NVIDIA 於 GTC Berlin 展示完整的本地 AI 硬體產品陣容，包含上週推出的 RTX Spark，可在 Windows PC 上執行個人 AI 代理；DGX Spark 支援開發者在 Linux 上建置及擴充應用程式；DGX Station 則支援企業團隊在 Linux 上執行前沿工作負載，Windows 版本將於 12 月推出。
NVIDIA GTC Berlin 點燃歐洲 AI 火花
本次發布內容包括：
- Underdog Desktop Agent 現已支援 RTX Spark。
- DGX Spark 64GB 將於 10/23 上市。
- NVIDIA Sync 將於本月支援八台 DGX Spark，並新增 Model Launcher。
- 10 月 DGX Spark 軟體更新新增 Wi-Fi Assistant，並更新 DGX Spark Skills。
- DGX Station 新增七項整合功能，進一步提升管理能力。
- Windows 版 DGX Station 將於 12 月推出，支援多款製造業應用程式與代理框架。
- DGX Station 新增三個機器人領域的開放原始碼參考工作流程。
- NVIDIA Cloud Functions 即將於 DGX Station 開放搶先體驗。
- 全新本地程式開發模型 Recursive Flint 現已支援 NVIDIA 本地硬體。
- 首日支援全新 Nemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax 與 FLUX.3 AI 模型。
- llama.cpp 與 vLLM 推論引擎新增加速功能，並推出一系列針對本地 AI 硬體最佳化的檢查點。
以下將進一步介紹本地 AI 最新消息，歡迎查看 GTC Berlin 的展示與相關議程。
RTX Spark 將個人 AI 代理帶入 Windows PC
RTX Spark 為 PC 開啟全新篇章，最高搭載 128GB 統一記憶體與 1 petaflop AI 運算效能，可執行個人 AI 代理、加速內容創作，並以 1440p 解析度、每秒 100 畫格暢玩遊戲。
RTX Spark 於 10/16 推出後，首批評測者給予多項好評：
「專業創作者的夢幻機種……」— CGMag
「專為 AI 未來打造……」— The Verge
「效能極為強大，卻出乎意料地輕巧且節能……」— PCMag
RTX Spark 整合 AI 模型、代理框架與安全工具，打造端對端平台，讓強大的 AI 代理可在本地裝置上執行。上週，多款主流代理推出更新版本，透過可輕鬆連接主流 Windows 應用程式的連接器、Microsoft Execution Containers 提供的進階安全防護，以及混合路由功能，進一步簡化本地 AI 部署。
Underdog 是一款全新桌面 AI 代理，專為完全在本地執行、兼顧隱私的 AI 體驗打造，現在也正式支援 RTX Spark。Underdog 採用針對特定模型打造的 Husky 推論引擎，可讓模型完全在裝置端執行，使個人 AI 代理在完成各項任務的同時，確保使用者資料始終留在 PC 上。Underdog 現已開放下載。
為讓開發者與技術愛好者更容易建置及自訂本地代理，許多 RTX Spark 筆記型電腦皆配備未鎖定的開機載入程式。
在 GTC 主題演講中，NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳展示如何運用在 RTX Spark 上執行的 AI 代理，並搭配 NVIDIA Isaac Lab、Hermes Agent 與 Nemotron 3.5 Bolt 74B，訓練 Hugging Face 的 Microduck 機器人。
華碩、戴爾、惠普、聯想、Microsoft 與微星科技推出的 RTX Spark 筆記型電腦現已上市，宏碁機種亦即將推出。
深入瞭解 RTX Spark，並透過最新的 RTX Spark 操作指南開始使用。
DGX Spark 為開發者提供更充裕的建置空間
全新 DGX Spark 64GB 系統可執行 Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB、Qwen3.8 27B 與 Gemma 4 26B-A4B 等模型，合作夥伴將自 10/23 起陸續推出相關產品。
當工作負載需要更多運算資源時，開發者可透過內建的 NVIDIA ConnectX-7 網路與 NVIDIA Sync Cluster Assistant 連接多台 DGX Spark 系統，藉此執行 Qwen 3.8 Flash Next、DeepSeek v4 Flash 0731 與 GLM 5.3 Flash 等進階程式開發模型。
目前，DGX Spark 可透過手動設定支援最多八台系統組成的叢集，讓開發者能執行更大型的模型、處理更長的上下文、同時運行多個代理，並進行分散式開發。此配置非常適合共用單一叢集作為後端的小型團隊，每位開發者都能針對相同模型同時執行各自的工作階段；整個叢集可提供 1TB 統一記憶體，足以執行 GLM 5.3 等前沿等級模型。
透過 DGX Spark 叢集操作指南開始使用。
NVIDIA Sync Model Launcher 也將於本月稍晚推出，可簡化在單台 DGX Spark 或叢集上使用本地 AI 的流程。使用者只需點擊幾下，Model Launcher 便會下載適合目前配置的模型與容器，並將模型連接至 OpenCode。系統也會自動載入 DGX Spark Skills，提供疑難排解、裝置維護、官方文件存取，以及其他工作流程相關指引。
10 月 DGX Spark 軟體更新也新增 Wi-Fi Assistant，讓使用者可在 DGX Spark 以設備模式執行時切換網路。此外，DGX Spark Skills 可透過 OpenCode，直接在 NVIDIA Sync 中提供以工作流程為核心的疑難排解與裝置維護指引。
DGX Spark 系統可直接向宏碁、華碩、戴爾、技嘉科技、惠普、聯想、微星科技與 NVIDIA 購買。
DGX Station 將前沿智慧帶到桌面
對大型團隊而言，DGX Station 提供 748GB 一致性記憶體與最高 20 petaflops AI 效能，讓開發者能執行 GLM 5.3 等進階模型，並以媲美雲端模型的速度同時服務超過 30 位使用者。NVIDIA Sync 現已支援 DGX Station，可簡化兩台 Linux 系統之間的連接，進一步擴充運算規模。
Absolute Security、Splunk by Cisco、Fleet Device Management、Microsoft Intune、Perforce Puppet、Progress Software Chef 與 Tanium 等全新整合功能，讓 IT 團隊可透過企業既有的設定、管理與合規流程管理 DGX Station 系統，有助於加速核准、降低部署風險，並縮短產生首個 token 的時間。
透過即將推出的 Windows 系統，開發者可在單一系統上建置完整工作流程，運用專業應用程式與 NVIDIA RTX PRO GPU，並由在 NVIDIA GB300 系統上執行大型語言模型 (LLM) 的代理驅動。
DGX Station for Windows 預計由系統製造商合作夥伴於 12 月推出，將本地 AI 延伸至企業既有
的應用程式與作業環境。工程師可在 Windows 原生軟體中執行本地模型與代理，並在同一套系統上使用 AI 模型、工具與代理。
DGX Station for Windows 將支援 nTop、Dassault Systèmes、Keysight Technologies、MathWorks、Rockwell Automation、Siemens、Synopsys、Unity 與 Altera 等製造業應用程式，可用於 AI 輔助設計、模擬、驗證與工程自動化。使用者可在內部部署環境中，透過 Hermes Agent、Perplexity 或 Aible 執行代理，實現企業環境中的代理式控制。
同樣由本地掌控的運算模式也延伸至機器人領域。DGX Station 為機器人團隊提供專用運算資源，可用於後訓練、模擬與評估，無須等待共用基礎架構，即可縮短反覆迭代週期。
NVIDIA 發布三個開放原始碼參考工作流程，將 GPT-6 Astra、NVIDIA Isaac Lab、Isaac Lab-Arena 與 Cosmos 導入 NVIDIA DGX Station。開發者可運用這些工作流程，透過強化學習精進 GR00T 1.7 模型、訓練靈巧操作技能，並對 Cosmos 世界模型進行後訓練，以生成合成資料。
NVIDIA Cloud Functions 即將於 Linux 版 DGX Station 開放搶先體驗。團隊可將本地模型端點登錄至共用目錄，並透過單一 OpenAI 相容入口存取。
開發者可升級端點背後的模型，無須變更應用程式程式碼；團隊成員則可使用共用模型，無須直接存取實體系統。如此一來，DGX Station 即可成為由團隊在本地掌控的推論服務。
DGX Station 也將本地迭代能力帶入 AI 工廠開發。NVIDIA 在 GTC Berlin 展區預覽於 DGX Station 上執行的 DSX OS，可在完整基礎架構就緒前模擬 AI 工廠作業。另一項展示則將呈現 DGX Station 系統如何為超過 30 位軟體開發者提供本地 token 工廠。
DGX Station 系統現已由華碩、戴爾、技嘉科技、惠普、微星科技、Supermicro 與 Exxact 出貨。DGX Station for Windows 系統預計於今年稍晚開始由華碩、戴爾、技嘉科技、惠普、微星科技與 Supermicro 出貨。
針對 RTX Spark 最佳化的本地程式開發模型 Recursive Flint
前沿 AI 實驗室 Recursive Superintelligence 今日推出 Recursive Flint，這款本地 LLM 專為快速且準確的程式開發而打造。Recursive Flint 是一款具備 400 億個參數、其中的 25 億參數的混合專家模型，可提供快速推論，並在 SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1 與 SWE-bench verified 等代理式程式開發基準測試中展現優異表現。
Recursive Flint 採用 Recursive 的 Eureka Machine 建置，這是一套專為大規模自動化 AI 研究打造的系統，可自動執行完整的研究循環，包括提出構想、實作構想、執行實驗加以驗證，並根據結果決定下一步研究方向。透過這套流程，系統建立專用核心，在不變更模型權重的情況下，將 Flint 在 RTX Spark 上的生成速度提升 55%。
開發者可從 Hugging Face 下載開放權重，並依 Apache 2.0 授權條款，在 RTX Spark、DGX Spark 系統，以及 GeForce RTX 與 RTX PRO GPU 上執行模型。開發者也可使用 NeMo Automodel 進行監督式微調與低秩調適 (LoRa)，或使用 NeMo RL 進行群組相對策略最佳化，進一步對模型進行後訓練。
全新模型首日支援
NVIDIA 也將為 NVIDIA Nemotron Bolt E4B 4B、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax、Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B，以及 FLUX.3 Klein 擴散模型提供首日支援。
Nemotron Bolt E4B 4GB 僅需 4GB 記憶體，即可提供自然對話與多輪代理式能力，在 NVIDIA GeForce RTX GPU、NVIDIA Jetson 裝置、RTX Spark 與 DGX Spark 上驅動快速的本地語音助理、互動式遊戲角色與嵌入式介面。Bolt E4B 4GB 將於 10/23 推出。
Black Forest Labs 的 FLUX 3 Image Klein 是一款具備 56 億個參數的影像生成與編輯模型。經 NVIDIA 最佳化的版本僅需 8GB VRAM 即可在 GeForce RTX GPU 上執行，並可在 RTX 5090 GPU 上於約 4 秒內生成一張 100 萬像素圖片。
MiniMax M3.1 Flash 是專為 NVIDIA DGX Station 與 DGX Spark 打造的全新開放模型，將長上下文 AI 能力帶到桌上型系統。Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 則是一款開放權重推理模型，每個 token 僅啟用 240 億個參數中的 20 億個，速度足以直接在 PC 上執行具備隱私保護且可呼叫工具的 AI 代理。
此外，NVIDIA 推出全新的模型檢查點系列，針對本地 AI 硬體的 RAM 使用效率進行最佳化，讓前沿等級的開放模型在執行時，仍能保留足夠的記憶體供 KV 快取使用。每個檢查點皆經過量化，同時維持接近完整精度的準確度。首批包括可在單台 DGX Spark 128GB 或 RTX PRO 6000 上執行的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local，以及可在兩台系統上執行的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local。
開發者可在 DGX Spark 與 RTX Spark 上使用 NeMo AutoModel，於首日即可進行後訓練，並取得 Nemotron Bolt E4B、Flux 3 Image Klein 等模型的範例配置。
加速 AI 推論
NVIDIA 持續與 llama.cpp 及 vLLM 開放原始碼社群合作，加速本地硬體上的代理式工作負載。
在 llama.cpp 中，Qwen 3.8 Flash Next 新增支援採用 MTP 的推測式解碼，讓 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 執行端對端代理式任務的速度最高提升 1.4 倍。
在 vLLM 中，更快速的推測式解碼，以及針對 Qwen 線性注意力層打造的全新 FlashInfer 預填核心，可讓 Qwen3.8 27B 在 DGX Spark 上執行代理式任務的速度最高提升 1.3 倍。在 DGX Station 上，GLM 5.3 Flash 的輸送量最高可提升 1.2 倍。
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