Ноутбуки NVIDIA RTX Spark от $2599: 67 токенов/с на 35B-модели в тесте The Register

3 мин. чтения
Binance · Wall Street 24/77 USDT— доля Nvidia на BinanceЦелую акцию покупать не нужно — начните с малого
Первая сделка за 5 шагов

Что произошло

16 октября 2026 года NVIDIA объявила о старте продаж ноутбуков на платформе RTX Spark: в одном чипе N1X процессор Grace на ядрах Arm, графика Blackwell и до 128 ГБ общей памяти. Первыми вышли ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft и MSI, цена — от $2599. В тот же день The Register опубликовал первый независимый замер локальных языковых моделей на HP OmniBook Ultra 16 со старшим N1X.

Детали

Линейка на старте: ASUS ProArt P14 и P16, Dell XPS 16, HP OmniBook Ultra и OmniBook X 14, Lenovo Yoga Pro 9n, Microsoft Surface Laptop Ultra, MSI Prestige N16 и N16 Flip. Surface Laptop Ultra на сайте Microsoft стоит от $2599,99 (на 17 октября) и начинается с 24 ГБ памяти, дальше 32, 48, 64 и 128 ГБ. Базовый OmniBook Ultra 16 на N1X, по данным The Register на 16 октября, стоит около $3200, тестовый экземпляр — $6229.

Замер The Register (llama.cpp, 256 токенов на входе, генерация одним потоком):

МодельСкорость генерации, токенов/с
Qwen3.6-35B-A3B67,64
Gemma 4 26B-A4B55,41
Qwen3.5-122B-A10B26,23
Qwen3.8-27B15,76

На той же Qwen3.6-35B DGX Spark выдал 63,77 токена/с, мини-ПК HP Z2 Mini G1A на AMD Strix Halo — 50,37. Пропускная способность памяти N1X — около 300 ГБ/с против 273 ГБ/с у DGX Spark.

Что это значит

Ноутбук касается тех, кто хочет держать локальную модель или кодового агента на машине, которую можно унести. Главное в тесте — разница между типами моделей. Модели с архитектурой «смесь экспертов» (MoE), где на каждый токен работает лишь 3–10 млрд параметров, идут бодро: 35B выдаёт почти 68 токенов/с, а 122B — 26. Плотная 27B, где задействованы все параметры, падает до 16 токенов/с: скорость упирается в память, а у N1X она всего на 10% быстрее, чем у DGX Spark.

Риск — переплата за память. Вход за $2599 даёт 24 ГБ, а The Register считает разумным диапазоном для локального ассистента модели на 20–60 млрд параметров, которым нужна версия на 64 ГБ. Ещё одна оговорка теста: под часовой нагрузкой GPU грелся выше 90 °C, были зависания.

Горизонт — сейчас: если нужен Windows-ноутбук именно для локального ИИ, быстрее, по оценке The Register, пока не найти. Если мобильность не важна, разумнее сравнить с мини-ПК — в нашем сравнении DGX Spark, Mac Studio и Strix Halo видно, что 120B держат все три. The Register и сам советует сначала посмотреть на машины AMD Strix Halo и Gorgon Halo: дешевле при небольшой потере скорости.

Контекст

Платформу показали на Computex в июне — тогда NVIDIA обещала 128 ГБ памяти и модели до 120 млрд параметров на ноутбуке. Теперь обещание проверено на серийной машине.

Binance · Wall Street 24/7А если бы вы купили золото летом?Тренажёр на реальных ценах — без денег и регистрации
Открыть тренажёр
Поделиться
Связаться:
Крипто- и data-аналитик, инженер-программист (факультет компьютерных наук ХНУРЭ). В IT с 2008 года: администрировал корпоративный мониторинг в «Vodafone Украина», семь лет разрабатывал и продвигал веб-проекты, пять лет руководил маркетингом на метриках — конверсия, CTR, ROI, LTV.Криптовалютными рынками занимаюсь с 2021 года: ончейн-метрики, токеномика, макроэкономические индикаторы. Разработал собственную data-driven модель анализа рынка на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математическая статистика и EDA; сбор и сверку данных автоматизирую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: каждая цифра проверена по первоисточнику, ключевые — минимум по двум независимым; прогнозы — только сценарии с условиями. Тезис без данных не публикуется.