Dans une vidéo publiée le 31 octobre 2026, Alex Ziskind rapporte une forte baisse de débit sous Linux lorsque le MSI Prestige N16 Flip AI Plus est branché. Avec LM Studio, son test donne 61 tokens par seconde sur batterie et 15 sur secteur. Le constat porte sur ce modèle et cette configuration, tandis que NVIDIA avait annoncé trois jours plus tôt de nouvelles fonctions d’IA locale pour RTX Spark.
Sur le MSI testé, le débit Linux baisse sur secteur
Alex Ziskind a testé Linux sur un MSI Prestige N16 Flip AI Plus équipé de RTX Spark N1X. Dans un essai distinct avec LM Studio sous Linux natif, il a mesuré 61 tokens par seconde sur batterie, puis 15 une fois l’ordinateur branché. Il attribue cette baisse à l’absence de prise en charge, dans son installation Linux, de NVIDIA Platform Controllers and Framework.
Ziskind présente WSL, le sous-système Windows pour Linux, comme une solution pratique pour utiliser des outils Linux sur cette machine. Ces résultats décrivent son essai sur le MSI, pas les autres modèles RTX Spark.
Windows, WSL et DGX Spark dans un autre test
Pour une charge de travail différente, GPTQ Qwen/OSS 120B, Ziskind a rapporté 65,4 tokens par seconde sous Windows natif, 65,1 sous WSL et 61 sur DGX Spark. Ces mesures ne sont pas celles du test LM Studio sous Linux : elles concernent un autre modèle et un autre essai sur le MSI. Elles ne constituent pas un classement général des systèmes.
Nemotron et LFM3 : ce que NVIDIA a annoncé
Le 28 octobre 2026, NVIDIA a annoncé des nouveautés d’IA locale pour RTX Spark, dont Nemotron 3.5 Transcribe et la prise en charge des modèles LFM3 de Liquid AI. Les nouvelles fonctions d’IA s’ajoutaient aux évolutions graphiques abordées dans notre précédent article sur DLSS 5 et RTX Spark.
Nemotron 3.5 Transcribe est un modèle à poids ouverts destiné à transcrire l’audio, identifier les locuteurs, traduire et répondre à des questions sur un enregistrement. NVIDIA indiquait qu’il couvrait 40 langues, dont sept langues de l’Inde. Au moment de son annonce, les poids étaient disponibles sur Hugging Face aux formats BF16, FP8 et NVFP4. NVIDIA présentait toutefois les versions quantifiées optimisées pour une exécution locale sur RTX Spark et d’autres systèmes comme à venir. Pour le déploiement des versions NVFP4, l’entreprise citait NeMo-Speech.cpp et vLLM.
NVIDIA indiquait aussi que LFM3 couvre le texte, la vision, l’audio, les modèles dits « omni » et la prise de décision. Les développeurs peuvent exécuter ces modèles localement sur RTX Spark avec llama.cpp ou vLLM et les ajuster localement. Selon NVIDIA, son modèle de base de 1,7 milliard de paramètres dépasse le modèle de base précédent de 2,6 milliards de paramètres.
Régler la priorité GPU dans NVIDIA App
Le contrôle annoncé par NVIDIA se trouve dans NVIDIA App, sous System > Advanced. Il permet de privilégier l’application au premier plan ou de laisser davantage de ressources GPU à un agent exécuté en arrière-plan. Pour l’utiliser, il faut activer la planification GPU à accélération matérielle dans les paramètres de Windows.
