La IA local se está volviendo cada vez más útil por el token. A medida que los agentes de IA pasan de ser experimentos a un desarrollo cotidiano, los modelos abiertos cada vez más capaces se están reduciendo para caber en más dispositivos, dando a los constructores más opciones para ejecutar localmente.
Este mes, NVIDIA DGX Spark estará disponible con 64 GB de memoria unificada de los principales socios fabricantes — Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI — ofreciendo a desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA una nueva configuración con DGX OS y la pila de software de IA de NVIDIA lista para usar desde el primer día.
El nuevo modelo ejecuta agentes locales capaces en el dispositivo, de forma privada, sin dependencia de la nube. Y cuando las cargas de trabajo crecen, dos unidades pueden agruparse mediante NVIDIA Sync Cluster Assistant sin ninguna configuración adicional.
Un nuevo punto de partida para la supercomputación personal de IA
DGX Spark combina computación NVIDIA Grace Blackwell, memoria unificada, redes NVIDIA ConnectX-7 y una pila de software de IA acelerada por NVIDIA CUDA en un solo sistema. Es una plataforma de IA local completa para agentes, inferencia, ajuste fino, ciencia de datos y desarrollo en edge.
La IA compacta y personal Superordenador ofrece un lugar para experimentar con modelos y datos propios de desarrolladores sin recurrir a una instancia en la nube para cada tarea.
El nuevo 64 GB La configuración, disponible exclusivamente a través de socios fabricantes, mantiene la plataforma a un precio accesible mientras conserva el GB10 Grace Blackwell Superchip, DGX OS y la pila completa de software NVIDIA AI, igual que el modelo de 128 GB. Soporta modelos de hasta 100.000 millones de parámetros y las aplicaciones agentes construidas sobre ellos, completamente en el dispositivo.
Dos de 64 GB las unidades agrupadas no solo duplican la memoria. En la prueba Qwen 3.8 27B de NVIDIA, dos sistemas agrupados de 64 GB entregaron hasta 1,7 veces el rendimiento comparado con un solo sistema, con margen para seguir escalando según lo requieran las cargas de trabajo.
DGX Spark se lanza listo para el desarrollo de agentes desde el primer día—NVIDIA Agent Toolkit, bibliotecas de IA de CUDA-X, modelos abiertos Nemotron y runtimes populares como Ollama, vLLM y PyTorch con CUDA son todos compatibles de fábrica. Los desarrolladores pueden pasar de encender a ejecutar modelos en minutos.
Blender es uno de los primeros grandes proveedores de aplicaciones de creadores en soportar la plataforma, con un instalador preconstruido y descargable que llegará pronto.
Escala con el Asistente de Clúster de Sincronización NVIDIA
Los desarrolladores pueden empezar con la memoria que sus proyectos necesitan hoy y construir sobre una plataforma diseñada para escalar sin problemas clústeres multinodo para cargas de trabajo mayores a medida que sus pipelines crecen.
Cada DGX Spark viene con una tarjeta de red NVIDIA ConnectX-7 integrada nada más salir de la caja. Además, dos unidades pueden conectarse directamente con un cable QSFP, agrupando su memoria a 128 GB y ampliando el soporte para modelos hasta 200.000 millones de parámetros, mientras ofrece el doble de ancho de banda de memoria y hasta 1,7 veces el rendimiento.
La NVIDIA La app Sync configura este clúster multinodo de forma fluida. La función de asistente de clúster detecta unidades conectadas, valida la configuración del dispositivo y configura la red ConnectX-7, para que los desarrolladores puedan centrarse en su trabajo en lugar de en la infraestructura. Cada nodo ejecuta la misma pila de software NVIDIA, por lo que no es necesario reconfigurar nada al escalar de una a dos.
Y A finales de mes, NVIDIA Sync Model Launcher hace que ejecutar IA local sea tan sencillo como pulsar unos pocos botones. Los desarrolladores pueden descargar y lanzar Qwen3.8 27B en un único sistema DGX Spark o en un clúster, con NVIDIA Sync configurando el modelo para que se ejecute entre dispositivos conectados y haciéndolo accesible desde los portátiles de los usuarios. El lanzador también configurará OpenCode para usar el modelo, de modo que los desarrolladores puedan empezar a programar en su navegador.
Casos de uso para desarrolladores en DGX Spark
La nueva configuración DGX Spark de 64 GB soporta trabajo práctico desde el primer día. Con modelos de hasta 100.000 millones de parámetros ejecutándose completamente en dispositivos, desarrolladores y entusiastas pueden empezar con un solo sistema para modelos que encajen en su memoria, o conectar varios sistemas DGX Spark con NVIDIA Sync Cluster Assistant para cargas de trabajo que requieren más memoria y cálculo.
Aquí están Tres ejemplos de flujo de trabajo:
- Ejecuta un agente de IA las 24 horas: Mantén un agente de codificación o investigación funcionando en DGX Spark, listo para revisar código, analizar documentos o realizar tareas de varios pasos. Un clúster proporciona capacidad adicional para modelos más grandes, ventanas de contexto más largas o múltiples agentes trabajando simultáneamente.
- Aplicaciones de Power AI en tu PC cotidiano: Ejecuta un modelo de generación de lenguaje o imagen en DGX Spark mientras usas un agente o aplicación creativa en portátiles o ordenadores de sobremesa. DGX Spark se encarga de la inferencia del modelo, liberando a los PCs para otros trabajos.
- Escala cuando el trabajo crece: Cuando una sola tarea supera una unidad —ejecutar un modelo más grande, una ventana de contexto más larga o solicitudes concurrentes de agentes— dos sistemas DGX Spark de 64 GB conectados sobre la tela de 200 GbE a través del NVIDIA Sync Cluster Assistant agrupan su memoria a 128 GB. El mismo flujo de trabajo que se ejecutaba en una unidad escala a dos sin reconfigurar el entorno de software.
Empieza con DGX Spark
El DGX Spark 64 GB estará disponible en Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI el viernes 23 de octubre, a partir de 4.999 dólares.
Para empezar:
- Descarga un framework—llama.cpp de inferencia compatible, Ollama, vLLM o LM Studio.
- Descarga el modelo local recomendado para el flujo de trabajo.
- Para escalar a dos unidades, conéctalas a través de sus puertos NVIDIA ConnectX-7 y lanza NVIDIA Sync Cluster Assistant: configura la red y enruta las cargas de trabajo automáticamente.
Para manuales de IA agente en DGX Spark, visita las páginas de NemoClaw, OpenClaw, Hermes Agent y OpenShell en build.nvidia.com.
#ICYMI: Más actualizaciones de NVIDIA Local AI
Explora los playbooks en build.nvidia.com/spark para DGX Spark. Los siguientes playbooks llegarán pronto a dispositivos de 64 GB:
- Servir LLMs con vLLM
- Ejecuta OpenClaw con un LLM local
- Conecta múltiples DGX Sparks para cargas de trabajo distribuidas
Este mes llegarán nuevos PCs con Windows con NVIDIA RTX Spark de Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft y MSI. Suscríbete al boletín RTX Spark para recibir futuras actualizaciones.
Qwen-Image-2.1 de Alibaba combina la generación y edición de imágenes en un modelo ligero y de peso abierto. Funciona localmente en GPUs NVIDIA RTX, DGX Spark y DGX Station, ofreciendo a los creadores más formas de crear y perfeccionar imágenes en su propio hardware.
