści się
Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) Qwen3-Coder	49.1 GB	31–65 tok/s	Mieści się
Kolibri 1 Kolibri	48.4 GB	54–113 tok/s	Mieści się
Nemotron 3.5 Bolt 74B Nemotron 3.5	45.6 GB	25–52 tok/s	Mieści się
K2 Horizon MoVA 36B-A4B K2 Horizon	25 GB	33–69 tok/s	Mieści się
Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6	22.1 GB	60–125 tok/s	Mieści się
Nex-N2.5 mini Nex-N2.5	21.9 GB	36–74 tok/s	Mieści się

Pokazano 12 z 140

Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci

Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.

Kup ten sprzęt NVIDIA DGX Spark (128GB) — 128 GB VRAM · 150 W board power Uruchom w chmurze RunPod

lub porównaj w Vast.ai

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

NVIDIA DGX Spark (128GB)

128 GB VRAM · 150 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Szybkość na tle innych GPU

Llama 3.1 8B, Q4_K_M. Szacowane zakresy. Jak to liczymy

H100 80GB (SXM)157–327 tok/s H100 80GB (PCIe)120–250 tok/s RTX 5090113–234 tok/s RTX PRO 6000 Blackwell113–234 tok/s RTX PRO 6000 Blackwell (Max-Q Edition)113–234 tok/s A100 80GB (PCIe)102–196 tok/s RTX PRO 5000 Blackwell (48 GB)94–194 tok/s RTX PRO 5000 Blackwell (72 GB)94–194 tok/s DGX Spark26–53 tok/s

Specyfikacja

Specyfikację zaktualizowano 2026-07-21.

Pamięć: 128 GB
Przepustowość pamięci: 273 GB/s
Architektura: GB10 Grace Blackwell Superchip
Seria: AI Workstation
Pobór mocy: 150 W
Rok premiery: 2025
Cena premierowa: $4,699
Dostępne dla modeli: 128 GB

Najlepsze do70B modelslocal LLM developmentfine-tuningunified memory

Polecany pierwszy model (Ollama)

Podobne GPU

NVIDIA GB10 Grace Blackwell128 GB · 273 GB/sTyle samo VRAM, taka sama przepustowość AMD Ryzen AI Max+ 395128 GB · 256 GB/sTyle samo VRAM, −6% przepustowości NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell96 GB · 1,792 GB/s−32 GB VRAM, +556% przepustowości · $8,565

Najczęstsze pytania

Czy NVIDIA DGX Spark uruchomi lokalne LLM?

Tak. Z 128 GB (128 GB dostępne dla modelu) uruchamia 140 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K; największy to Qwen3.8-Flash-Next, potrzebuje około 109.7 GB.

Jak szybki jest NVIDIA DGX Spark w inferencji AI?

Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 26–53 tok/s przy Q4_K_M. Dla Llama 3.3 70B szacunek wynosi 3.4–7.1 tok/s. To szacunki z modelu przepustowości pamięci, nie pomiary; wzór jest na stronie metodologii.

Jakie LLM uruchomię na 128 GB?

Wśród najlepszych, które się mieszczą: Qwen3.8-Flash-Next, Qwen 3.5 122B-A10B, Nemotron 3 Super 120B-A12B, GPT-OSS 120B, Llama 4 Scout 17B. Najszybszy start to Ollama: ollama run llama3.3:70b.

Czy uruchomię to na DGX Spark?

Więcej o tej karcie

Narzędzia

Poradniki