NVIDIA 推出面向 Windows 设备的 RTX Spark N1X SoC，其底层即此前用于 Linux 迷你主机的 GB10。该芯片由 MediaTek 设计的 CPU 芯粒与 NVIDIA 设计的 GPU 芯粒组成，均采用台积电 3nm 工艺，CPU 为 10 个 Cortex-X925 加 10 个 Cortex-A725 核心，GPU 为 48 SM、6144 个 CUDA 核心，配备 256-bit LPDDR5X 内存总线、最高 128GB 内存和 300GB/s 带宽。本周除微软 Surface Laptop Ultra 外，还有约六款笔记本和一款 Surface RTX Spark Dev Box 迷你主机基于该平台推出。
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Unsloth 宣布适配 NVIDIA RTX Spark，可在笔记本上本地运行和训练 120B+ 参数模型。借助针对 ARM 平台 CUDA 优化的 kernel 和二进制文件，训练扩散模型、决策模型和多模态模型的速度提升约 2.7 倍，全部在本地完成，统一内存最高 128GB。
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微软 Surface Laptop Ultra 是首款搭载 NVIDIA RTX Spark SoC（GB10 消费级品牌）的 Windows 笔记本，可选 18 核或 20 核 N1X 处理器，配备 128GB LPDDR5X 内存、1TB PCIe Gen5 SSD 和 92Wh 电池。它采用 15 英寸 3270×2180 PixelSense 触控屏，最高 2000 尼特亮度、支持 120Hz 可变刷新率，整机重 2.0kg、厚 19.16mm，被视为微软对标 MacBook Pro 的高端产品。
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OpenClaw 宣布可在新款 NVIDIA RTX Spark 笔记本上开箱即用：用户可选择本地模型或连接云服务商，按引导完成设置，全程无需打开终端。OpenClaw 感谢 NVIDIA 与 Microsoft 团队的合作。
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NVIDIA 发布 RTX Spark，将 GB10 系统级芯片与最高 128GB 统一内存结合，让开发者在单台 PC 上运行本地编码智能体、测试并部署。官方称相比 Intel Panther Lake 12Xe，其编码智能体性能提升 4.6 倍、微调提升 2.7 倍、代码编译提升 1.8 倍。同时推出面向本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 模型，采用 2-bit 量化的 MoE 架构，可在 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio 上运行。
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heise online 的 c't 3003 实测了搭载 Nvidia 首款笔记本芯片 N1X（品牌名 RTX Spark）的 Asus ProArt P14，该机支持最高 128 GB 统一内存，测试机为 32 GB 内存加 1 TB SSD，售价 3300 欧元。用 llama-bench 测试 Qwen 3.8-27B 时生成速度约 14.5 Token/s，略快于 Apple M6 和 Strix Halo，慢于 M5 Pro；改用 MoE 模型 Qwen 3.6-35B-A3B 可达近 61 Token/s。提示词处理速度优于 Strix Halo 和 M5 Pro、M6，但满载风扇噪音最高 2.7 sone，且空闲时也会启动。作者还尝试安装 Ubuntu，在自行补齐驱动后，两个模型在 Linux 下的速度反而比 Windows 快 14% 和 9%。
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NVIDIA 于 10 月 16 日宣布 RTX Spark 笔记本在全球上市，由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 出货，起售价 2,599 美元，首发软件支持本地 AI 智能体、创意应用和主流游戏。每台系统基于单颗超级芯片，将 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 和最高 128GB 统一内存组合，NVIDIA 称可提供最高 1 petaflop 的 FP4 AI 性能。用户可通过引导式安装启用 GitHub Copilot、Hermes、OpenClaw、Perplexity、Pi 和 WorkBuddy 等智能体，无需命令行；NVIDIA 与 Microsoft 还提供了 Windows on Arm 的首个 PyTorch-CUDA 构建等开发工具。
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HP OmniBook Ultra 16 是一款搭载 Nvidia RTX Spark N1X 处理器的 16 英寸移动工作站，评测机采用 20 核 CPU、6,144 核 Blackwell GPU 和 32 GB LPDDR5x-9400 内存。它配备 16 英寸 3K（2880 x 1800）120 Hz OLED 触控屏，运行 Windows 11 26H1，实测续航约 6.5 小时出头，游戏表现优于 Snapdragon X2，但风扇噪音更接近普通 x86-64 PC。
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德国联邦政府计划与 Nvidia 合作，推动 AI 在工业领域的应用，并准备投入一笔三位数百万欧元级别的资金。项目聚焦 Nvidia 所称的“物理 AI”，即机器人和自动化工业设备等能与真实世界交互的 AI，同时开发面向未来工厂的高性能 AI 模型，Siemens 等德国企业也计划参与。Nvidia CEO Jensen Huang 预计出席柏林投资峰会，合作可能届时公布。
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NVIDIA 为 Nemotron 开源模型家族新增三款模型，覆盖数据中心、桌面与边缘设备的企业工作流、本地 AI 智能体和对话应用。其中包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL，NVIDIA 称其吞吐量最高可达同类次优模型的 5 倍，准确率接近其最大推理模型而参数量约为五分之一；另有两款 Nemotron 3.5 Bolt 系列小模型，74B-A9B 24GB 面向 RTX 与 DGX Spark 上的日常智能体任务，E4B 4GB 面向对话与物理 AI 智能体。Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已可用，Bolt E4B 计划于 10 月 23 日发布。
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作者实测搭载 NVIDIA RTX Spark N1X SoC 的微软 Surface Laptop Ultra，该机最高配 20 核 Grace Arm CPU、6144 核 Blackwell GPU 与 128GB 统一内存，起售价 2599.99 美元。在 UL Procyon AI 文本生成测试中得分 2703，比 Intel Core Ultra X9 388H 的 IdeaPad Pro 5 高约 33%；MLPerf Flux 2 Klein 4B 图像生成达每分钟 26.97 张，约为后者的 2.7 倍。作者还用本地 Qwen3.8-27B 驱动 Hermes 智能体，约五分钟完成从 Excel 提取基准图表并生成 Word 报告。
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马斯克表示，SpaceX 与 Nvidia 联合设计的 Star Mind 计算机表现远超预期，将于明年进入量产，并称与 Nvidia 工程团队合作非常愉快。他引用的帖子中，黄仁勋提到双方工程团队正密切合作，设计一种适合太空和地球的新型服务器架构，用于在太空部署数据中心。
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NVIDIA 一款新模型预计下周发布，可能亮相于周三 21 日的 GTC 活动。此前在 NVIDIA 文档中出现的 Nemotron 3.5 Super VL 采用 Nemotron-H 混合语言解码器、RADIO 视觉编码器、视觉投影器和独立时序视频嵌入器，复用 Nemotron Omni 图像/视频栈但不含音频编码器，并保留共享的 Multi-Token Prediction（MTP）权重。引用信息还提到该模型为 120B 总参数、12B 激活参数的混合 Mamba-Transformer MoE，支持图像和视频输入，并有纯文本版本。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开放模型，总参数 120B、激活参数 12B。该模型支持推理、工具调用，以及文本、图像、文档和视频理解，面向长时间运行的 AI 智能体。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是 NVIDIA 推出的开源 120B-A12B 多模态模型，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频执行操作的长时智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并引入多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个来自 NVIDIA AI 的开源 120B-A12B 多模态模型，支持 1M 上下文，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频行动的长时间运行智能体。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构与多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个开源的 120B-A12B 多模态模型，面向需要跨文本、图像、文档、GUI 和视频进行观察、推理与操作的长时运行智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并支持多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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阶跃星辰表示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上展现出强劲的推理性能，并期待开发者基于它进行构建。NVIDIA AI 在引用推文中称这是阶跃星辰规模最大的开放权重发布，600B MoE 模型可处理长达 24 小时的智能体任务，在 NVIDIA GB300 上使用 NVFP4 时达到近 8K tokens/sec/GPU，并提供 NVFP4 checkpoint 以及 SGLang、vLLM、NeMo Automodel 和 NVIDIA NIM 的部署与后训练路径。
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NVIDIA 发布两款新模型 Nemotron-3.5-Bolt 和 Nemotron-3.5-Super-VL。Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 可在 24GB 内存上运行，Unsloth 称其在该体量下性能处于顶尖水平；Super-VL-120B-A12B 需要 82GB 内存。NVIDIA 介绍 Super VL 为开源模型，将推理与工具调用同文本、图像、文档和视频理解结合，面向长时间运行的 AI 智能体，总参数 120B、激活 12B。Unsloth 同时提供了两款模型的 GGUF 下载链接和使用指南。
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黄仁勋表示，每 1 吉瓦 AI 数据中心中 Nvidia 设备的收入已从约 180 亿美元增至超过 400 亿美元，因为 Nvidia 现在同时销售 GPU、网络、CPU、存储计算和安全软件，他预计这一数字还会继续上升。他还估算，在数据中心建设支出中，大型云厂商每花 1 美元约有 40 美分流向 Nvidia，其他买家则约为 80 美分，两块业务大致每年翻倍。完整视频来自 Bg2 Pod YouTube 频道。
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