GTC Berlinで、NVIDIAはローカルAIハードウェアの全ラインナップを展示しています。 RTX Sparkは、 先週発売され、Windows PC上のパーソナルエージェントを実行します。 DGX Spark は、Linux上でアプリケーションを構築・スケーリングする開発者を支援します。そして DGX Station は、Linux上で最先端のワークロードを実行するエンタープライズチームに対応し、Windows版は12月に登場します。
発表内容は以下の通りです:
- Underdog Desktop AgentがRTX Spark向けに利用可能に
- DGX Spark 64GBが10月23日(金)に発売
- NVIDIA Syncが今月、8台のDGX Sparkに対応し、Model Launcherを追加
- 10月のDGX SparkソフトウェアアップデートでWi-Fi Assistantを追加し、DGX Spark Skillsを更新
- DGX Stationが7つの新しい統合により管理性を向上
- DGX Station for Windowsが12月に登場し、多数の製造業向けアプリとエージェントハーネスに対応
- DGX Station上のロボティクス向けに3つの新しいオープンソースリファレンスワークフロー
- NVIDIA Cloud FunctionsがDGX Stationにアーリーアクセスとして提供予定
- 新しいローカルコーディングモデルRecursive FlintがNVIDIAローカルハードウェア向けに利用可能に
- 新しいNemotron、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax、FLUX.3 AIモデルのDay-0サポート
- llama.cppおよびvLLM推論エンジンの新たなアクセラレーションと、ローカルAIハードウェア向けに最適化された新しいチェックポイントコレクション。
これらのローカルAIに関する発表の詳細については、以下をご覧いただき、GTC Berlinのデモや セッションをご確認ください.
NVIDIA in Europeの発表をすべて読む
RTX SparkがWindows PCにパーソナルエージェントをもたらす
RTX SparkはPCの新たな始まりです。最大128GBのユニファイドメモリと1ペタフロップのAIコンピュートにより、パーソナルエージェントの実行、高速化されたコンテンツ制作、そして1440p 100fpsのゲーミングを実現します。
10月16日のリリース以降、このプラットフォームについて初期レビュアーは次のように述べています:
「本格的なクリエイターにとっての夢のマシン…」 — CGMag
「AIの未来のために設計された……」 — The Verge
「極めて高性能で、驚くほどポータブルかつ効率的なマシン……」 — PCMag
完全にローカルでプライベートなAIのために構築された新しいデスクトップエージェントアプリ「Underdog」も、その体験をRTX Sparkにもたらします。Huskyモデル専用の推論エンジンを搭載したUnderdogはモデルを完全にデバイス上で実行するため、ユーザーのデータがPCの外に出ることなく、パーソナルエージェントが作業を遂行できます。Underdogは現在、以下から ダウンロード可能です.
開発者や愛好家がローカルエージェントを構築・カスタマイズしやすくするため、多くのRTX Spark搭載ラップトップにはブートローダーのロックが解除された状態で出荷されます。
GTC基調講演で、NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン・ファン氏は、RTX Spark上で実行されるAIエージェントを使用して Hugging FaceのMicroduckロボット をNVIDIA Isaac Lab、Hermes Agent、Nemotron 3.5 Bolt 74Bで訓練する様子を披露しました。
ASUS、Dell Technologies、HP、Lenovo、Microsoft、MSIのラップトップは本日入手可能で、Acerは近日登場予定です。
RTX Spark の詳細をご覧いただき、最新のRTX Sparkプレイブック で始めましょう。.
DGX Spark、開発者に構築の余裕をもたらす
新しい DGX Spark 64GBシステム は、Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB、Qwen3.8 27B、Gemma 4 26B-A4Bなどのモデルを実行でき、10月23日（金）からパートナー各社より順次展開されます。
ワークロードにより多くの容量が必要な場合、開発者は内蔵のNVIDIA ConnectX-7ネットワーキングと NVIDIA Sync Cluster Assistantを介して複数のDGX Sparkシステムを接続できます。これにより、ユーザーはQwen 3.8 Flash Next、DeepSeek v4 Flash 0731、GLM 5.3 Flashなどの高度なコーディングモデルを実行できます。
現在、DGX Sparkは手動設定で最大8台のクラスタをサポートし、より大きなモデル、より長いコンテキスト、同時実行エージェント、分散開発を可能にします。1つのクラスタをバックエンドとして小規模チームで共有し、各開発者が同じモデルに対して同時セッションを実行する用途に最適で、1TBのユニファイドメモリを提供します。これはGLM 5.3のような最先端クラスのモデルを実行するのに十分な容量です。
はじめに、 DGX Sparkクラスタープレイブック.
NVIDIA Sync Model Launcherも今月後半に提供される予定です。これは、単体のDGX Sparkまたはクラスタ上でのローカルAIへのアクセスを簡素化します。数回のクリックで、Model Launcherは構成に適したモデルとコンテナをダウンロードし、そのモデルをOpenCodeに接続します。トラブルシューティング、デバイスのメンテナンス、公式ドキュメントへのアクセス、その他のワークフローガイダンスのために、DGX Spark Skillsを自動的にロードします。
10月のDGX Sparkソフトウェアアップデートでは、DGX Sparkがアプライアンスモードで動作中でもネットワークを切り替えられる新しいWi-Fiアシスタントが追加されました。さらに、DGX Spark Skillsにより、トラブルシューティングとデバイスメンテナンスに焦点を当てたワークフローガイダンスが、OpenCode経由でNVIDIA Syncに直接提供されます。
DGX Sparkシステムは、以下から直接購入できます。 Acer, ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、Lenovo、 MSI そしてNVIDIA。
DGX Stationがデスクにフロンティアインテリジェンスをもたらす
大規模チーム向けには、DGX Stationが748GBのコヒーレントメモリと最大20ペタフロップスのAI性能を提供し、開発者はGLM 5.3のような高度なモデルを実行し、クラウドモデルに匹敵する速度で30人以上のユーザーに対応できます。スケールの拡張として、NVIDIA SyncがDGX Stationに対応し、2つのLinuxベースシステム間の接続を簡素化します。
との新しい統合 Absolute Security, Splunk by シスコ, Fleet Device Management、Microsoft Intune、Perforce Puppet、Progress Software Chef、および Tanium ITチームがエンタープライズのセットアップ、管理およびコンプライアンスプロセスを通じてDGX Stationシステムを管理できるようにし、承認を迅速化し、導入リスクを低減するとともに、最初のトークンまでの時間を最小限に抑えます。
今後登場するWindowsベースのシステムにより、開発者はプロフェッショナルアプリケーションを活用し、実行されるワークフローを構築できます。 NVIDIA RTX PRO GPU そして、NVIDIA GB300システム上で大規模言語モデル（LLM）を実行するエージェントから運用する——すべてが1台のマシンに収まります。
Windows向けDGX Stationは、システムメーカーのパートナーから12月に提供が期待されるもので、企業がすでに使用しているアプリケーションや動作環境にローカルAIを拡張します。エンジニアは、同じシステム上のAIモデル、ツール、エージェントにアクセスしながら、Windowsネイティブのソフトウェアでローカルモデルやエージェントを実行できます。
「Windows向けDGX Stationは、nTop、Dassault Systèmes、Keysight Technologies、MathWorks、Rockwell Automation、Siemens、Synopsys、Unityなどの製造アプリケーションをサポートする予定です。」 Altera AIガイドによる設計、シミュレーション、検証、エンジニアリング自動化のためのものです。ユーザーはHermes Agent、Perplexityまたは Aible 企業環境でのエージェント制御のためのオンプレミス版です。
同じローカルで管理されたコンピューティングモデルは、ロボティクスにも広がります。DGX Stationはロボティクスチームにポストトレーニング、シミュレーション、評価のための専用コンピュートを提供し、共有インフラを待つことなくイテレーションサイクルを短縮します。
NVIDIAは3つのオープンソースリファレンスワークフローを公開しました GPT-6 Astra、NVIDIA Isaac Lab、Isaac Lab-Arena、Cosmos を NVIDIA DGX Station にもたらすものであり、開発者はこれらを利用して、強化学習による GR00T 1.7 モデルの改良、器用な操作スキルの訓練、合成データ生成のための Cosmos ワールドモデルのポストトレーニングを行うことができます。
NVIDIA Cloud Functions が Linux ベースの DGX Station 向けにアーリーアクセスとして提供されます。チームは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、1つの OpenAI 互換エントリポイントを通じてそれらにアクセスできます。
開発者はアプリケーションコードを変更することなくエンドポイントの背後にあるモデルをアップグレードでき、チームメイトはマシンに直接アクセスすることなく共有モデルを利用できます。これにより、DGX Station がチーム向けのローカル制御の推論サービスになります。
DGX StationはAIファクトリー開発にローカルでの反復作業をもたらします。GTCベルリンのショーフロアで、NVIDIAは DSX OS のDGX Station上での実行をプレビュー公開しており、本格的なインフラが利用可能になる前にAIファクトリーの運用をシミュレーションできます。別のデモでは、30人以上のソフトウェア開発者のためのローカルトークンファクトリーをDGX Stationシステムで稼働させる様子を紹介します。
DGX Stationシステムは本日、ASUS、 Dell Technologies、GIGABYTE、HP、 MSI、Supermicro、および Exxactから出荷されます。Windows向けDGX Stationシステムは、今年後半にASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、MSI、Supermicroから出荷開始される予定です。
Recursive Flint 登場 — RTX Spark向けに最適化された新しいローカルコーディングモデル
本日、フロンティアAIラボのRecursive Superintelligenceは、高速かつ正確なコーディングのために構築されたローカルLLMである Recursive Flint、高速かつ正確なコーディングのために構築されたローカルLLMです。40 billionパラメータの mixture-of-experts モデルで、アクティブパラメータ数は2.5 billion。Recursive Flintは高速な推論を提供し、SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1、SWE-bench verifiedといったエージェンティックコーディングベンチマークで高い性能を発揮します。
Recursive Flintは、大規模な自動AI研究のためのシステムであるRecursiveのEureka Machineを使って構築されました。このシステムは研究ループ全体を自動化します。アイデアを提案し、実装し、アイデアを検証する実験を実行し、その結果を使って次に何を試すかを決定します。これにより、モデルの重みを変更することなく、FlintのRTX Spark上での生成速度を55%向上させる特殊化カーネルが生み出されました。
開発者は、Apache 2.0ライセンスの下でHugging Faceから オープンウェイトをダウンロード Hugging FaceからApache 2.0ライセンスの下で入手し、RTX SparkやDGX Sparkシステムのほか、GeForce RTXおよびRTX PRO GPU上でこのモデルを実行できます。開発者はまた、このモデルを次の方法でポストトレーニングすることもできます: NeMo Automodel で、あるいはグループ相対方策最適化のために NeMo RL でモデルをポストトレーニングすることもできます。
デイゼロ対応の新モデル
NVIDIAはまた、NVIDIA Nemotron Bolt E4B 4B、GLM、DeepSeek、Qwen、MiniMax、Liquid AIのLFM2.5-24B-A2B、およびFLUX.3 Klein拡散モデルに対するデイゼロモデルサポートも追加しています。
Nemotron Bolt E4B 4GBは、自然な会話とマルチターンのエージェントスキルをわずか4GBのメモリに収め、NVIDIA GeForce RTX GPU、NVIDIA Jetsonデバイス、RTXおよびDGX Spark上で、高速なローカル音声アシスタント、インタラクティブなゲームキャラクター、組み込みインターフェースを実現します。Bolt E4B 4GBは10月23日(金)にリリースされます。
Black Forest LabsのFLUX 3 Image Kleinは、生成と編集のための5.6 billionパラメータのオープンウェイト画像モデルです。NVIDIA最適化ビルドにより、わずか8GBのVRAMを搭載したGeForce RTX GPU上で実行でき、RTX 5090 GPU上で約4秒で1メガピクセルの画像を作成できます。
MiniMax M3.1 Flashは、NVIDIA DGX StationおよびDGX Spark向けに構築された新しいオープンモデルで、ロングコンテキストAIをデスクトップにもたらします。Liquid AIのLFM2.5-24B-A2Bは、240億のパラメータのうちトークンごとにわずか20億を起動するオープンウェイトの推論モデルで、PC上で直接プライベートなツール呼び出しAIエージェントを実行できるほど高速です。
さらに、NVIDIAはローカルAIハードウェアでのRAM効率に最適化された新しい モデルチェックポイントコレクション をリリースしました。これにより、フロンティアクラスのオープンモデルを、KVキャッシュ用に十分なメモリを残して実行できます。各チェックポイントはフル精度の精度に近い状態を保ちながら量子化されており、単一のDGX Spark 128GBまたはRTX PRO 6000上のQwen3.8-Flash-Next-FP4-Local、および2システム上のGLM-5.3-Flash-FP4-Localから提供が始まります。
開発者は NeMo AutoModel を使用して、DGX Spark と RTX Spark の両方でデイゼロからポストトレーニングを行えます。以下の例示レシピが用意されています: Nemotron Bolt E4B, Flux 3 Image Klein など。
AI 推論の高速化
NVIDIA は引き続き llama.cpp および vLLM のオープンソースコミュニティと協力し、ローカルハードウェア上でのエージェント系ワークロードの高速化を進めています。
llama.cpp では、Qwen 3.8 Flash Next 向けの MTP による新しいスペキュラティブデコーディングサポートにより、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 上でエンドツーエンドのエージェントタスクが最大 1.4 倍高速化されます。
vLLM では、より高速なスペキュラティブデコーディングと、Qwen の線形アテンションレイヤー向けの新しい FlashInfer プリフィルカーネルにより、DGX Spark 上で Qwen3.8 27B を使用したエージェントタスクが最大 1.3 倍高速化されます。DGX Station では、GLM 5.3 Flash のスループットが最大 1.2 倍向上します。
チェックしてみましょう NVIDIAのローカルAI推論レシピ これらの最新の最適化を試すには。
NVIDIA RTX Sparkをフォロー: X, Instagram, TikTok および Facebook — また、以下を購読して最新情報を入手してください NVIDIA Local AIニュースレター。 NVIDIA Workstationをフォロー: LinkedIn および X.
ご覧ください 通知 ソフトウェア製品情報に関する。
Read All NVIDIA in Europe Announcements を読む