NVIDIA 本地 AI 硬體正擴大推出，並新增支援協作開發的軟體；合作夥伴將於 10 月 23 日起推出 DGX Spark 64GB 系統，而 Windows 版 DGX Station 系統預計於 12 月推出。這些更新於 2026 年 10 月 21 日在 GTC Berlin 公布，涵蓋從私人桌面代理到服務團隊的企業管理型機器；其中幾項軟體功能仍在規劃中，尚未提供使用。
重點摘要
- DGX Spark 64GB 系統將於 10 月 23 日開始推出；手動配置的叢集目前已支援最多 8 台設備。
- DGX Station 新增企業管理整合功能；規劃中的 Windows 版本則鎖定製造業應用與地端代理。
- Recursive Flint 已可用於本地程式碼開發，並新增模型支援與推論最佳化功能；相關效能數據由 NVIDIA 提供。
目錄
- NVIDIA 本地 AI 推出進度：目前有哪些功能可用？
- DGX Spark 如何成為共享開發後端
- 企業 DGX Station 使用者將有哪些變化？
- Recursive Flint 增添另一種本地程式碼開發選擇
- 模型與推論更新擴展軟體堆疊
- 結論
NVIDIA 本地 AI 推出進度：目前有哪些功能可用？
這些公告涵蓋不同使用族群：RTX Spark 在 Windows PC 上執行個人代理，DGX Spark 支援 Linux 應用程式開發，而 DGX Station 則面向規模較大的企業工作負載。實際差異不僅在於硬體容量，也在於使用者需要的是個人桌面助理、共享開發後端，還是由管理服務支援的團隊推論服務。
RTX Spark 已於 10 月 16 日推出。NVIDIA 表示，ASUS、Dell Technologies、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 的筆記型電腦已上市，Acer 產品則將隨後推出。Underdog Desktop Agent 也已開放下載。根據 NVIDIA 說法，其 Husky 推論引擎完全在裝置上執行模型，讓代理的運算留在本機，而不會將使用者資料傳出 PC。
Linux 版 DGX Station 系統已開始出貨。Windows 版本則尚待推出：NVIDIA 預計合作夥伴系統將於 12 月上市。其 GTC Berlin 本地 AI 報告也區分了目前已提供的功能、本月稍晚推出的工具，以及即將開放的搶先體驗服務。
| 項目 | 詳情 |
|---|---|
| DGX Spark 64GB | 合作夥伴將於 10 月 23 日星期五開始推出。 |
| DGX Spark 叢集 | 手動配置最多支援 8 台設備；NVIDIA Sync 預計本月加入對 8 台設備的支援。 |
| Sync Model Launcher | 預計本月稍晚推出，可選擇並下載適合硬體配置的模型與容器。 |
| Windows 版 DGX Station | 合作夥伴系統預計於 12 月推出，並支援製造業應用與代理。 |
| NVIDIA Cloud Functions | 即將在 Linux 版 DGX Station 開放搶先體驗，提供共享的本地模型端點。 |
| Recursive Flint | 已提供開放權重，採用 Apache 2.0 授權，支援的 NVIDIA 本地硬體均可使用。 |
DGX Spark 如何成為共享開發後端
全新 DGX Spark 64GB 配置將於 10 月 23 日星期五起由合作夥伴開始推出。NVIDIA 列出的可執行工作負載模型包括 Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB 和 Qwen3.8 27B。
對需要更大容量的開發者而言，DGX Spark 現在可透過內建的 ConnectX-7 網路功能，支援最多 8 台系統的手動配置叢集。NVIDIA 將由 8 台設備組成、具備 1TB 統一記憶體的設定描述為小型團隊可共享的後端，可讓多個工作階段同時使用相同模型。額外容量可支援更大型的模型、更長的上下文，以及並行執行的代理。
這項手動叢集功能與 NVIDIA Sync 規劃支援 8 台 DGX Spark 的功能有所區別。Sync 也預計於本月稍晚加入 Model Launcher。此啟動器旨在下載適合硬體配置的模型與容器、將模型連接至 OpenCode，並載入用於維護及疑難排解的 DGX Spark Skills。
10 月的 DGX Spark 軟體更新新增 Wi-Fi Assistant，可在機器以設備模式運作時切換網路。更新也透過 OpenCode，將以工作流程為主的維護及疑難排解指引納入 NVIDIA Sync。
企業 DGX Station 使用者將有哪些變化？
根據 NVIDIA 說法，DGX Station 提供 748GB 一致性記憶體，AI 效能最高可達 20 petaflops。Sync 現在支援在兩台 Linux 版 DGX Station 系統之間建立連線；新增的管理整合功能則著眼於企業如何配置及管理這些機器。
這些整合涵蓋 Absolute Security、Cisco 旗下 Splunk、Fleet Device Management、Microsoft Intune、Perforce Puppet、Progress Software Chef 和 Tanium。其設計目的是讓 DGX Station 納入企業既有的設定與管理流程，而非將其視為需要獨立管理的開發機器。
規劃中的 Windows 版本則將這種做法延伸至工程軟體。NVIDIA 列出的支援項目包括 Dassault Systèmes、MathWorks、Rockwell Automation 和 Siemens 等公司的製造業應用。使用者也將能透過 Hermes Agent、Perplexity 或 Aible，在地端執行代理。
此外，NVIDIA Cloud Functions 即將在 Linux 版 DGX Station 開放搶先體驗。團隊可在共享目錄中登錄本地模型端點，並透過相容 OpenAI 的入口存取。NVIDIA 表示，開發者可在不更改應用程式程式碼的情況下替換端點背後的模型，團隊同事也能存取共享模型，無須直接存取機器。
Recursive Flint 增添另一種本地程式碼開發選擇
Recursive Superintelligence 於 10 月 21 日發布 Recursive Flint。這款程式碼模型採用 400 億參數的混合專家架構，活躍參數為 25 億。其開放權重已在 Hugging Face 提供，採 Apache 2.0 授權。
NVIDIA 報告指出，該模型在 64GB RTX Spark 上的生成速度超過每秒 220 個 token。NVIDIA 也表示，透過 Recursive 自動化研究系統開發的專用核心，在不更動模型權重的情況下，使生成速度提高 55%。這些是所報告的效能結果，並非經獨立驗證的測量數據。
Flint 可在 RTX Spark、DGX Spark、GeForce RTX 和 RTX PRO 硬體上執行。開發者也可使用 NVIDIA 的 NeMo 工具進行後訓練，讓團隊能從下載模型開始，進一步調整模型以配合自身的程式碼開發工作流程。
模型與推論更新擴展軟體堆疊
NVIDIA 正新增對 Nemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax 和 Liquid AI 模型的支援，並加入對 Black Forest Labs FLUX 影像模型的支援。Nemotron Bolt E4B 4GB 預定於 10 月 23 日推出，目標用途包括本地語音助理和嵌入式介面。
新的記憶體最佳化檢查點旨在釋出更多容量，供推論期間使用的快取使用。NVIDIA 也報告指出，llama.cpp 和 vLLM 引擎有所改進：在指定的 RTX PRO 工作負載中，代理式任務速度最高提升至 1.4 倍；在 DGX Spark 工作負載中，速度最高提升至 1.3 倍；DGX Station 工作負載的吞吐量則最高提升至 1.2 倍。
針對機器人團隊，NVIDIA 已發布三項適用於 DGX Station 的開放原始碼參考工作流程，涵蓋強化學習精進、靈巧操作訓練，以及用於合成資料生成的世界模型後訓練。這些工作流程已正式推出，與即將推出的 Windows 硬體及 Cloud Functions 搶先體驗不同。
結論
這些更新為本地 AI 使用者提供更多選擇，讓他們能從個人代理擴展至共享、受管理的工作負載。Spark 手動叢集、企業整合功能和 Recursive Flint 現已可用；接下來的推出里程碑包括 10 月的 Spark 硬體發布、本月的 Sync 新功能，以及預計於 12 月推出的 Windows 版 DGX Station 系統。
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