De uitrol van NVIDIA-hardware voor lokale AI wordt uitgebreid en krijgt nieuwe software voor gedeelde ontwikkeling. DGX Spark-systemen met 64 GB zullen vanaf 23 oktober via partners beschikbaar komen, terwijl Windows-gebaseerde DGX Station-systemen in december worden verwacht. De op 21 oktober 2026 tijdens GTC Berlin aangekondigde updates lopen uiteen van privé-desktopagents tot door bedrijven beheerde machines voor teams. Verschillende softwarefuncties staan nog gepland en zijn dus nog niet beschikbaar.
Belangrijkste punten
- De uitrol van DGX Spark-systemen met 64 GB begint op 23 oktober; handmatig geconfigureerde clusters ondersteunen nu al maximaal acht systemen.
- DGX Station krijgt integraties voor bedrijfsbeheer, terwijl de geplande Windows-versie zich richt op productietoepassingen en agents op locatie.
- Recursive Flint is beschikbaar voor lokaal programmeren, naast nieuwe modelondersteuning en optimalisaties voor inferentie waarvan NVIDIA de prestatieresultaten rapporteert.
Inhoudsopgave
- Uitrol van NVIDIA lokale AI: wat is nu beschikbaar?
- Hoe DGX Spark een gedeelde ontwikkelbackend wordt
- Wat verandert er voor zakelijke DGX Station-gebruikers?
- Recursive Flint voegt een nieuwe optie toe voor lokaal programmeren
- Updates voor modellen en inferentie breiden de softwarestack uit
- Conclusie
Uitrol van NVIDIA lokale AI: wat is nu beschikbaar?
De aankondigingen zijn gericht op verschillende doelgroepen: RTX Spark draait persoonlijke agents op Windows-pc's, DGX Spark ondersteunt de ontwikkeling van Linux-applicaties en DGX Station is bedoeld voor grotere zakelijke workloads. Het praktische onderscheid gaat niet alleen om hardwarecapaciteit, maar ook om de vraag of gebruikers een individuele desktopassistent, een gedeelde ontwikkelbackend of een beheerde inferentieservice voor teams nodig hebben.
RTX Spark werd op 16 oktober gelanceerd. Volgens NVIDIA zijn laptops van ASUS, Dell Technologies, HP, Lenovo, Microsoft en MSI beschikbaar; Acer volgt later. Ook Underdog Desktop Agent kan worden gedownload. De Husky-inferentie-engine verwerkt modellen volledig op het apparaat, aldus NVIDIA, zodat de agent lokaal werkt in plaats van gebruikersgegevens van de pc te versturen.
Linux-gebaseerde DGX Station-systemen worden al geleverd. De Windows-versie komt later: NVIDIA verwacht dat partnersystemen in december beschikbaar komen. In het rapport over lokale AI tijdens GTC Berlin wordt ook onderscheid gemaakt tussen functies die nu beschikbaar zijn, tools die later deze maand verschijnen en een dienst die binnenkort in early access komt.
| Onderdeel | Details |
|---|---|
| DGX Spark 64GB | De uitrol via partners begint op vrijdag 23 oktober. |
| DGX Spark-clustering | Handmatige configuraties ondersteunen maximaal acht systemen; ondersteuning voor acht systemen via NVIDIA Sync staat voor deze maand gepland. |
| Sync Model Launcher | Verschijnt later deze maand om modellen en containers te selecteren en te downloaden die geschikt zijn voor de configuratie. |
| DGX Station voor Windows | Partnersystemen worden in december verwacht, met ondersteuning voor productietoepassingen en agents. |
| NVIDIA Cloud Functions | Komt in early access beschikbaar voor Linux-gebaseerde DGX Station, voor gedeelde lokale model-endpoints. |
| Recursive Flint | Beschikbaar met open gewichten onder de Apache 2.0-licentie voor ondersteunde NVIDIA-hardware voor lokale AI. |
Hoe DGX Spark een gedeelde ontwikkelbackend wordt
De nieuwe DGX Spark-configuratie met 64 GB wordt vanaf vrijdag 23 oktober via partners uitgerold. NVIDIA noemt onder meer Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB en Qwen3.8 27B als modellen die erop kunnen draaien.
Voor ontwikkelaars die meer capaciteit nodig hebben, ondersteunt DGX Spark nu handmatig geconfigureerde clusters van maximaal acht systemen via de ingebouwde ConnectX-7-netwerken. NVIDIA beschrijft een configuratie met acht systemen en 1 TB aan uniform geheugen als een backend die kleine teams kunnen delen, waarbij gelijktijdige sessies op hetzelfde model draaien. De extra capaciteit ondersteunt grotere modellen, langere contexten en gelijktijdig werkende agents.
Deze mogelijkheid tot handmatige clustering staat los van de geplande ondersteuning voor acht DGX Sparks in NVIDIA Sync. Ook krijgt Sync later deze maand Model Launcher. Deze launcher is ontworpen om een model en container te downloaden die geschikt zijn voor de hardwareconfiguratie, het model aan OpenCode te koppelen en DGX Spark Skills te laden voor onderhoud en probleemoplossing.
De software-update voor DGX Spark van oktober voegt een Wi-Fi-assistent toe om van netwerk te wisselen terwijl de machine in appliance-modus draait. Ook brengt de update via OpenCode op workflows gerichte richtlijnen voor onderhoud en probleemoplossing naar NVIDIA Sync.
Wat verandert er voor zakelijke DGX Station-gebruikers?
DGX Station biedt 748 GB coherent geheugen en maximaal 20 petaflops aan AI-rekenkracht, aldus NVIDIA. Sync ondersteunt nu verbindingen tussen twee Linux-gebaseerde DGX Station-systemen, terwijl nieuwe beheerintegraties inspelen op de manier waarop bedrijven de machines in gebruik nemen en beheren.
De integraties omvatten Absolute Security, Splunk by Cisco, Fleet Device Management, Microsoft Intune, Perforce Puppet, Progress Software Chef en Tanium. Ze moeten DGX Station opnemen in bestaande bedrijfsprocessen voor configuratie en beheer, zodat het niet als een afzonderlijk beheerde ontwikkelmachine blijft functioneren.
De geplande Windows-versie breidt die aanpak uit naar engineeringsoftware. NVIDIA noemt ondersteuning voor productietoepassingen van onder meer Dassault Systèmes, MathWorks, Rockwell Automation en Siemens. Gebruikers kunnen agents ook op locatie uitvoeren via Hermes Agent, Perplexity of Aible.
Daarnaast komt NVIDIA Cloud Functions in early access beschikbaar voor Linux-gebaseerde DGX Station. Teams kunnen lokale model-endpoints registreren in een gedeelde catalogus en deze benaderen via een OpenAI-compatibel toegangspunt. Volgens NVIDIA kunnen ontwikkelaars zo het model achter een endpoint vervangen zonder applicatiecode te wijzigen, terwijl collega's toegang krijgen tot gedeelde modellen zonder rechtstreeks toegang tot de machine te hebben.
Recursive Flint voegt een nieuwe optie toe voor lokaal programmeren
Recursive Superintelligence bracht Recursive Flint op 21 oktober uit. Het programmeermodel gebruikt een mixture-of-experts-architectuur met 40 miljard parameters, waarvan 2,5 miljard actieve parameters. De open gewichten zijn beschikbaar op Hugging Face onder de Apache 2.0-licentie.
NVIDIA meldt generatiesnelheden van meer dan 220 tokens per seconde op een RTX Spark met 64 GB. Het bedrijf zegt ook dat gespecialiseerde kernels, ontwikkeld met behulp van het geautomatiseerde onderzoekssysteem van Recursive, de generatiesnelheid met 55% hebben verhoogd zonder de modelgewichten te wijzigen. Dit zijn gerapporteerde prestatieresultaten en geen onafhankelijk geverifieerde metingen.
Flint kan draaien op RTX Spark-, DGX Spark-, GeForce RTX- en RTX PRO-hardware. Ontwikkelaars kunnen het model ook verder trainen met de NeMo-tools van NVIDIA, zodat teams het model na het downloaden kunnen aanpassen aan hun eigen programmeerworkflows.
Updates voor modellen en inferentie breiden de softwarestack uit
NVIDIA voegt ondersteuning toe voor modellen van Nemotron, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax en Liquid AI, evenals voor de FLUX-afbeeldingsmodellen van Black Forest Labs. Nemotron Bolt E4B 4GB staat gepland voor 23 oktober, met lokale spraakassistenten en ingebouwde interfaces als beoogde toepassingen.
Nieuwe checkpoints die op geheugenefficiëntie zijn geoptimaliseerd, moeten meer capaciteit beschikbaar laten voor de cache die tijdens inferentie wordt gebruikt. NVIDIA meldt ook verbeteringen in de engines llama.cpp en vLLM: agentische taken verlopen tot 1,4x sneller in een gespecificeerde RTX PRO-workload en tot 1,3x sneller in een DGX Spark-workload, terwijl een DGX Station-workload tot 1,2x meer doorvoer oplevert.
Voor roboticateams heeft NVIDIA drie open-source-referentieworkflows voor DGX Station uitgebracht, gericht op verfijning met reinforcement learning, training voor behendige manipulatie en post-training van wereldmodellen voor het genereren van synthetische data. Deze workflows zijn al uitgebracht en moeten worden onderscheiden van de toekomstige Windows-hardware en de early access van Cloud Functions.
Conclusie
De updates bieden gebruikers van lokale AI meer mogelijkheden om over te stappen van individuele agents naar gedeelde, beheerde workloads. Handmatige Spark-clustering, bedrijfsintegraties en Recursive Flint zijn nu beschikbaar; de volgende uitrolmomenten zijn de hardware-uitgave van Spark in oktober, de Sync-toevoegingen van deze maand en de Windows DGX Station-systemen die in december worden verwacht.
Meer nieuws lezen
Disclaimer
Dit artikel van FinanceVelix verstrekt algemene informatie en is geen persoonlijk financieel, beleggings-, juridisch of fiscaal advies. Marktprijzen, rentetarieven en economische omstandigheden kunnen veranderen; aan beleggingen is een risico op verlies verbonden. De feiten zijn gebaseerd op het materiaal dat bij publicatie beschikbaar was en kunnen veranderen. Controleer belangrijke informatie zelfstandig en raadpleeg zo nodig een gekwalificeerde professional. Vermelding van een actief, bedrijf of dienst houdt geen aanbeveling in.
