NVIDIA在GTC Berlin展示本地AI硬件全线并宣布DGX Spark 64GB等多项更新

在 GTC Berlin 上，NVIDIA 展示了其完整的本地 AI 硬件阵容。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 上构建和扩展应用程序；DGX Station 服务于在 Linux 上运行前沿工作负载的企业团队，其 Windows 版本将于 12 月推出。

公告包括：

Underdog Desktop Agent 现已适用于 RTX Spark
DGX Spark 64GB 版本将于 10 月 23 日（周五）上市
NVIDIA Sync 本月将支持八台 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 通过七项新集成提升了可管理性
DGX Station for Windows 将于 12 月推出，支持众多制造应用和智能体框架
DGX Station 新增三个用于机器人技术的开源参考工作流
NVIDIA Cloud Functions 即将以早期访问形式登陆 DGX Station
Recursive Flint，一款新的本地编码模型，现已适用于 NVIDIA 本地硬件
对新的 Nemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax 和 FLUX.3 AI 模型提供 Day-0 支持
为 llama.cpp 和 vLLM 推理引擎提供新的加速功能，以及一组针对本地 AI 硬件优化的检查点。

在下方了解这些本地 AI 公告的详情，并查看 GTC Berlin 的演示和会议。

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RTX Spark 将个人智能体带到 Windows PC

RTX Spark 是 PC 的新起点——运行个人智能体、加速内容创作，并支持最高 128GB 统一内存和 1 petaflop AI 算力的 1440p 100 帧/秒游戏。

自 10 月 16 日发布以来，以下是早期评论家对该平台的看法：

“严肃创作者的梦想机器……” — CGMag

“为 AI 的未来而设计……” — The Verge

“一款能力极强、出人意料地便携且高效的机器……” — PCMag

Underdog，一款专为完全本地、私密 AI 打造的新桌面智能体应用，也将其体验带到了 RTX Spark。凭借其 Husky 模型专用推理引擎，Underdog 完全在设备上运行模型，因此个人智能体可以在用户数据永远不离开 PC 的情况下完成工作。Underdog 现已可供下载。

为了更好地让开发者和爱好者构建和定制本地智能体，许多 RTX Spark 笔记本电脑都配备了解锁的引导加载程序。

在 GTC 主题演讲中，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 展示了如何在 RTX Spark 上运行的 AI 智能体使用 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 的笔记本电脑现已上市，Acer 即将推出。

了解有关 RTX Spark 的更多信息，并开始使用最新的 RTX Spark 操作指南。

DGX Spark 为开发者提供构建空间

新的 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 —— 将于 10 月 23 日星期五起从合作伙伴处开始推出。

当工作负载需要更多容量时，开发者可以通过内置的 NVIDIA ConnectX-7 网络将多个 DGX Spark 系统连接起来，并使用 NVIDIA Sync Cluster Assistant。这允许用户运行 Qwen 3.8 Flash Next、DeepSeek v4 Flash 0731 和 GLM 5.3 Flash 等高级编码模型。

现在，DGX Spark 支持手动配置多达八个单元的集群，从而支持更大的模型、更长的上下文、并发代理和分布式开发。它非常适合小型团队将单个集群作为后端共享，每位开发者针对同一模型运行并发会话，提供 1TB 的统一内存——足以运行 GLM 5.3 等前沿级模型。

开始使用 DGX Spark 集群操作指南。

NVIDIA Sync Model Launcher 也将于本月晚些时候推出。它简化了对单个 DGX Spark 或集群上本地 AI 的访问。只需几次点击，Model Launcher 即可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指导。

10 月的 DGX Spark 软件更新带来了新的 Wi-Fi Assistant，允许用户在 DGX Spark 以设备模式运行时切换网络。此外，DGX Spark Skills 通过 OpenCode 直接在 NVIDIA Sync 中提供针对故障排除和设备维护的工作流指导。

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

DGX Station 将前沿智能置于桌面

对于较大的团队，DGX Station 提供 748GB 的一致性内存和高达 20 petaflops 的 AI 性能，使开发者能够运行 GLM 5.3 等高级模型，并以与云模型相当的速度为 30 多名用户提供服务。为了扩展规模，NVIDIA Sync 现在支持 DGX Station，简化了两个基于 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 团队能够通过企业设置、管理和合规流程来管理 DGX Station 系统，帮助加速审批并降低部署风险，同时最大限度地缩短首次令牌时间。

借助即将推出的基于 Windows 的系统，开发者可以构建工作流，利用专业应用程序，在 NVIDIA RTX PRO GPU 上运行，并由在 NVIDIA GB300 系统上运行其大语言模型（LLM）的智能体进行操作——所有这一切都在一台机器上完成。

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 扩展到企业已经使用的应用程序和操作系统环境中。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 的制造应用程序，用于 AI 引导的设计、仿真、验证和工程自动化。用户将能够在企业环境中使用 Hermes Agent、Perplexity 或 Aible 在本地运行智能体，以实现智能体控制。

同样的本地受控计算模式也扩展到机器人领域。DGX Station 为机器人团队提供用于后训练、仿真和评估的专用计算资源，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 引入 NVIDIA DGX Station。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，并对 Cosmos 世界模型进行后训练以生成合成数据。

NVIDIA Cloud Functions 即将以早期访问形式登陆基于 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 的入口点访问它们。

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，同时团队成员可以在不直接访问机器的情况下使用共享模型。这将 DGX Station 转变为一个团队本地受控的推理服务。

DGX Station 将本地迭代引入 AI 工厂开发。在 GTC Berlin 的展台上，NVIDIA 正在预览运行在 DGX Station 上的 DSX OS，以在完整基础设施可用之前模拟 AI 工厂运营。另一个演示将展示 DGX Station 系统为 30 多名软件开发人员提供本地令牌工厂的动力。

DGX Station 系统今日开始从 ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、MSI、Supermicro 和 Exxact 发货。DGX Station for Windows 系统预计将于今年晚些时候开始从 ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、MSI 和 Supermicro 发货。

推出 Recursive Flint — 一款针对 RTX Spark 优化的新本地编码模型

今日，前沿 AI 实验室 Recursive Superintelligence 发布了 Recursive Flint，这是一款专为快速、精准编码打造的本地 LLM。Recursive Flint 是一款拥有 400 亿参数的混合专家模型，激活参数为 25 亿，在 64GB RTX Spark 上可实现每秒 220 个 token 以上的快速推理，并在 SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1 和 SWE-bench verified 等智能体编码基准测试中取得了同类最佳成绩。

Recursive Flint 是使用 Recursive 的 Eureka Machine 构建的，这是一个用于大规模自动化 AI 研究的系统。它自动化了完整的研究循环：提出想法、实现它们、运行实验以验证想法，并利用结果决定下一步尝试什么——创建了专门的内核，在不改变模型权重的情况下，将 Flint 在 RTX Spark 上的生成速度提升了 55%。

开发者可以在 Hugging Face 上下载开放权重（基于 Apache 2.0 许可证），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 进行监督微调，以及低秩适配，即 LoRa，或使用 NeMo RL 进行组相对策略优化。

支持首日部署的新模型

NVIDIA 还为 NVIDIA Nemotron Bolt E4B 4B、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax、Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 以及 FLUX.3 Klein 扩散模型增加了首日模型支持。

Nemotron Bolt E4B 4GB 将自然对话和多轮智能体技能整合到最少 4GB 的内存中，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 是一款拥有 56 亿参数的开放权重图像模型，用于生成和编辑。经过 NVIDIA 优化的构建版本使其能够在最少 8GB 显存的 GeForce RTX GPU 上运行，并在 RTX 5090 GPU 上大约四秒内创建一张 100 万像素的图像。

MiniMax M3.1 Flash 是一款专为 NVIDIA DGX Station 和 DGX Spark 构建的新开放模型，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，使其速度足够快，可以直接在 PC 上运行私有的、调用工具的 AI 智能体。

此外，NVIDIA 发布了一组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，使前沿级开源模型在保留足够的 KV 缓存内存的情况下运行。每个检查点均经过量化处理，同时保持接近全精度的准确性，从单台 128GB 的 DGX Spark 或 RTX PRO 6000 上的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local，到两台系统上的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local 不等。

开发者可以在 DGX Spark 和 RTX Spark 上使用NeMo AutoModel在首日进行后训练，并提供Nemotron Bolt E4B、Flux 3 Image Klein等示例配方。

加速 AI 推理

NVIDIA 继续与 llama.cpp 和 vLLM 开源社区合作，以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 的新 MTP 推测解码支持，使 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 上的端到端智能体任务速度提升高达 1.4 倍。

在 vLLM 中，更快的推测解码以及针对 Qwen 线性注意力层的新 FlashInfer 预填充内核，使 DGX Spark 上基于 Qwen3.8 27B 的智能体任务速度提升高达 1.3 倍。在 DGX Station 上，GLM 5.3 Flash 的吞吐量提升高达 1.2 倍。

查看NVIDIA 本地 AI 推理配方以尝试这些最新优化。

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