En un vídeo publicado el 31 de octubre, Alex Ziskind informó de una caída de 61 a 15 tokens por segundo al ejecutar LM Studio con Linux nativo en un MSI Prestige N16 Flip AI Plus con RTX Spark N1X: obtuvo el primer resultado con el portátil desenchufado y el segundo conectado a la corriente. Ziskind atribuyó la diferencia a la falta de compatibilidad con NVIDIA Platform Controllers and Framework en Linux.
La prueba de Linux en el MSI RTX Spark
La prueba corresponde a un solo equipo y a una configuración concreta. Ziskind comparó LM Studio con Linux nativo mientras el portátil funcionaba con batería y conectado a la corriente. Según su explicación, la falta de compatibilidad con NVIDIA Platform Controllers and Framework afecta al control de la plataforma en Linux. En su configuración, describió WSL, el subsistema de Windows para Linux, como una opción práctica para ejecutar herramientas de Linux.
Windows, WSL y DGX Spark en otra prueba
Ziskind comunicó otras cifras para una carga distinta, GPTQ Qwen/OSS 120B: 65,4 tokens por segundo en Windows nativo, 65,1 en WSL y 61 en DGX Spark. Son resultados de esa prueba y no deben mezclarse con los de LM Studio en Linux, que comparan el portátil desenchufado y conectado a la corriente.
Las novedades de IA local anunciadas por NVIDIA
El 28 de octubre, NVIDIA anunció Nemotron 3.5 Transcribe, un modelo de voz para transcribir, atribuir intervenciones a hablantes, traducir y responder preguntas sobre audio. La compañía dijo que cubre 40 idiomas, entre ellos siete lenguas de la India. También indicó que los pesos estaban disponibles en Hugging Face en formatos BF16, FP8 y NVFP4, mientras que las versiones cuantizadas optimizadas para ejecución local en RTX Spark y otros sistemas NVIDIA llegarían próximamente. Para desplegar versiones NVFP4, NVIDIA citó NeMo-Speech.cpp y vLLM. NVIDIA detalló las novedades de RTX Spark.
El anuncio también incluyó LFM3, la familia de modelos de Liquid AI para texto, visión, audio, tareas multimodales y toma de decisiones. NVIDIA señaló que se pueden ejecutar localmente en RTX Spark con llama.cpp y vLLM, y que admiten ajuste local. La compañía afirmó que el modelo base nuevo, de 1.700 millones de parámetros, supera al modelo base anterior, de 2.600 millones.
NeoTeo ya había repasado los cambios de RTX Spark y DLSS 5; el anuncio del 28 de octubre añadió estas novedades de IA local.
Cómo priorizar la GPU en NVIDIA App
NVIDIA situó el control de prioridad en System > Advanced. Para usarlo, hay que activar la programación de GPU acelerada por hardware en la configuración de Windows. El ajuste permite favorecer la aplicación en primer plano o asignar más recursos de GPU a un agente que trabaja en segundo plano.
