Dans les graphiques de Nick Lewis, le Lenovo Yoga RTX Spark testé affiche des débits de génération supérieurs à ceux du DGX Spark pour chacun des modèles comparés. Ce résultat concerne un portable précis de 64 Go et les essais présentés ; les spécifications de NVIDIA montrent par ailleurs deux plateformes conçues pour des environnements différents.
Pour départager ces machines, regardez d’abord le système d’exploitation et le mode de déploiement : le test publié compare un seul portable et un DGX Spark, tandis que NVIDIA décrit aussi un scénario DGX à plusieurs systèmes.
Cette comparaison prolonge le contexte de notre article sur l’IA locale autour de DGX Spark, RTX Spark et Perplexity en se concentrant sur les résultats de génération et les usages décrits par NVIDIA.
Ce que montrent les essais de génération
Dans son article publié le 5 novembre 2026, Nick Lewis compare un Lenovo Yoga RTX Spark équipé de 64 Go de mémoire et d’un processeur à 20 cœurs au DGX Spark. Ses graphiques affichent un débit supérieur pour le Lenovo dans chaque comparaison de modèles représentée. Ils portent notamment sur Llama 3.1 8B, GPT-OSS 20B et Qwen3 30B-A3B, avec des essais sous Ollama, llama.cpp et une condition de contexte de 8K. Nick Lewis détaille ces essais dans son article.
Le résultat donne un point de comparaison pour ces systèmes et ces exécutions. Il ne résume pas à lui seul les usages possibles d’un portable RTX Spark ou d’une station DGX Spark.
Les deux plateformes en un coup d’œil
| Critère | RTX Spark | DGX Spark |
| Format | Ordinateurs portables et de bureau | Système compact de bureau |
| Système d’exploitation indiqué par NVIDIA | Windows 11 | NVIDIA DGX OS |
| Mémoire indiquée | Jusqu’à 128 Go de LPDDR5X selon la configuration | 128 Go de mémoire unifiée LPDDR5x |
| Puissance thermique de conception | 45 à 80 W pour les portables ; 140 W pour le modèle de bureau | 140 W pour le GB10 |
| Logiciels et calcul | NVIDIA indique que CUDA fonctionne nativement sur RTX Spark | NVIDIA indique que sa pile logicielle d’IA est préinstallée |
Les différences de système et de format ont des conséquences pratiques. RTX Spark s’adresse à ceux qui veulent un portable ou un ordinateur de bureau sous Windows 11, avec CUDA exécuté nativement. DGX Spark est un système de bureau sous DGX OS, livré avec la pile logicielle d’IA de NVIDIA. La plateforme RTX Spark comprend plusieurs configurations ; les valeurs de puissance des portables ne s’appliquent donc pas au modèle de bureau.
DGX Spark dispose d’un scénario de mise à l’échelle documenté
NVIDIA décrit une connexion ConnectX permettant de relier jusqu’à quatre systèmes DGX Spark pour travailler sur des modèles allant jusqu’à 700 milliards de paramètres dans le scénario présenté. C’est une voie de mise à l’échelle destinée à un déploiement sur plusieurs machines, distincte de la comparaison de génération réalisée sur un portable et un système DGX.
Pour un usage individuel sous Windows, le format portable ou de bureau RTX Spark correspond à l’environnement indiqué par NVIDIA. Pour un déploiement DGX destiné au développement et à l’exécution de modèles répartis sur plusieurs systèmes, NVIDIA présente le DGX Spark et son scénario ConnectX. Le résultat de génération publié par Nick Lewis concerne, lui, le Lenovo Yoga RTX Spark de 64 Go face au DGX Spark utilisé dans ses graphiques.
