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NVIDIA DGX Spark: um supercomputador de IA na mesa?
O NVIDIA DGX Spark é um computador compacto para IA, construído em torno do superchip GB10, com muita memória unificada compartilhada entre CPU e GPU. Ele comporta modelos que não cabem em nenhuma placa de vídeo doméstica, mas responde mais devagar que uma placa topo de linha. As especificações, o preço e a comparação estão abaixo.
Especificações
- Memória para modelos
- 128 GB
- Largura de banda da memória
- 273 GB/s
- Consumo
- 240 W
- Preço
- US$ 4.699 · R$ 24.443
Onde comprar
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Preço de tabela em dólares americanos na data indicada; no Brasil, com impostos e câmbio, o valor nas lojas é outro. · Fontes
Quais modelos cabem
Roda nele
- gpt-oss 120B · MXFP4~60 tokens/s
- GLM-4.5-Air 106B-A12B (MoE) · Q6~17 tokens/s
- Qwen2.5 72B · Q8~2 tokens/s
- DeepSeek-R1-Distill-Llama 70B · Q8~2 tokens/s
- Llama 3.3 70B · Q8~2 tokens/s
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen 32B · Q8~5 tokens/s
- Qwen3 32B · Q8~5 tokens/s
- Qwen3 30B-A3B (MoE) · Q8~47 tokens/s
Grande demais para ele
- Qwen3 235B-A22B (MoE)Alugar uma GPU →
- GLM-4.6 (MoE)Alugar uma GPU →
- GLM-4.5 355B-A32B (MoE)Alugar uma GPU →
Melhor qualidade que cabe, 8.192 tokens de contexto, um usuário. A velocidade é uma estimativa a partir da largura de banda da memória (a geração lê cada peso ativo uma vez por token); os números reais dependem do programa e das configurações.
Comparado com as alternativas
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| Aparelho | Memória para modelos | Largura de banda | Maior modelo | Consumo | Preço | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark · unificada | 128 GB | 273 GB/s | gpt-oss 120B | 240 W | US$ 4.699 · R$ 24.443 | Página do fabricante → |
| GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395, 128 GB) · unificada | 128 GB · até 96 GB para modelos | 256 GB/s | gpt-oss 120B | 230 W | US$ 3.500 · R$ 18.206 | Página do fabricante → |
| Mac Studio (M5 Ultra, 512 GB) · unificada | 512 GB | 1.200 GB/s | DeepSeek-R1 671B (MoE) | 480 W | sem preço de tabela | Página do fabricante → |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 · placa | 32 GB | 1.792 GB/s | DeepSeek-R1-Distill-Qwen 32B | 575 W | US$ 1.999 · R$ 10.398 | Página do fabricante → |
Especificações e preços lidos em 1 de outubro de 2026 nas páginas dos fabricantes; cada linha leva à sua fonte. NVIDIA DGX Spark · GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395, 128 GB) · Mac Studio (M5 Ultra, 512 GB) · NVIDIA GeForce RTX 5090
Comprar ou alugar?
Uma máquina comprada custa o preço dela dividido pelos meses de uso, mais a energia. Compare com uma GPU alugada e com uma API para o seu volume.
Comparar os custos →O que é o NVIDIA DGX Spark
Pense num mini PC com a pilha de software da NVIDIA por dentro. O chip GB10 junta CPU ARM e GPU Blackwell no mesmo pacote, ligados a um único bloco de memória unificada. Não existe a separação entre RAM e VRAM de um PC comum: o modelo usa quase toda a memória da máquina.
Ele vem com o sistema da NVIDIA baseado em Linux e com CUDA, PyTorch e as ferramentas de IA da empresa prontas. Para quem desenvolve para servidores com GPUs NVIDIA, isso é o ponto forte: o que funciona no DGX Spark tende a funcionar igual no data center.
Quais modelos ele comporta - e com que velocidade
A grande quantidade de memória permite carregar modelos grandes que exigiriam várias placas de vídeo num PC: modelos densos de porte médio com folga e modelos MoE grandes, como o gpt-oss-120b, quantizados. Lembre que nos modelos MoE todos os especialistas ficam na memória, mesmo que só alguns trabalhem a cada token.
A velocidade de geração depende da largura de banda da memória, e aí o DGX Spark fica atrás de uma placa como a RTX 5090 e de um Mac Studio com chip Ultra. Ele é ótimo para carregar, testar e fazer fine-tuning de modelos grandes; para conversar rápido com um modelo que cabe numa placa, a placa ganha. O widget acima estima as duas coisas.
DGX Spark vs Ryzen AI Max, Mac Studio e RTX 5090
Os rivais diretos seguem a mesma ideia de memória unificada por caminhos diferentes. Cada um faz sentido para um perfil:
- Mini PC com Ryzen AI Max+ 395: memória parecida, custa bem menos, mas o suporte de software da AMD é menos maduro que o CUDA.
- Mac Studio: muito mais largura de banda nas versões com chip Ultra, silencioso, ótimo com MLX e LM Studio - mas sem CUDA.
- RTX 5090: a mais rápida da comparação para modelos que cabem nela, porém com bem menos memória.
- Nenhum deles roda os maiores modelos abertos completos, como o DeepSeek-R1 ou o Kimi K2: para isso é preciso GPU de data center alugada.
Comece em 5 passos
- Confira no widget acima se os modelos que você quer usar cabem na memória do DGX Spark.
- Compare preço e velocidade com as alternativas na tabela antes de comprar.
- Na primeira inicialização, siga o assistente da NVIDIA e atualize o sistema.
- Instale o Ollama ou use os contêineres de IA da NVIDIA para baixar o primeiro modelo.
- Acesse a máquina pela rede a partir do seu notebook, se preferir trabalhar remotamente.
Perguntas frequentes
Qual o preço do NVIDIA DGX Spark?
O preço de tabela atual em dólares, com a data e a fonte, está no quadro de onde comprar acima. No Brasil, impostos e câmbio deixam o valor final bem diferente.
O DGX Spark é melhor que uma RTX 5090?
Depende do modelo. O DGX Spark comporta modelos muito maiores; a RTX 5090 é bem mais rápida com modelos que cabem na memória dela.
O DGX Spark roda o DeepSeek-R1 completo?
Não. O modelo completo precisa de várias GPUs de data center. No DGX Spark rodam bem as versões destiladas e outros modelos grandes quantizados.
Dá para usar o DGX Spark como PC comum?
Ele roda Linux em processador ARM e é pensado para IA. Serve para navegar e programar, mas não para jogos nem para programas que só existem para Windows.
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