W wykresach porównujących konkretne przebiegi generowania tokenów Lenovo Yoga RTX Spark z 64 GB pamięci osiąga wyższe wyniki niż zestawiony z nim DGX Spark. To rezultat dla testowanych systemów i pokazanych modeli, a nie ogólny ranking wszystkich konfiguracji. Przy wyborze liczą się też różnice platform: NVIDIA pozycjonuje RTX Spark jako laptopy i komputery stacjonarne z Windows 11, a DGX Spark jako kompaktowy system stacjonarny z DGX OS i opisaną możliwością pracy w zestawie kilku urządzeń.
To porównanie uzupełnia wcześniejszy artykuł NeoTeo o DGX Spark i lokalnej AI o wyniki testu i różnice istotne przy wyborze platformy.
Wynik testu mówi o konkretnym zestawie. System operacyjny i sposób skalowania pomagają ocenić, czy pasuje do twojej pracy.
Co pokazują testy generowania tokenów
W artykule opublikowanym 5 listopada 2026 roku Nick Lewis z How-To Geek porównał 64-gigabajtowy Lenovo Yoga RTX Spark z DGX Spark. W przedstawionych porównaniach wartości generowania tokenów dla RTX Spark były wyższe przy każdym pokazanym modelu. Wykresy obejmują Llama 3.1 8B, GPT-OSS 20B i Qwen3 30B-A3B, a także testy opisane jako Ollama, llama.cpp oraz kontekst 8K.
To wystarcza, by powiedzieć, który komputer uzyskał wyższe wartości w tych przebiegach. Wynik dotyczy właśnie testowanego Lenovo Yoga i zestawionego z nim DGX Spark; nie przenosi się automatycznie na inne konfiguracje ani zadania.
Windows 11, DGX OS i forma urządzenia
NVIDIA wymienia Windows 11 jako system RTX Spark, dostępnego w formie laptopów i komputerów stacjonarnych. DGX Spark to kompaktowy komputer stacjonarny z systemem NVIDIA DGX OS. Według specyfikacji RTX Spark CUDA działa na tej platformie natywnie; strona DGX Spark opisuje z kolei fabrycznie zainstalowany stos oprogramowania AI NVIDIA.
| Cecha | RTX Spark | DGX Spark |
| Forma | Laptopy i komputery stacjonarne | Kompaktowy komputer stacjonarny |
| System operacyjny | Windows 11 | NVIDIA DGX OS |
| Pamięć w wymienionych konfiguracjach | Do 128 GB lub do 64 GB w zależności od konfiguracji | 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5x |
| Podane TDP | Laptop: 45–80 W; komputer stacjonarny: 140 W | Układ GB10: 140 W |
| Oprogramowanie AI | Natywna obsługa CUDA | Stos oprogramowania AI NVIDIA zainstalowany w systemie |
Różnice w systemie i formie są praktycznym kryterium wyboru. Laptop RTX Spark daje środowisko Windows w przenośnym komputerze, a wariant stacjonarny zachowuje Windows bez formy laptopa. DGX Spark jest osobnym systemem stacjonarnym z DGX OS. Podane wartości TDP dla laptopa dotyczą zakresu 45–80 W; 140 W odnosi się do RTX Spark w komputerze stacjonarnym i układu GB10 w DGX Spark.
Po omówieniu platformy i zakresu testu warto zobaczyć osobną recenzję RTX Spark. Film Linus Tech Tips jest po angielsku i dotyczy ASUS ProArt P16 H7607 z układem RTX Spark N1X; obejmuje testy AI, gier i produktywności oraz pomiary baterii i temperatur. Nie jest bezpośrednim porównaniem z DGX Spark.
Jak NVIDIA opisuje skalowanie DGX Spark
NVIDIA opisuje połączenie przez ConnectX maksymalnie czterech systemów DGX Spark, aby uruchamiać modele o rozmiarze do 700 miliardów parametrów w przedstawionym przez firmę scenariuszu. To wyraźnie opisana ścieżka rozbudowy DGX Spark dla pracy wielosystemowej. Strona RTX Spark nie przedstawia analogicznej konfiguracji.
Dla pracy na jednym komputerze test Lewisa daje konkretny punkt odniesienia dla RTX Spark. Jeśli jednak zadanie wymaga wdrożenia wielu systemów zgodnie z opisaną przez NVIDIA konfiguracją, DGX Spark ma jasno określoną ścieżkę łączenia urządzeń. Wybór zależy więc od tego, czy ważniejsze są Windows i forma komputera osobistego, czy DGX OS i opisane przez NVIDIA skalowanie na kilka systemów.
