DGX Spark：桌面级AI超算，潜力与挑战并存

DGX Spark，一台配备2000亿参数、3万块人民币投资、128GB内存的“全球最小超算”，它能否让我们在桌面上轻松运行大型AI模型呢？

不久前，黄仁勋将这台超算赠予了马斯克，并亲自到访OpenAI总部，将另一台赠予了奥特曼。从CES亮相到如今的正式发布，这款个人超算终于要走进我们的日常生活。

官网信息显示，DGX Spark售价3999美元，并提供华硕、联想、戴尔等七个电脑品牌的发售版本；链接：[NVIDIA DGX Spark Marketplace](https://marketplace.nvidia.com/en-us/developer/dgx-spark/)

NVIDIA DGX Spark，一台面向科研人员、数据科学家和学生的个人AI超级计算机，旨在为他们提供高性能桌面级AI计算能力，助力AI模型的开发与创新。

听起来很强大，但普通用户能想到的应用场景无非：

• 本地运行大模型：聊天内容仅保存在本地电脑，确保安全。
• 本地创作：无限制生成图片和视频，无需会员和积分。
• 打造私人助理：输入个人资料，训练只懂你的“贾维斯”。

部分显卡租赁平台显示A100的售价为7元/时。

实际上，DXG Spark GB10 Grace Blackwell超级芯片的能力或许可以拓展更多应用场景，但具体能做什么，效果又如何？售价3万块，相当于可以租赁4000小时的A100，你真的会把它放在桌上跑大模型吗？

我们收集了目前网络上关于DGX Spark的多个详细评测，试图在实际体验之前，带大家看看这台设备到底值不值3万块。

核心亮点与不足：

性能定位：轻量模型表现出色，即使面对1200亿参数的大模型也能稳定运行。总体水平介于RTX 5070和RTX 5070 Ti之间。

最大短板： 273 GB/s的内存带宽是限制。算力足够，但数据传输慢。体验就像是一个脑子转得飞快但说话结巴的人。

创新玩法：用一台Mac Studio M3 Ultra来“辅佐”它。DGX Spark负责快速思考，Mac Studio负责流畅表达，强行解决“结巴”问题。

生态丰富：官方提供了超过20种开箱即用的玩法，从生成视频到搭建多智能体助手，AI全家桶都给你配齐了。

与Mac Mini的对比：

话不多说，先看数据。

每秒处理填充和解码的平均token数量，DGX Spark排在RTX 5080之后。DGX Spark对比Mac Mini M4 Pro还是要强上不少，尤其是在Prefill阶段。但是在Decode阶段，优势就没有这么明显了。Mac Mini M4 Pro在DeepSeek R1开源模型上的平均TPS能做到17.8，而DGX Spark也才33.1

名词解释：

Prefill（预填充/阅读理解阶段）

AI拿到我们的问题后，快速阅读和理解你输入的每一个字（即提示词）。这个阶段处理得越快，我们等待AI吐出第一个字的时间就越短。

Decode（解码/生成答案阶段）

就像AI已经想好了答案，开始逐字逐句地打字输出给我们。决定AI打字的速度，也就是我们常说的TPS（每秒生成词元数）。这个数值越高，我们看到答案完整显示的速度就越快。

TPS是Token Per Second（每秒处理词元数）的简称

Prefill阶段的TPS：代表AI读懂问题的速度。

Decode阶段的TPS：代表AI给我们生成答案的速度。

所以DGX Spark在给我们回答时，第一个字很快能出来，但是后续它的打字速度很慢。要知道，Mac Mini M4 Pro的价格才​元，​版本。