En las gráficas publicadas por Nick Lewis, de How-To Geek, un Lenovo Yoga con RTX Spark y 64 GB de memoria registró más tokens por segundo que el DGX Spark en cada comparación de modelos mostrada. El resultado describe esos equipos y esas pruebas; para elegir plataforma también importan el sistema operativo y la posibilidad de conectar varios DGX Spark.
Para valorar la velocidad, fíjate en qué equipo y qué modelos se compararon; para elegir plataforma, decide primero si necesitas Windows 11 o el escalado multisistema de DGX Spark.
Para el contexto previo sobre la apuesta de NVIDIA por la IA local en casa, puedes leer el artículo anterior de NeoTeo sobre DGX Spark.
Qué muestran las pruebas de generación
Nick Lewis identificó el equipo probado como un Lenovo Yoga con RTX Spark, 64 GB de memoria y un procesador de 20 núcleos. Las gráficas comparan resultados con Ollama y llama.cpp, además de una prueba etiquetada con contexto de 8K. Entre los modelos que aparecen están Llama 3.1 8B, GPT-OSS 20B y Qwen3 30B-A3B. En cada comparación mostrada, los valores del Lenovo fueron superiores a los del DGX Spark.
La lectura práctica es concreta: ese portátil produjo más tokens por segundo en las ejecuciones publicadas. El resultado no convierte a todos los equipos RTX Spark ni a cualquier modelo o carga de trabajo en un ganador general; se refiere al Lenovo Yoga y a las comparaciones concretas de Lewis.
Windows 11 frente a DGX OS
NVIDIA sitúa RTX Spark en portátiles y sobremesas con Windows 11, mientras que DGX Spark es un sobremesa compacto con NVIDIA DGX OS. La compañía también indica que CUDA funciona de forma nativa en RTX Spark y que DGX Spark incluye su pila de software de IA preinstalada. Las especificaciones oficiales de RTX Spark y DGX Spark resumen las diferencias de plataforma.
| Característica | RTX Spark | DGX Spark |
| Formato | Portátiles y sobremesas compactos | Sobremesa compacto |
| Sistema operativo | Windows 11 | NVIDIA DGX OS |
| Memoria máxima indicada | Hasta 128 GB LPDDR5X en las configuraciones superiores | 128 GB de memoria unificada coherente LPDDR5x |
| TDP indicado | Portátiles: 45–80 W; sobremesa: 140 W | 140 W para el GB10 |
Ambas plataformas llegan a 128 GB en sus configuraciones superiores, pero el formato y el sistema operativo cambian el tipo de equipo que tienes delante. RTX Spark ofrece una ruta de portátil Windows, con opciones de sobremesa; DGX Spark es un sistema de sobremesa dedicado. NVIDIA especifica 273 GB/s de ancho de banda de memoria para DGX Spark.
DGX Spark tiene una vía de conexión para varios sistemas
NVIDIA describe una configuración ConnectX que permite conectar hasta cuatro equipos DGX Spark para trabajar con modelos de hasta 700.000 millones de parámetros. Si el plan incluye repartir el trabajo entre varios sistemas, esa es una capacidad concreta que NVIDIA atribuye a DGX Spark.
La ficha de RTX Spark presenta portátiles y sobremesas Windows; no hace falta asumir que sus opciones de conexión sean equivalentes a la configuración multisistema descrita para DGX Spark. La diferencia útil para el comprador es el flujo de trabajo: un equipo Windows individual o un sistema DGX con una ruta de escalado expresamente indicada por NVIDIA.
Qué sistema encaja con cada uso
El Lenovo Yoga de la comparación mostró mayores tasas de generación que el DGX Spark en los modelos publicados. Para una decisión de compra, conviene tomar ese dato como referencia de esa prueba y elegir después según el entorno de trabajo: RTX Spark si buscas un portátil o sobremesa con Windows 11; DGX Spark si te interesa su sistema dedicado con DGX OS y la conexión documentada de hasta cuatro equipos.
