NVIDIA、GTC BerlinでDGX Spark 8台クラスタと新コーディングLLMを発表

NVIDIAはGTC Berlinで、RTX Spark、DGX Spark、DGX StationからなるローカルAIハードウェアの新機能とソフトウェア更新を発表し、DGX Sparkは最大8台・統合メモリ1TBのクラスタ構成に対応しました。同時にRecursive Superintelligenceは、総パラメータ40B・活性2.5BのMoEコーディングモデル「Recursive Flint」をApache 2.0で公開しました。

DGX SparkはGrace Blackwellのチップと共有メモリを搭載した、NVIDIAの机上向け小型AIコンピューターです。

製品群と主な数値

NVIDIAは、個人向けWindows PCのRTX Spark、開発者向けLinuxのDGX Spark、企業チーム向けLinuxのDGX Stationという3層で製品群を位置づけています。

製品	メモリ	AI性能	提供時期
RTX Spark	統合メモリ最大128GB	1 petaflop	10月16日発売
DGX Spark 64GB	64GB	—	10月23日（金）からパートナーが出荷開始
DGX Spark 8台クラスタ	統合メモリ1TB	—	手動構成で対応
DGX Station	コヒーレントメモリ748GB	最大20 petaflops	出荷中（Windows版は12月予定）

DGX Spark 64GBではNemotron 3.5 Bolt 74B 24GB、Qwen3.8 27B、Gemma 4 26B-A4Bを実行できるとしています。8台クラスタはGLM 5.3のようなフロンティア級モデルを動かせる容量で、小規模チームが1つのクラスタをバックエンドとして共有し、各自が同じモデルへ同時セッションを張る用途を想定しています。DGX StationはGLM 5.3などを動かし、30人超のユーザーにクラウドモデル並みの速度で提供できると説明しています。

DGX Spark・DGX Stationのソフトウェア更新

• 複数台のDGX Sparkは、内蔵のNVIDIA ConnectX-7ネットワークとNVIDIA Sync Cluster Assistantで接続します。クラスタではQwen 3.8 Flash Next、DeepSeek v4 Flash 0731、GLM 5.3 Flashなどを実行できます。
• NVIDIA Sync Model Launcherは今月後半に提供予定です。構成に合ったモデルとコンテナをダウンロードしてOpenCodeに接続し、トラブルシューティングや保守向けのDGX Spark Skillsを自動で読み込みます。
• 10月のDGX Sparkソフトウェア更新では、アプライアンスモードでネットワークを切り替えるWi-Fi Assistantを追加しました。
• DGX StationはAbsolute Security、Splunk by Cisco、Microsoft Intune、Taniumなど7つの管理ツールと連携します。
• NVIDIA Cloud FunctionsはLinux版DGX Station向けにearly accessで提供予定です。ローカルのモデルエンドポイントを共有カタログに登録し、OpenAI互換の単一エントリポイントから利用できます。
• DGX Station向けに、GPT-6 Astra、NVIDIA Isaac Lab、Isaac Lab-Arena、Cosmosを使う3つのオープンソース参照ワークフローを公開しました。GR00T 1.7の強化学習による改良やCosmos世界モデルの追加学習に使えます。

Recursive Flintの入手と実行環境

Recursive Flintは64GB RTX Sparkで毎秒220トークン超の推論速度を示します。開発元の自動研究システムEureka Machineが生成した専用カーネルにより、重みを変えずにRTX Sparkでの生成速度を55%高めたとしています。SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1、SWE-bench verifiedでbest-in-classのスコアとしていますが、具体的な数値は示していません。

• 重み: Hugging Faceからダウンロード（Apache 2.0）
• 対応ハードウェア: RTX Spark、DGX Spark、GeForce RTX、RTX PRO GPU
• 追加学習: NeMo AutomodelでSFTとLoRA、NeMo RLでGRPO

Day-0対応モデルと推論の高速化

NVIDIAはNemotron Bolt E4B（最小4GBのメモリで動作、10月23日公開）、Liquid AIのLFM2.5-24B-A2B（24B中2Bが活性）、MiniMax M3.1 Flash、FLUX 3 Image KleinなどのDay-0対応を発表しました。FLUX 3 Image Kleinは5.6Bパラメータの画像生成・編集モデルで、NVIDIA最適化ビルドはVRAM 8GBのGeForce RTXから動作し、RTX 5090で1メガピクセル画像を約4秒で生成します。

ローカル向けに量子化したチェックポイント群も公開し、Qwen3.8-Flash-Next-FP4-LocalはDGX Spark 128GBまたはRTX PRO 6000の1台、GLM-5.3-Flash-FP4-Localは2台で動かす構成です。

エンジン	内容	環境	高速化
llama.cpp	Qwen 3.8 Flash NextのMTPによる投機的デコーディング	RTX PRO 6000 Blackwell	エージェントタスクで最大1.4倍
vLLM	投機的デコーディング高速化とFlashInfer prefillカーネル（Qwen3.8 27B）	DGX Spark	最大1.3倍
—	GLM 5.3 Flashのスループット	DGX Station	最大1.2倍