Nos gráficos publicados por Nick Lewis, da How-To Geek, um Lenovo Yoga RTX Spark com 64 GB de memória apresentou taxas de geração de tokens maiores que as do DGX Spark em todas as comparações de modelos exibidas. O resultado vale para os equipamentos e testes apresentados; a escolha entre as plataformas também depende do sistema operacional, do formato e da possibilidade de conectar vários DGX Spark.
| Aspecto | RTX Spark | DGX Spark |
| Formato | Notebooks e desktops | Desktop compacto |
| Sistema operacional listado pela NVIDIA | Windows 11 | NVIDIA DGX OS |
| Memória máxima indicada | Até 128 GB nas configurações superiores | 128 GB de memória unificada |
| Software para IA | A NVIDIA informa que CUDA roda nativamente | A NVIDIA informa que sua pilha de software de IA vem pré-instalada |
O que os testes de geração de tokens mostram
Nick Lewis comparou o Lenovo Yoga RTX Spark de 64 GB com o DGX Spark. Os gráficos apresentam resultados para Llama 3.1 8B, GPT-OSS 20B e Qwen3 30B-A3B, em testes identificados com Ollama, llama.cpp e contexto de 8 mil tokens. Em cada comparação de modelo exibida, a taxa do Lenovo foi maior.
Isso responde a uma pergunta específica: qual dos dois sistemas teve números maiores nesses testes? Foi o RTX Spark testado. O resultado não determina um vencedor para toda configuração ou carga de trabalho; ele se refere aos equipamentos e às execuções mostrados por Lewis.
Windows 11 ou DGX OS: a diferença de plataforma
A NVIDIA lista o RTX Spark em notebooks e desktops com Windows 11. Nos notebooks, a empresa informa configurações com CPU Grace de 20 núcleos e GPU Blackwell RTX de 6.144 núcleos, ou CPU de 18 núcleos e GPU de 5.120 núcleos. A potência térmica de projeto (TDP) indicada para os notebooks fica entre 45 W e 80 W. Para o desktop RTX Spark, a NVIDIA lista CPU Grace de 20 núcleos, GPU de 6.144 núcleos e TDP de 140 W.
O DGX Spark é um desktop com NVIDIA DGX OS. A NVIDIA lista uma CPU Arm de 20 núcleos, 128 GB de memória unificada, largura de banda de memória de 273 GB/s, armazenamento de 4 TB e TDP de 140 W para o GB10. A empresa também informa que o DGX Spark vem com sua pilha de software de IA pré-instalada.
A cobertura anterior do NeoTeo sobre DGX Spark, RTX Spark e IA local apresentou o contexto dessas plataformas. Aqui, a decisão passa pelo teste específico de geração e pelos ambientes de uso que a NVIDIA lista para cada sistema.
O DGX Spark tem uma configuração documentada para vários sistemas
A NVIDIA descreve uma conexão ConnectX de até quatro sistemas DGX Spark para trabalhar com modelos de até 700 bilhões de parâmetros. Esse é um caminho de expansão documentado para quem planeja uma implantação com vários sistemas; não é uma comparação de desempenho com o notebook usado nos gráficos de geração de tokens.
Qual plataforma combina com cada uso
O RTX Spark é a opção a considerar quando o fluxo de trabalho pede um notebook ou desktop com Windows 11 e CUDA nativo. O DGX Spark se encaixa em um desktop dedicado com DGX OS e oferece a configuração ConnectX descrita pela NVIDIA para conectar até quatro unidades. Já os resultados de tokens favorecem o Lenovo Yoga RTX Spark apenas nas comparações específicas publicadas por Nick Lewis.
Para decidir, pese primeiro o ambiente e o formato de que você precisa; os números de geração publicados valem para os sistemas e testes comparados.
