NVIDIA RTX Spark N1X ノートPCでの初の AA-AgentPerf-Local 結果
NVIDIAのRTX Spark N1Xは、最大128 GBのユニファイドメモリとBlackwell GPUをWindowsノートPCに搭載します。初回のAA-AgentPerf-Local結果では、RTX SparkノートPCがQwen3.8 27Bでローカルエージェントワークロードを18.7分で完了しました。
ノートPC & ワークステーション リーダーボードGitHub 上の AA-AgentPerf-Local本記事は2026年10月15日時点のAA-AgentPerf-Localの結果を示しています。チャートはライブで更新されるため、本文中の数値と異なる場合があります。最新の結果については、 ノートPC & ワークステーション リーダーボード.AA-AgentPerf-Local は記録されたエージェントセッションをローカルハードウェア上で再生します
AA-AgentPerf-Localは、ノートPCやワークステーションがAIエージェントをどの程度高速に処理できるかを測定するための当社の オープンソースツール です。記録されたエージェントセッションをマシン上で動作するモデルサーバーに対して再生し、各リクエストにそれまでの会話全体を含めて送信し、ハードウェアがすべてのターンに応答するのにかかる時間を測定します。
モデルは各ターンについて記録された数のトークンを正確に生成するため、すべてのシステムが同じ作業を行います。各プロンプトの大部分は直前のプロンプトの内容の繰り返しです。キャッシュを保持するサーバーは、各タスクの冒頭のプロンプトと各ターンで追加される部分(中央値で約450トークン、大きなツール出力の後では最大6.4K)を読むだけで済みます。
8
記録されたエージェントタスク、PinchBenchから5件、SWE-benchから3件
168
モデルターン、それぞれがそれまでの会話全体を含む
56K
タスク内で最も長くなった時点のコンテキストのトークン数
2.6M
ワークロード全体でモデルに送信されたプロンプトトークン数
196K
新規のプロンプトトークン(残りは以前のプロンプトの繰り返し)
31K
出力トークン数、すべてのシステムで同一の数
AA-AgentPerf-Local のデフォルトワークロード
当社のリーダーボードは、27Bのデンスモデルから124Bの混合専門家モデルまでの3つのモデルを4ビット精度で、以下の5つのシステム上でカバーしています。RTX SparkノートPCは、NVIDIA DGX Spark、AMD Ryzen AI Halo、MacBook Pro(M5 Pro)、GeForce RTX 5090搭載デスクトップに加わります。
システム
MacBook Pro
M5 Pro · 64 GB · 20コアGPU
発売時MSRP(64 GB)$3,000メモリ64 GBユニファイドメモリ帯域幅307 GB/秒メモリタイプLPDDR5X-9600チップM5 Pro発売2026年3月
AMD Ryzen AI Halo
発売時MSRP$4,000メモリ128 GB ユニファイドメモリ帯域256 GB/sメモリタイプLPDDR5X-8000チップRyzen AI Max+ 395発売2026年7月
NVIDIA DGX Spark
発売時MSRP$4,000メモリ128 GB ユニファイドメモリ帯域273 GB/sメモリタイプLPDDR5X-8533チップGB10発売2025年10月
NVIDIA RTX Spark N1X
20コアCPU · 6144コアGPU
発売時希望小売価格（128 GB）5,900ドル メモリ 128 GBユニファイドメモリ メモリ帯域幅 300 GB/s メモリタイプ LPDDR5X-9400 チップ N1X 発売 2026年10月
NVIDIA GeForce RTX 5090
発売時希望小売価格（カード）2,000ドル メモリ 32 GB VRAM メモリ帯域幅 1,792 GB/s メモリタイプ GDDR7 チップ RTX 5090 発売 2025年1月モデル
Qwen3.8 27B (Xhigh)
Intelligence Index 34 総パラメータ数 27B アクティブパラメータ数 27B コンテキストウィンドウ 256K リリース 2026年8月 テストしたビルド Q4_K_M、UD-Q4_K_MQwen3.6 35B A3B (Reasoning)
Intelligence Index 18 総パラメータ数 36B アクティブパラメータ数 3B コンテキストウィンドウ 256K リリース 2026年4月 テストしたビルド UD-Q4_K_M、NVFP4
Ling 3.0 Flash
Intelligence Index 20 総パラメータ数 124B アクティブパラメータ数 5.1B コンテキストウィンドウ 256K リリース 2026年8月 テストしたビルド Q4_K_MRTX SparkはDGX SparkのチップをWindowsノートPCに搭載
RTX Sparkは、Arm搭載Windows PC向けのNVIDIAのプラットフォームであり、NVIDIAはAIエージェントをローカルで実行するために構築されたものとして売り込んでいます。そのN1Xチップは、本質的にDGX SparkのGB10です（NVIDIA自身のレシピカタログではRTX SparkはGB10として記載されています）。20コアのArm CPU、6,144コアのBlackwell GPU、そして両者で共有される最大128 GBのLPDDR5Xメモリを備えています。ノートPCではメモリがより高速に動作し、DGX Sparkよりも10％多い帯域幅（300 GB/s対273 GB/s）を実現しています。ただし、チップは45〜80 W（NVIDIAが示すN1XノートPCの範囲）で動作するのに対し、GB10は140 Wで評価されています。
当社は15インチのプロトタイプをテストしました Surface Laptop Ultra 128 GBのメモリを搭載し、価格は5,899.99ドルです。Arm上でWindows 11を実行し、GPU上のネイティブWindowsビルドのllama.cppですべてのモデルを提供します。当社は電源に接続し、Windowsを高パフォーマンス電源モードに設定してテストしました。
| RTX Spark N1X | GB10（DGX Spark） | M5 Pro（MacBook Pro 14インチ） | |
|---|---|---|---|
| CPU | 20コア（Cortex-X925 x 10、Cortex-A725 x 10） | 20コア（Cortex-X925 x 10、Cortex-A725 x 10） | 18コア |
| GPU | Blackwell、6,144 CUDAコア | Blackwell、6,144 CUDAコア | 20コア |
| ユニファイドメモリ | 128 GB LPDDR5X-9400 | 128 GB LPDDR5X-8533 | 64 GB LPDDR5X-9600 |
| メモリ帯域幅 | 300 GB/s | 273 GB/s | 307 GB/s |
| チップ電力 | 45 ～ 80 W | 140 W | 非公開 |
| オペレーティングシステム | Windows 11 on Arm | DGX OS（Ubuntu） | macOS |
NVIDIAの RTX Spark ページおよび 移植ガイド、NVIDIAの DGX Spark ドキュメント 、および2026年10月時点のAppleの情報に基づく仕様。メモリ速度はテストしたシステムで報告された値
各システムはそれぞれ独自のレシピで動作
各モデルは、システムごとに選択したレシピで実行します。ベンダーが公開しているレシピがあればそれを使用するため、ランタイム、投機的デコーディング、および4ビット重みフォーマットはシステム間で異なります。RTX Spark ノートPCでは、 RTX Spark 向けの NVIDIA の llama.cpp レシピを、NVIDIAの設定のまま AA-AgentPerf-Local に移植して実行しています。
| Qwen3.8 27B | ランタイム | 重み | 投機的デコーディング |
|---|---|---|---|
| RTX Spark ノートPC | llama.cpp、Windows | UD-Q4_K_M | DFlash、7ドラフトトークン |
| DGX Spark | llama.cpp、Linux | UD-Q4_K_M | DFlash、7ドラフトトークン |
| MacBook Pro (M5 Pro) | llama.cpp、macOS | Q4_K_M | MTP、4 draft tokens |
| AMD Ryzen AI Halo | llama.cpp、Linux | Q4_K_M | MTP、2 draft tokens |
| GeForce RTX 5090 デスクトップ | llama.cpp、Linux | Q4_K_M | MTP、2 draft tokens |
各システムの最速のQwen3.8 27B結果を支えるレシピ
IQ4_XS などのより小さい4ビット形式を含め、より多くの重みフォーマットとランタイムもテストしています。具体的には Inco AIのSplash。DFlash スペキュラティブ・デコーディングを使用するApple Silicon向けMetalエンジンです。まもなく公開する精度チェックに合格し次第、その結果を追加する予定です。初期テストでは、一部のシステムで完了時間が短縮されることが示されています。
RTX Spark ノートパソコンは、モデルに応じて8〜19分でワークロードを完了します
- Qwen3.8 27Bでは、RTX Spark ノートパソコンは18.7分でワークロードを完了し、DGX Spark(17.3)に近く、MacBook Pro(37.6)の2.0倍、Ryzen AI Halo(34.5)の1.8倍高速です。GeForce RTX 5090 デスクトップが最速の4.9分です。
- トークンごとに3Bパラメータを活性化するQwen3.6 35B A3Bでは7.6分かかり、DGX Spark(7.3)に近く、Ryzen AI Halo(11.7)の1.5倍、MacBook Pro(11.9)の1.6倍高速です。
- リーダーボード上で最大のモデルであるLing 3.0 Flashでは15.3分かかり、DGX Spark(14.9)に近く、Ryzen AI Halo(25.1)の1.6倍高速です。その77 GBの重みはMacBook ProやRTX 5090には収まりません。
モデルとシステム別の完了時間
AgentPerf-Local のデフォルトワークロード(168ターン、172回のツール呼び出し)の完了時間 · 短いほど良いMacBook Pro (M5 Pro, 64 GB)64 GB ユニファイドメモリAMD Ryzen AI Halo128 GB ユニファイドメモリNVIDIA DGX Spark128 GB ユニファイドメモリ新NVIDIA RTX Spark Laptop128 GB ユニファイドメモリNVIDIA GeForce RTX 509032 GB VRAMQwen3.8 27B (Xhigh)27B パラメータ37.6 分34.5 分17.3 分18.7 分4.9 分Qwen3.6 35B A3B (Reasoning)36B、うちアクティブパラメータは3B11.9 分11.7 分7.3 分7.6 分2.0 分Ling 3.0 Flash124B、うち5.1B が活性64 GB 統合メモリには収まらない25.1 分14.9 分15.3 分32 GB VRAMには収まらない高速低速メモリに収まらないワークロードの記録されたエージェントタスクのすべてのターンにシステムが回答するのにかかる合計時間。ターンは1つずつ送信され、それぞれにこれまでの会話が含まれ、モデルは元の記録と同じ数のトークンを生成するため、すべてのシステムが同じ作業を行います。ツールの実行に費やされた時間は含まれません。
トークンごとに3Bパラメータを活性化するQwen3.6 35B A3Bは、すべてのシステムで最速のモデルであり、RTX Spark ノートパソコンは7.6分で完了するのに対し、Ling 3.0 Flashでは15.3分、密なQwen3.8 27Bでは18.7分かかります。GeForce RTX 5090 デスクトップは、その32 GBに収まるすべてのモデルで最速のシステムです。
完了時間Qwen3.8 27B (Xhigh)
AgentPerf-Local のデフォルトワークロード(168ターン、172回のツール呼び出し)の完了時間 · 短いほど良いワークロードの記録されたエージェントタスクのすべてのターンにシステムが回答するのにかかる合計時間。ターンは1つずつ送信され、それぞれにこれまでの会話が含まれ、モデルは元の記録と同じ数のトークンを生成するため、すべてのシステムが同じ作業を行います。ツールの実行に費やされた時間は含まれません。
これらのシステムの価格は概算であり、週ごとに変動します。現在の価格では、5,899.99ドルのRTX Spark ノートパソコンはMacBook Pro(約3,700ドル)やRyzen AI Halo(4,000ドル)より高く、DGX Spark(約6,000ドル)よりわずかに安く、RTX 5090 デスクトップは約9,500ドル(約7,000ドルのカード+PCの残り部分に控えめに2,500ドル)で最も高価なシステムです。以下のチャートはこれらの価格を使用しており、リーダーボードでは自分の価格を入力できます。
完了時間 vs. 価格Qwen3.8 27B (Xhigh)
AgentPerf-Local のデフォルトワークロードの完了時間とテスト時のシステム価格 · 時間が短く価格が低いほど良い最も魅力的な象限パレート線概算の現在価格、2026年10月ワークロードの記録されたエージェントタスクのすべてのターンにシステムが回答するのにかかる合計時間。ターンは1つずつ送信され、それぞれにこれまでの会話が含まれ、モデルは元の記録と同じ数のトークンを生成するため、すべてのシステムが同じ作業を行います。ツールの実行に費やされた時間は含まれません。
米ドルでの概算の現在価格(2026年10月時点)。今も発売時のMSRPで販売されているシステムはその価格としています。グラフィックスカードは、カードの価格にシステムの残り部分として2,500ドル(任意の見積もり)を加えた価格です。自分が入手可能な価格を反映するには、自分の価格を入力してください。
さらに詳しく
- すべてのシステムとモデルを比較するには laptops & workstations leaderboard
- 各結果の背後にある完全な起動コマンドを見るには configurations page
- 任意のレシピを自分のマシンで実行するには AA-AgentPerf-Local on GitHub
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