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NVIDIA DGX Spark

Der NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip mit 20 Kernen und die diskrete GPU mit 8 GB VRAM liefern Petaflop-Leistung für lokales KI-Training in einem nur 1,2 kg leichten Mini-Gehäuse. Die 128 GB LPDDR5x RAM und der 4 TB NVMe-Speicher werden durch einen 10G-Ethernet-Port und Wi-Fi 7 für schnelle Datenübertragungen ergänzt. Dieses System ist am besten für KI-Forscher und LLM-Entwickler geeignet, die große Modelle lokal trainieren und ausführen müssen.

CPU Apple M2
RAM 128 GB
Storage 1 TB
GPU NVIDIA RTX A1000
form factor mini
psu w 240
OS Android 10
NVIDIA DGX Spark desktop
58 Gesamtbewertung
Auch erhältlich in:

Überblick

Das Wichtigste in 30 Sekunden

Ein petaflop-starker KI-Supercomputer, der in eine Lunchbox passt. Absolut genial für KI-Entwickler, absolut nutzlos für Gamer.

Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Petaflop-KI-Leistung im Mini-Format 99th
  • Massive 128GB LPDDR5x RAM für riesige Modelle 87th
  • Blitzschnelle 4TB NVMe SSD
  • Top-Konnektivität mit 10G Ethernet und Wi-Fi 7

Nachteile

  • Absolut unbrauchbar für Gaming
  • Die Zuverlässigkeit ist mit 11. Perzentil ein Warnsignal
  • Der Preis ist astronomisch und schwankt wild
  • 240W PSU begrenzt spätere Erweiterungen

Was Besitzer sagen

Was Nutzer sagen

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👍 Viele Käufer sind begeistert von der rohen KI-Leistung und nutzen das Gerät erfolgreich für anspruchsvolle Data-Science-Projekte.
👎 Ein wiederkehrendes Problem sind thermische Schwierigkeiten, die das System direkt nach der Einrichtung ausbremsen können.
🤔 Einige Nutzer sehen das Potenzial, sind aber so frustriert von den Hitzeproblemen, dass sie auf eine überarbeitete Version warten wollen.

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1★2★3★4★5★Q4 '25: 2.3★ · 3 BewertungenQ1 '26: 4.4★ · 7 BewertungenQ2 '26: 5.0★ · 2 Bewertungen372Q4 '25Q1 '26Q2 '26
Ø BewertungZufrieden (4-5★)Unzufrieden (1-2★)Balkenhöhe = Anzahl der Bewertungen

Basierend auf 12 datierten Kundenbewertungen, gruppiert nach Kalenderquartal. Die Periodenanalyse ist in englischer Sprache.

Die Fakten

Leistung

Was uns wirklich überrascht hat, ist die schiere Speicherbandbreite. Die 128GB LPDDR5x in Kombination mit dem GB10-Chip machen das Laden und Trainieren großer Modelle, die sonst mehrere High-End-GPUs brauchen, fast schon beiläufig. Die CPU selbst ist mit ihrem 38. Perzentil zwar nur Mittelmaß, aber das ist hier völlig egal. Dieses System ist ein Spezialist, und in seinem Spezialgebiet, der KI-Beschleunigung, spielt es in einer eigenen Liga. Dass die GPU im 61. Perzentil liegt, zeigt nur, dass es hier nicht um klassische Grafikleistung geht.

Leistungsperzentile

CPU 38
GPU 60.8
RAM 98.7
Anschlüsse 87.1
Speicher 51
Zuverlässigkeit 11.6
Nutzerresonanz 6.9

Technische Daten

Alle technischen Daten

Processor

CPU Apple M2
Cores 20
Frequency 3.3 GHz

Graphics

GPU NVIDIA RTX A1000
Type Discrete
VRAM 8 GB
VRAM Type GDDR6

Memory & Storage

RAM 128 GB
RAM Generation DDR5
Storage 1000 GB
Storage Type SSD

Build

Form Factor mini
PSU 240
Weight 3.1 kg / 6.9 lbs

Connectivity

USB-C Ports 4
USB Ports 4
HDMI 1x HDMI
DisplayPort 1x DisplayPort
Wi-Fi Wi-Fi 7
Bluetooth Bluetooth 5.4
Ethernet 1x Ethernet

System

OS Android 10

Im Vergleich

Der einzig relevante Vergleich ist der Apple Mac Studio mit M4 Max. Der Mac ist der bessere Allrounder, der auch kreative Workflows und etwas Gaming stemmt, und Apples Neural Engine ist nicht zu unterschätzen. Die DGX Spark ist aber der ungeschlagene KI-Spezialist. Sie hat den dedizierten Hochgeschwindigkeits-Speicher und die Software-Integration, die der Mac für große Modelle einfach nicht bieten kann. Ein Lenovo Legion oder HP Omen sind hier fehl am Platz, das sind Gaming-PCs, die mit der Spark in ihrer Kernaufgabe nichts zu tun haben.

Spec NVIDIA DGX Spark Lenovo Legion 90Y6003JUS MSI MEG Vision X AI VisXAI2NVZ9045 Corsair VENGEANCE i7500 HP OmniDesk M03-0054 Skytech Legacy ST-LEGACY4-1788-B-AM
CPU Apple M2 Intel Core Ultra 9 Intel Core Ultra 9 Intel Core i9 14900KF Intel Core Ultra 7 265 AMD Ryzen 9 9950X
RAM (GB) 128 64 64 32 16 64
Storage (GB) 1000 3072 2048 1000 1024 4096
GPU NVIDIA RTX A1000 NVIDIA GeForce RTX 5080 NVIDIA GeForce RTX 5090 NVIDIA GeForce RTX 5080 Intel Graphics NVIDIA GeForce RTX 5090
Form Factor mini mid-tower mid-tower mid-tower mid-tower mid-tower
Psu W 240 1200 1300 1000 280 1200
OS Android 10 Windows 11 Pro Windows 11 Pro Windows 11 Home Windows 11 Home Windows 11 Home
Compare Compare Compare Compare Compare
Produkt CPUGPURAMAnschlüsseSpeicherZuverlässigkeitNutzerresonanz
NVIDIA DGX Spark 3860.898.787.15111.66.9
Lenovo Legion 90Y6003JUS Compare 97.588.996.491.796.470.584.2
MSI MEG Vision X AI VisXAI2NVZ9045 Compare 97.590.797.498.291.537.887
Corsair VENGEANCE i7500 Compare 94.288.987.598.963.932.591.7
HP OmniDesk M03-0054 Compare 89.546.95498.657.370.599.1
Skytech Legacy ST-LEGACY4-1788-B-AM Compare 98.890.797.43998.427.398.4

Preis

Preis-Leistungs-Verhältnis

Der Preis ist eine Frechheit und ein Schnäppchen zugleich, je nachdem, wo man kauft. Die Spanne reicht von lächerlichen 4.679 $ bis zu absurden 589.990 $. Wer ernsthaft kaufen will, sollte die Angebote genau vergleichen. Der beste Deal, den wir gesehen haben, kommt von Amazon. Für ein Unternehmen, das massiv in lokale KI-Entwicklung investiert, kann sich das Ding schnell amortisieren. Für Privatpersonen ist es ein teures, aber verdammt cooles Spielzeug, wenn man das nötige Kleingeld hat.

Ab 29.379 R$ 1 Angebot bei 1 Händler
Amazon.com.br 1 Angebot Ab 29.379 R$

Price History

29.350 R$ 29.400 R$ 29.450 R$ 29.500 R$ 29.550 R$ 26. Mai18. Juli 29.379 R$

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Überblick

Die NVIDIA DGX Spark ist kein normaler Mini-PC. Das Ding ist ein petaflop-starker KI-Supercomputer, der auf deinen Schreibtisch passt. Mit dem GB10 Grace Blackwell Superchip, 128GB RAM und einer 4TB SSD ist sie für lokales KI-Training und Inferenz gebaut und lässt jeden herkömmlichen Desktop in diesem Bereich alt aussehen. Wer aber einen Gaming-PC oder eine Alltagsmaschine sucht, ist hier komplett falsch.

Häufige Fragen

Q: Kann ich auf der DGX Spark auch zocken?

Nein, vergiss es. Die GPU ist nicht für Spiele optimiert und die Treiber sind auf KI-Workloads ausgelegt. Selbst ältere Titel laufen wahrscheinlich schlecht. Hol dir dafür einen Gaming-PC.

Q: Reichen die 8GB VRAM für große KI-Modelle?

Die 8GB dedizierter VRAM sind nicht der ganze Trick. Der GB10-Chip nutzt die 128GB superschnellen Systemspeicher als einen riesigen, einheitlichen Pool. Du kannst Modelle laden, die auf einer normalen 8GB-Grafikkarte unmöglich wären.

Q: Ist das Gerät laut?

Unter Volllast wird es hörbar. Die Kühlung muss einen 240W-Chip in einem winzigen Gehäuse bändigen. Leise ist anders, aber es ist kein Staubsauger.

Für wen es nicht geeignet ist

Wenn du einen vielseitigen Rechner für Gaming, Videobearbeitung und gelegentliches KI-Herumspielen suchst, ist das hier nichts für dich. Hol dir einen Mac Studio oder einen leistungsstarken Windows-PC mit einer dicken NVIDIA-Grafikkarte. Die Spark ist ein Spezialwerkzeug für Leute, die genau wissen, dass sie lokale KI-Rechenleistung brauchen.

Fazit

Die NVIDIA DGX Spark ist ein Meisterwerk der Ingenieurskunst mit einem klaren Auftrag. Sie ist die kompromissloseste KI-Workstation, die man derzeit auf den Schreibtisch stellen kann. Die miserable Zuverlässigkeitsbewertung und der Gaming-Totalausfall sind die einzigen echten Schattenseiten. Wenn dein Job KI ist, kauf sie. Wenn nicht, lass die Finger davon.

Bewertung nach Einsatzbereich

Gesamt (57.7)AI/LLM (68.5)Gaming (52)Mobilität (55.4)Kreative (50.4)Business (46.7)Entwicklung (56.2)Home Office (53.3)Workstation (51.1)

Weitere Konfigurationen4

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