轻薄全能，无处不战：NVIDIA RTX Spark Windows 笔记本新增机型、智能体工具与游戏

# 轻薄随行，无所不能：NVIDIA RTX Spark Windows 笔记本迎来新型号、智能体工具与游戏更新 来源：https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-rtx-spark-laptops-updates-models-agents-games/ NVIDIA RTX Spark (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-rtx-spark-pcs-available-today-a-new-beginning-for-windows-pcs) 为开发者、创作者和游戏玩家所做的一切驱动轻薄笔记本电脑。 RTX Spark 笔记本现已在 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 渠道发售。这些强大的系统将 NVIDIA Blackwell RTX GPU 和 NVIDIA Grace CPU 集成于一颗超级芯片中，配备最高 128GB 统一内存和高达 1 petaflop 的 FP4 AI 算力。这意味着 NVIDIA CUDA 平台、RTX 图形技术以及个人 AI 超级计算机的能力，如今全部装入了可随身携带的高端 Windows 笔记本中。 即将推出的 RTX Spark 新功能包括： - NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe，一款用于转录、说话人识别和翻译的开放权重语音模型，现已在 RTX Spark 上可用。 - LFM3 开源模型家族，提供发布首日即支持。 - NVIDIA App 中新增资源管理控制功能，可在前台应用和后台智能体之间分配 GPU 资源。 - S\-GAME 备受期待的动作角色扮演游戏《影之刃零》正式发售，支持光线追踪和 NVIDIA DLSS 4.5。 - 通过 RTX Remix 1.6 体验路径追踪与 DLSS 加持下的《Minecraft》，现已在 RTX Spark 上可用。 ## **用 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 将录音转化为有价值的信息** 今日发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe (https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B) 是一款全新的开放权重语音模型，能将录音对话转化为有价值的信息。开发者不再需要多个模型分别处理转录、说话人标注和翻译，只需使用一个支持提示指令的模型即可完成全部三项任务，还能针对音频内容进行提问。它支持 40 种语言的转录，其中包括 7 种印度语言。 开发者可以通过自然语言提示来引导模型。例如，对于一段会议录音，用户可以要求模型： - "转录这段录音并标注每位说话人。" - "将这段音频翻译成英文。" - "列出本次会议做出了哪些决定。" 提示还可以包含产品术语和格式规范，帮助模型处理医疗、金融服务和客服等领域的专业词汇。由于权重是开放的，开发者可以选择音频处理的位置，从桌面到云端均可。 Nemotron 3.5 Transcribe 在 Hugging Face Open ASR (https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard) 榜单上排名第一，在 Artificial Analysis 的开放权重模型中排名第二——凭借约 43 亿活跃参数实现了领先的准确率，比排名第一的开放权重模型少 80% 参数，让高质量的智能转录在本地硬件上更加实用。 该模型已在 Hugging Face (https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B) 上线。量化版本即将推出，届时开发者可在 NVIDIA RTX Spark 和 DGX Spark 系统、Jetson AGX Thor 设备上本地运行 Transcribe，或在 NVIDIA Blackwell 数据中心 GPU 上进行扩展部署。NVFP4 版本将可通过 NeMo\-Speech.cpp 或 vLLM 部署。 了解更多请参阅 NVIDIA 技术博客 (https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-transcribe-granary/)。 ## **掌控智能体与 PC 应用如何共享 GPU 资源** 在 RTX Spark 上，用户可以让长时间运行的智能体与自己喜爱的应用并行工作。两者共享系统的 GPU 算力，而如何合理分配资源取决于用户此刻最关注什么。 通过 NVIDIA App (https://www.nvidia.com/en-us/software/nvidia-app/) 中新增的资源管理功能，用户现在可以自行选择 GPU 资源的共享方式。可以优先保障前台应用获得最佳性能，也可以给后台运行的智能体分配更多资源以更快完成任务。 在 NVIDIA App 的 "系统 > 高级" 中访问控制资源共享功能。此功能需要在 Windows 设置中启用硬件加速 GPU 调度。 [](https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/10/NvApp-10-28-local-AI-blog-image.jpg) ## **Liquid AI：一个模型家族，多种工作方式** Liquid AI 的 LFM3 (https://huggingface.co/collections/LiquidAI/lfm3) 提供了新一代专为特定任务设计的 Liquid Foundation 模型。该家族涵盖文本、视觉、音频、全模态和决策模型，均基于同一个共享主干架构构建，基础模型和后训练模型均以开放权重形式提供。这些模型小巧而快速：Liquid AI 最新的 17 亿参数基础模型性能超越了其前代 26 亿参数基础模型。 这些模型支持本地工作流，例如在 Hermes Agent、Pi 和 OpenClaw 中运行的智能体可以筛选收件箱、管理日历、阅读文档和应用屏幕、转录和翻译语音、回答关于手写数学题的语音提问，以及处理支持工单或语音请求。 开发者可以通过 llama.cpp 和 vLLM 原生支持在 RTX Spark 上运行 LFM3 模型，并可在本地对模型进行微调。 ## **《影之刃零》携 DLSS 4.5 正式发售** S\-GAME 的《影之刃零》(https://pbz.s-game.com/en-US/) 于 10 月 28 日晚太平洋时间 7 点在 Steam (https://store.steampowered.com/app/4115450/Phantom_Blade_Zero/) 和 Epic Games Store (https://store.epicgames.com/p/phantom-blade-zero-e78a35?lang=en-US) 正式发售。玩家将扮演魂——一位被诬陷杀害师父的剑客，在武林世界中跋涉，揭开一场阴谋。 NVIDIA 与 S\-GAME Studio 和 S\-GAME Publishing 合作为该作添加了光线追踪效果。在 RTX Spark 笔记本和搭载 GeForce RTX GPU 的 PC 上，光线追踪可实现更精准的弹射光照、精细的反射以及植被和地形上的逼真阴影。NVIDIA DLSS 动态多帧生成技术可通过最高 6 倍帧生成大幅提升帧率，或动态调整倍数以达到玩家的目标帧率。 更多详情请阅读 GeForce.com (https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/phantom-blade-zero-path-tracing-dlss-4-5-ray-reconstruction)。 ## **RTX Remix 让经典游戏焕发新生** NVIDIA RTX Remix (https://www.nvidia.com/en-us/geforce/rtx-remix/) 是通过路径追踪和 DLSS 对经典游戏进行重制的模组制作平台，上周发布了 1.6 版本。此次更新将 RTX Remix 带到了全球最大的游戏社区：*Minecraft*。创作者和玩家都可以通过 RTX Remix (https://github.com/NVIDIAGameWorks/rtx-remix-minecraft/releases/tag/v0.1.0) 渲染 *Minecraft Java Edition 1.21.1*，享受 DLSS 加速的路径追踪效果，并在未来的作品中充分利用逼真的光照和材质。 该更新还新增了 DLSS 5（配备 3D 导向神经渲染）、最高 6 倍多帧生成、RTX Spark 原生支持以及智能体辅助工作流。从今天起，这些升级也来到了 *Portal with RTX* (https://store.steampowered.com/app/2012840/Portal_with_RTX/) 和 *Half\-Life 2 RTX* (https://store.steampowered.com/app/2477290/HalfLife_2_RTX/) 试玩版。两者现在均支持 RTX Spark，并配备 DLSS 3D 导向神经渲染以实现更逼真的光照和材质、新增的 DLSS 帧生成性能模式以及可加速路径追踪的新选项。 RTX Remix 1.6 还简化了 AI 驱动的模组制作流程。重新设计的 ComfyUI 工作流让模组制作者无需配置 API 即可在 RTX Remix 中直接生成基于物理的材质，支持整个项目的批量处理，并为技术背景较浅的创作者提供预设方案。此外，借助 NVIDIA 智能体技能，兼容的 AI 智能体可以直接与 RTX Remix 协作，帮助加速游戏重制项目。 更多详情请阅读 RTX Remix 博客 (https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/remix-1-6-dlss-5-comfyui-2-0-minecraft-rtx-beta)。 ## **RTX Spark 笔记本：精美设计，无所不能** [](https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/10/rtx-spark-laptops-blog-image.jpg) RTX Spark 笔记本拥有多种设计选择，用户可以根据自己的工作和娱乐方式挑选合适的型号。可选配置包括不同的屏幕尺寸、颜色、触控屏、手写笔支持以及二合一翻转本。RTX Spark 笔记本薄至 14mm，轻至三磅，续航可支撑全天使用。 如此纤薄的设计之所以成为可能，是因为 RTX Spark 将 GPU、CPU 和最高 128GB 统一内存集成在一颗高能效超级芯片上。创意项目和 AI 模型共享同一内存池，因此笔记本也能胜任以往需要台式工作站才能完成的工作，即使在不插电的情况下也是如此。 这意味着： - **AI 开发者：** 可在 NVIDIA CUDA (https://developer.nvidia.com/cuda) 上本地运行模型和智能体——与云端 AI 相同的平台——并可将成果部署到超过 1.5 亿台 NVIDIA RTX AI PC 以及云端的 NVIDIA GPU 上。 - **创作者：** RTX Spark 可编辑摄像机原生 4:2:2 视频并渲染最大 90GB 的 3D 场景。Adobe Photoshop 和 Premiere 已通过测试版提供 RTX Spark 原生支持。 - **游戏玩家：** 数百款游戏可在 RTX Spark 上运行，NVIDIA DLSS、光线追踪、Reflex 和 G\-SYNC 带来更清晰的画面和更流畅、更灵敏的游戏体验。 RTX Spark 笔记本现已在 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 渠道发售，起价 2,599 美元，128GB 配置版本也已上架。请访问 RTX Spark 产品页面 (https://www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/) 查看更多笔记本信息。 ## **\#ICYMI：NVIDIA 本地 AI 更多更新** **🦆 小鸭在 RTX Spark 的帮助下学会走路：** 在 GTC Berlin 主题演讲中，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋展示了运行在 RTX Spark 上的 AI 智能体如何帮助训练 Hugging Face 的 Microduck 机器人 (https://pollen-robotics.com/microduck/)。一篇新的 NVIDIA 技术博客详细介绍了整个工作流程：Hermes Agent 和 Nemotron 3.5 Bolt 在 RTX Spark 上规划障碍赛道，Astra 构建 3D 资产，NVIDIA Isaac Lab 训练导航策略，RTX Spark 在 NVIDIA Isaac Sim 中进行验证。观看演示视频 (https://www.youtube.com/watch?v=VvJai6HGfyE)，并尝试使用该实战指南 (http://build.nvidia.com/rtx-spark)。 ⚡ **NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB** (https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/) **现已可用**，仅需 4GB 内存即可实现自然对话和多步骤智能体任务。该模型可在 RTX Spark、DGX Spark、GeForce RTX GPU 和 NVIDIA Jetson 设备上驱动本地语音助手、游戏 NPC 和嵌入式界面。它支持 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio，并可与 Hermes 和 OpenClaw 协同工作。对于更复杂的智能体工作负载，Nemotron 3.5 Bolt 74B\-A9B 24GB (https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB) 专为在 RTX Spark 上运行本地智能体而设计。 **🖼️ Black Forest Labs 的 FLUX 3 Image Klein 是一款 56 亿参数的开放权重模型**，用户可在本地生成和编辑图像。NVIDIA 优化版本 (https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-gtc-rtx-dgx-spark-station-sync/) 在仅 8GB 显存的 RTX GPU 上即可运行。开发者还可以在 RTX Spark 上使用 NVIDIA NeMo AutoModel 方案 (https://github.com/NVIDIA-NeMo/Automodel/blob/main/docs/model-coverage/diffusion/black-forest-labs/flux3-image-klein.mdx) 微调该模型，为特定创意工作流进行定制。 🖥️ **NVIDIA DGX Spark 64GB** 现已可通过制造商合作伙伴购买，为开发者和研究人员提供了另一种在本地构建和运行 AI 的方式。它搭载 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，配备 64GB 统一内存、DGX OS 和 NVIDIA AI 软件栈，支持智能体开发、推理和微调。了解更多并查看购买选项 (https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-dgx-spark-64gb-sync/)。 *请在**X* (https://x.com/NVIDIARTXSpark)、**Instagram** (https://www.instagram.com/nvidiartxspark/)、**TikTok** (https://www.tiktok.com/@nvidiartxspark) 和 **Facebook** (https://www.facebook.com/NVIDIARTXSpark) *上关注 NVIDIA RTX Spark——并订阅* *NVIDIA Local AI 通讯* (https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/?modal=subscribe-ai) *获取最新资讯。请在**LinkedIn* (https://www.linkedin.com/showcase/3761136/) *和**X* (https://x.com/NVIDIAworkstatn) *上关注 NVIDIA Workstation。* *参阅有关软件产品信息的* *声明* (https://www.nvidia.com/en-eu/about-nvidia/terms-of-service/) *。*