Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 2026/10/16 04:33:18
NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本实测：128 GB 统一内存跑通 Qwen3.8 27B，本地智能体任务耗时仅 18.7 分钟
NVIDIA 将 DGX Spark 的 GB10 芯片（Blackwell GPU + Arm CPU）移植至 Windows 笔记本形态的 RTX Spark N1X，配备最高 128 GB 统一内存。首批 AA-AgentPerf-Local 测试显示，该设备在运行 Qwen3.8 27B 模型完成复杂智能体工作负载时耗时 18.7 分钟，性能接近桌面级 DGX Spark，显著优于 MacBook Pro M5 Pro 和 AMD Ryzen AI Halo，且能加载 77 GB 权重的超大模型。
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Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 2026-10-15 20
NVIDIA 的 RTX Spark N1X 在 Windows 笔记本中集成了高达 128 GB 的统一内存和 Blackwell GPU。在我们的首批 AA-AgentPerf-Local 测试结果中，一台搭载 RTX Spark 的笔记本在 Qwen3.8 27B 模型上完成本地智能体工作负载耗时 18.7 分钟。
RTX Spark 的 N1X 芯片本质上就是 DGX Spark 中的 GB10（20 核 Arm CPU，6,144 核 Blackwell GPU），配备最高 128 GB、带宽为 300 GB/s 的内存。我们测试了一台原型版 15 英寸 Surface Laptop Ultra（128 GB，售价 5,900 美元），在插电状态下将 Windows 设置为高性能模式，并在可用时采用 NVIDIA 发布的 llama.cpp 配方。
关键结果：
➤ 在 Qwen3.8 27B 上，RTX Spark 笔记本完成我们的默认工作负载（8 个记录的智能体任务，168 次模型交互）耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark（17.3 分钟），比 MacBook Pro（M5 Pro，64 GB，37.6 分钟）快 2.0 倍，比 AMD Ryzen AI Halo（34.5 分钟）快 1.8 倍。GeForce RTX 5090 台式机速度最快，仅需 4.9 分钟。
➤ 在 Qwen3.6 35B A3B 上，耗时 7.6 分钟，接近 DGX Spark（7.3 分钟），比 MacBook Pro（11.9 分钟）快 1.6 倍。
➤ 在 Ling 3.0 Flash（我们测试的当前最大模型）上，耗时 15.3 分钟，接近 DGX Spark（14.9 分钟），比 Ryzen AI Halo（25.1 分钟）快 1.6 倍。其 77 GB 的权重无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090。
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