NVIDIA RTX Spark 上市：$2,399 起、128GB 统一内存，站内首批 59 条实测

10 月 16-17 日，NVIDIA RTX Spark 开售——N1X 超级芯片整机（Blackwell RTX GPU + 20 核 CPU），LPDDR5X 统一内存，SKU 覆盖 24 / 32 / 64 / 128GB。

SKU 与价格

形态	配置	价格
笔记本（华硕 / 戴尔 / 惠普 / 联想 / 微软）	全系 SKU	$2,399 起
惠普 OmniBook（SKU 一例）	32GB / 1TB	$3,199
惠普 OmniBook（SKU 一例）	64GB / 2TB	$4,999
Surface RTX Spark Dev Box	140W 桌面开发套件	$5,999.99

笔记本 TDP 45-80W，桌面 140W。

StorageReview 实测（10 月 16 日）

• STREAM Triad 120GB/s（本站带宽字段取此实测值）
• Llama-3.1-8B Q4_K_M：56.5 tok/s（geomean）
• Phi-4-mini：96.8 tok/s；gpt-oss:20b：58.0 tok/s；Qwen3.6-35B-A3B：89.5 tok/s
• Llama-8B TTFT 0.274s
• 对照 Blade 16（RTX 5090 24GB）：Llama-8B 128.8 tok/s——「在装得进 24GB 的模型上快 2.3 倍」；Spark 的卖点从来不是单模型速度，而是 100GB 级容量档位

Windows 固定分割（口径提醒）

128GB 整机当前在 Windows 下是固定分割：GPU 侧可用约 62.5GB，统一内存支持待微软 / NVIDIA 驱动跟进。站内硬件行按标称容量 128GB 记录（与 DGX Spark、Strix Halo 的统一内存口径一致），描述与本文明示分割事实；实测记录的显存占用则按真实可运行配置填写。

站内收录

• 硬件行：NVIDIA RTX Spark（显存 128GB 标称、带宽 120GB/s 实测、$2,399 起）
• 59 条 L2 实测（llama.cpp / Ollama × 多量化，Windows 与 Ubuntu 双栈）。llama.cpp Q4_K_M 锚点与 StorageReview 对齐：

模型	Q4_K_M llama.cpp	StorageReview
Llama-3.1-8B	54.7 tok/s	56.5
Qwen3.6-35B-A3B	88.7 tok/s	89.5

• 分模型平均（全量化口径）：Qwen3.6-35B-A3B 105.0、Qwen3.5-0.8B 104.7、Llama-3.2-3B 97.7、Llama-3.1-8B 59.0；稠密 27B 档 9-11 tok/s——120GB/s 带宽下符合物理预期，A3B 档靠小激活参数跑赢
• 顺带：本批目录新增 Beam-1.0-501B-A23B（Reflection，501B 总参 / 23B 激活，Apache 2.0，官方口径「推理 token 用量约为同级 1/3」）与 Hy-Memory-30B-A3B（腾讯混元长期记忆写入器，30B / ~3B 激活），后者 26 条实测一并入库
• 批次总览：546 条 / 16 硬件 / 15 模型，Apple M5 Max / M5 Ultra / M2 Ultra 与 Strix Halo 统一内存梯队、H100 / H20 / RTX PRO 6000 数据中心档一并补齐

值不值？

对 8B 级稠密模型，一台 5090 笔记本就能快一倍；Spark 的真正货架位置是「一台安静的小盒子装下 100GB 级 MoE 量化」。在 Windows 固定分割解除之前，128GB SKU 的实际可用容量按 62.5GB 宣传口径折半看待更稳妥——它今天已经能舒服地跑 35B-A3B（88.7 tok/s），但还不是 501B-A23B 的家。