NVIDIA DGX Spark

搭载NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip与128GB统一内存,这款1.2公斤的迷你工作站能以240W功耗提供本地AI训练的千万亿次算力。其配备4TB NVMe SSD、万兆网口和Wi-Fi 7,在紧凑机身内实现了高速数据吞吐与多屏输出能力。最适合需要私有化部署大语言模型、进行本地推理与微调的AI研究人员和开发者。

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 综合评分
其他可用国家/地区:

概览

30秒速览

别把它当电脑,把它当成一张插了电的、能跑2000亿参数大模型的超级显卡。如果你不是AI研究员,买它就是浪费钱。

优缺点

优点

  • 128GB统一内存,能本地运行200B参数大模型 99th
  • 体积小巧,几乎不占桌面空间 87th
  • 4TB NVMe固态和万兆网口,数据读写和传输飞快
  • 连接性拉满,4个USB-C和200G网络端口是专业级配置

缺点

  • 价格从四千多美元到天价,水太深
  • CPU性能平庸,不适合通用计算任务
  • 可靠性评分垫底,早期用户反馈有散热问题
  • 8GB显存对图形和游戏来说就是个摆设

用户评价

用户评价

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👍 数据科学专业的学生们很喜欢它,认为这是完成学位的强力工具。
👎 早期批次似乎存在散热问题,有用户刚设置好就因过热而无法正常使用。

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独家

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1★2★3★4★5★Q4 '25: 2.3★ · 3 条评价Q1 '26: 4.4★ · 7 条评价Q2 '26: 5.0★ · 2 条评价372Q4 '25Q1 '26Q2 '26
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实测数据

性能表现

最让我们意外的是它的内存带宽和容量。128GB的LPDDR5x内存,在我们的数据库里是绝对的顶级水准,跑大模型时数据吞吐量惊人,完全不会成为瓶颈。但CPU性能就比较尴尬了,这颗20核Arm芯片的原始算力只处于中下游水平,如果你需要做大量的数据预处理或传统编译工作,它甚至不如一台主流轻薄本。8GB的显存对于图形渲染来说也捉襟见肘,这直接解释了为什么它的游戏性能评分惨不忍睹,千万别想着拿它打游戏。

性能百分位

CPU 38
GPU 60.8
RAM 98.7
接口 87.1
存储 51
可靠性 11.6
用户口碑 6.9

规格参数

完整规格参数

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

竞品对比

和苹果的Mac Studio M4 Max相比,DGX Spark是个偏科生。Mac Studio是更全面的创意工作站,CPU和GPU更均衡,能剪视频能写代码,而Spark把所有技能点都加在了AI推理的内存带宽上。如果你需要一台既能干活又能娱乐的机器,Mac Studio是更好的选择。但如果你明确需要本地运行超大参数模型,并且受够了云服务的延迟和费用,那Spark提供的128GB统一内存是Mac Studio给不了的。至于那些传统游戏台式机,比如联想Legion或惠普Omen,跟Spark完全不是一路人,它们的强项在Spark这里是最弱项,反之亦然。

Spec NVIDIA DGX Spark HP OMEN GT22-3080 Lenovo Legion 90Y6003JUS ASUS Republic of Gamers GM700TZ-BS978 Apple Mac Studio M4 Max MSI MEG Vision X AI VisXAI2NVZ9045
CPU Apple M2 Intel Core Ultra 7 265K Intel Core Ultra 9 AMD Ryzen 9 9950X Apple M4 Max Intel Core Ultra 9
RAM (GB) 128 32 64 64 36 64
Storage (GB) 1000 2048 3072 2048 512 2048
GPU NVIDIA RTX A1000 NVIDIA GeForce RTX 5080 NVIDIA GeForce RTX 5080 AMD Radeon RX 9070 XT Apple M4 Max 32-core NVIDIA GeForce RTX 5090
Form Factor mini mid-tower mid-tower desktop sff mid-tower
Psu W 240 850 1200 850 - 1300
OS Android 10 Windows 11 Pro Windows 11 Pro Windows 11 Home macOS Windows 11 Pro
Compare Compare Compare Compare Compare
产品 CPUGPURAM接口存储可靠性用户口碑
NVIDIA DGX Spark 3860.898.787.15111.66.9
HP OMEN GT22-3080 Compare 9688.978.793.291.570.587.3
Lenovo Legion 90Y6003JUS Compare 97.588.996.491.796.470.584.2
ASUS Republic of Gamers GM700TZ-BS978 Compare 98.879.593.997.291.537.874.2
Apple Mac Studio M4 Max Compare 85.566.469.294.53199.499.9
MSI MEG Vision X AI VisXAI2NVZ9045 Compare 97.590.797.498.291.537.887

价格

性价比分析

这东西的定价是个谜。我们看到的价格从四千多美元一路飙到近六十万美元,跨度离谱。如果你能找到接近四千多美元的正常渠道价,那对于需要本地调试大模型的AI研究员来说,物有所值。但如果你看到的是后面那个六位数价格,赶紧跑,那根本不是卖给你的。目前来看,亚马逊上的价格相对靠谱,是入手的主要阵地。

最低 €6,990 1 家零售商共 1 个报价
Amazon.fr 1 个报价 最低 €6,990

Price History

€6,500 €6,600 €6,700 €6,800 €6,900 €7,000 €7,100 5月30日7月18日 €6,990

了解更多

概述

NVIDIA DGX Spark 是个狠角色,它把数据中心级别的AI算力塞进了一个饭盒大小的机身里。这台小机器存在的唯一理由,就是让你在桌面上本地跑大模型训练和推理,不用再眼巴巴等着云端的GPU资源。它搭载的GB10 Grace Blackwell超级芯片和夸张的128GB统一内存,意味着你能玩转2000亿参数级别的模型,这在个人工作站里是独一份的体验。但别把它当成一台普通电脑,它是个纯粹的AI开发工具,而且价格标签能让你的钱包瞬间清醒。

常见问题

Q: 我能用它打游戏或者剪视频吗?

基本不能。它的8GB显存和Arm架构对游戏和主流视频剪辑软件优化很差,游戏性能评分是我们见过最低的一档。老老实实把它当AI工具用。

Q: 128GB内存能跑多大的模型?

理论上可以本地运行高达2000亿参数的模型。这比绝大多数云端单卡实例能处理的模型都要大,是它最核心的卖点。

Q: 它和普通的高配PC有什么区别?

普通PC的CPU和GPU是分离的,数据来回搬运效率低。DGX Spark的CPU和GPU共享128GB统一内存,大模型数据可以直接访问,避免了传输瓶颈,这是架构上的根本不同。

不适合的人群

如果你只是想找一台性能强劲的桌面电脑,用来写代码、做设计或者玩游戏,那这台机器完全不适合你。它的CPU性能平庸,游戏能力垫底,可靠性还有待验证。同样的预算,去买一台顶配的Mac Studio或者攒一台高性能PC,你会开心得多。

最终评价

DGX Spark不是给所有人准备的,甚至不是给大多数开发者准备的。它是一个高度特化的AI推理和微调工具,目标用户非常明确:需要频繁在本地调试大模型的AI工程师和研究者。如果你就是这个人群,并且能接受它平庸的CPU和几乎为零的游戏能力,那它就是你桌上最强大的个人AI超算。对于其他人,这只是一块昂贵又不好玩的砖头。

使用场景评分

总体 (57.7)AI/LLM (68.5)游戏 (52)便携性 (55.4)创作 (50.4)商务 (46.7)开发 (56.2)Home Office (53.3)Workstation (51.1)

其他配置4

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