NVIDIA DGX Spark NVDGXSPARK-PB Gold 2025
Equipado con el superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell y 128GB de VRAM, ofrece hasta 1 petaFLOP de rendimiento de IA en FP4 en un chasis de 1.20kg. Su memoria unificada LPDDR5x de 128GB y la Smart NIC ConnectX-7 eliminan los cuellos de botella para cargas de trabajo masivas, mientras que el almacenamiento NVMe de 4TB con auto-cifrado protege los datos. Es la herramienta definitiva para desarrolladores e investigadores que entrenan modelos de lenguaje de gran escala localmente.
Resumen
En 30 segundos
Con 128 GB de RAM unificada y 1 petaFLOP de rendimiento en IA, la DGX Spark es un monstruo para machine learning. Su CPU es mediocre y la fiabilidad es un punto débil importante, en el percentil 11. Es una herramienta increíblemente especializada que solo tiene sentido para desarrolladores de IA y a un precio muy concreto.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- 128 GB de RAM unificada LPDDR5x, en el percentil 99, ideal para modelos de IA masivos. 99th
- Rendimiento de IA de hasta 1 petaFLOP en FP4, una auténtica bestia. 98th
- 4 TB de almacenamiento NVMe M.2 ultrarrápido, en el percentil 98. 95th
- Conectividad de primer nivel con Wi-Fi 7, 10 GbE y un montón de puertos (percentil 95). 80th
- Pesa solo 1.2 kg, una densidad de potencia increíble para su tamaño.
Desventajas
- La CPU ARM de 20 núcleos se queda atrás en tareas generales (percentil 38).
- La fiabilidad es un punto débil importante, en el percentil 11, una de las peores que hemos visto.
- El precio es prohibitivo, con un rango que va de $4,680 a $127,022 según el vendedor.
- El sistema operativo DGX OS limita su uso fuera del ecosistema de desarrollo de NVIDIA.
- Prácticamente inútil para juegos o aplicaciones de oficina estándar.
Opinión de los propietarios
Cómo cambió la opinión de los propietarios con el tiempo
ExclusivaSegún cuándo escribieron realmente sus opiniones los clientes, para ver si los elogios iniciales se mantuvieron.
Basado en 3 opiniones de clientes con fecha, agrupadas por trimestre natural. El análisis por periodo está en inglés.
Las pruebas
Rendimiento
El corazón de esta bestia es el superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell. La GPU con arquitectura Blackwell y 128 GB de VRAM dedicada es una absoluta salvajada para cargas de trabajo de IA, situándose como una de las mejores del mercado. En la práctica, hablamos de entrenar modelos de lenguaje grandes localmente a una velocidad que antes solo veías en clústeres. La CPU ARM Grace de 20 núcleos, sin embargo, es un punto más terrenal. Con un percentil 38, su rendimiento en tareas de un solo hilo es mediocre, lo que deja claro que esta máquina no está pensada para ofimática o gaming, sino para mover tensores a toda pastilla. La ConnectX-7 Smart NIC y el Ethernet de 10 GbE aseguran que el cuello de botella no esté en la red al mover datasets enormes.
Especificaciones
Especificaciones completas
Processor
| CPU | ARM |
| Cores | 20 |
Graphics
| GPU | NVIDIA Blackwell Architecture |
| Type | Discrete |
| VRAM | 128 GB |
| VRAM Type | LPDDR5X |
Memory & Storage
| RAM | 128 GB |
| RAM Generation | DDR5 |
| Storage | 3.9 TB |
| Storage Type | NVMe SSD |
Build
| Form Factor | mini |
| Weight | 1.2 kg / 2.6 lbs |
Connectivity
| USB-C Ports | 4 |
| USB Ports | 4 |
| Thunderbolt | USB 4 (40Gbps) |
| HDMI | 1x HDMI 2.1 |
| DisplayPort | 3 x DisplayPort 1.4 |
| Wi-Fi | Wi-Fi 7 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.3 |
| Ethernet | 10 GbE |
System
| OS | NVIDIA DGX OS |
Frente a la competencia
Comparada con una Apple Mac Studio M4 Max, la DGX Spark le saca los colores en memoria unificada y rendimiento bruto en IA, pero la Mac Studio es mucho más equilibrada como estación de trabajo general y su fiabilidad está a años luz. Frente a algo como la ASUS Republic of Gamers GM700TZ, la Spark es un cohete en IA pero un fracaso en juegos. La Lenovo Legion 34IAS10 y la HP Omen 45L son juguetes a su lado en tareas de LLM, pero máquinas mucho más versátiles para el día a día. La Spark juega en una liga de una sola disciplina.
| Spec | NVIDIA DGX Spark NVDGXSPARK-PB | 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 | ARM | 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) | 4000 | 2048 | 3072 | 2048 | 512 | 2048 |
| GPU | NVIDIA Blackwell Architecture | 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 | - | 850 | 1200 | 850 | - | 1300 |
| OS | NVIDIA DGX OS | Windows 11 Pro | Windows 11 Pro | Windows 11 Home | macOS | Windows 11 Pro |
| Compare | Compare | Compare | Compare | Compare |
| Producto | CPU | GPU | RAM | Puertos | Almacenamiento | Fiabilidad | Valoración social |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark NVDGXSPARK-PB | 38 | 77.4 | 98.7 | 94.7 | 97.9 | 11.6 | 79.9 |
| HP OMEN GT22-3080 Compare | 96 | 88.9 | 78.7 | 93.2 | 91.6 | 70.5 | 87.3 |
| Lenovo Legion 90Y6003JUS Compare | 97.5 | 88.9 | 96.4 | 91.7 | 96.4 | 70.5 | 84.2 |
| ASUS Republic of Gamers GM700TZ-BS978 Compare | 98.8 | 79.5 | 93.9 | 97.2 | 91.6 | 37.9 | 74.2 |
| Apple Mac Studio M4 Max Compare | 85.5 | 66.4 | 69.2 | 94.5 | 31.1 | 99.4 | 99.9 |
| MSI MEG Vision X AI VisXAI2NVZ9045 Compare | 97.5 | 90.7 | 97.4 | 98.2 | 91.6 | 37.9 | 87 |
Precio
Relación calidad-precio
Hablar de valor aquí es complicado porque no es un producto de consumo. El rango de precios es una locura, desde los $4,680 en Memory Express hasta los $127,022 en otros vendedores. Si te la estás planteando, la diferencia de precio es tan brutal que comprar en Memory Express es la única opción sensata, asumiendo que tengan stock. A ese precio más bajo, el ratio de rendimiento en IA por dólar es imbatible para un dispositivo de sobremesa. Al precio más alto, directamente no tiene sentido.
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Resumen
La NVIDIA DGX Spark no es una mini PC cualquiera, es básicamente un superordenador de bolsillo. Con 128 GB de RAM unificada y un rendimiento de IA de hasta 1 petaFLOP en FP4, esta máquina está en el percentil 99 de nuestra base de datos en memoria, dejando a la mayoría de estaciones de trabajo en el polvo. Es un monstruo diseñado para desarrolladores de IA y científicos de datos que necesitan potencia bruta sin concesiones.
Preguntas frecuentes
Q: ¿Puedo usar la NVIDIA DGX Spark para jugar a los últimos juegos AAA?
No, y no deberías intentarlo. Aunque tiene una GPU potente, está diseñada exclusivamente para computación de IA y no tiene los drivers ni la arquitectura para juegos. Su rendimiento en gaming sería decepcionante comparado con una tarjeta gráfica de consumo como una RTX 4090.
Q: ¿Qué tipo de modelos de IA puedo ejecutar con 128 GB de VRAM unificada?
Con 128 GB de memoria unificada, puedes cargar y ejecutar localmente modelos de lenguaje grandes (LLMs) de cientos de miles de millones de parámetros, como una versión completa de Llama 3 70B o Mixtral 8x22B, sin necesidad de cuantización agresiva. Es una de las pocas máquinas de sobremesa capaces de hacerlo.
Q: ¿Es fácil de configurar para alguien que no es un experto en Linux?
No especialmente. Viene con NVIDIA DGX OS, un sistema operativo basado en Linux y optimizado para el stack de software de NVIDIA. Aunque está bien documentado, no es tan amigable como Windows o macOS. Necesitarás sentirte cómodo con la línea de comandos y el ecosistema de contenedores de NVIDIA para sacarle partido.
Para quién no es adecuado
Cualquiera que no sea un desarrollador de IA a tiempo completo debería pasar de largo. Su CPU es mediocre para tareas cotidianas y su fiabilidad, en el percentil 11, es una de las peores que hemos registrado. Si buscas una estación de trabajo potente para edición de vídeo, diseño 3D o gaming, una Mac Studio o una torre con una RTX 4090 te darán un rendimiento general mucho mejor y menos dolores de cabeza por mucho menos dinero.
Veredicto
La NVIDIA DGX Spark es una herramienta especializada y sin concesiones. Si tu trabajo diario es desarrollar, afinar y ejecutar modelos de IA grandes, y el rendimiento en FP4 es tu métrica principal, esta máquina es top de la lista. Pero si necesitas un ordenador para algo más que eso, su pobre rendimiento de CPU y su baja fiabilidad la convierten en una pésima elección. Es un Ferrari para un circuito muy, muy específico.