DGX Spark от Nvidia стоимостью $4 000 выходит на арену компактного ИИ
Компания Nvidia выпустила DGX Spark как свою первую попытку создать компактные системы искусственного интеллекта. Рабочая станция размером с настольный компьютер работает на суперчипе GB10 компании и может достигать 1 PFLOP в FP4. Nvidia позиционирует ее как "персональный суперкомпьютер ИИ", который может поддержать исследователей и разработчиков, работающих с крупномасштабными генеративными моделями.
Хотя на бумаге все это звучит замечательно, довольно высокая цена может стать тяжелой пилюлей, которую придется проглотить. Цена DGX Spark составляет $4 000, и многим энтузиастам придется тщательно взвесить соотношение затрат и выгод.
AMD Strix Halo бросает вызов Nvidia по соотношению цена/производительность
Появляется претендент.
GMKtec - производитель производительных мини-ПК. Недавно компания представила на суд публики свой собственный EVO-X2 с Nvidia DGX Spark и опубликовала результаты. EVO-X2 построен на базе APU Ryzen AI Max+ 395 Strix Halo от AMD.
По данным GMKtec, Strix Halo превзошел систему DGX Spark в бенчмарках с использованием нескольких моделей больших языков с открытым исходным кодом, включая Llama 3.3 70B, Qwen3 Coder, GPT-OSS 20B и Qwen3 0.6B. Система AMD показала лучшую производительность в скорости генерации токенов и задержке первого отклика.
Компания GMKtec заявила, что ее мини-ПК EVO-X2 продемонстрировал превосходную производительность с низкой задержкой в рабочих нагрузках по анализу данных в реальном времени благодаря сочетанию компоновки CPU + GPU + NPU чипа Ryzen и движка XDNA 2 AI. ИИ-суперкомпьютер Nvidia вместо этого отдавал предпочтение сырой пропускной способности.
Аналогичная мощность за половину стоимости
Топовая модель EVO-X2 стоит $2 199, что примерно в два раза дешевле DGX Spark. Хотя тест GMKtec показывает, что система Nvidia остается лучшим оборудованием для операций с большими моделями и высокой пропускной способностью, Strix Halo от AMD может предложить лучшие преимущества для разработчиков ИИ и энтузиастов, работающих с ИИ на устройствах и эффективными рабочими нагрузками с использованием токенов.



