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一个运行在NVIDIA DGX Spark上的AI Agent在数据中心获得优先冷却处理，突显了AI工作负载的基础设施需求。
成功在双机 DGX spark GB10 系统上本地部署了 DeepSeek-V4-Flash-0731 模型。
用户分享购买MSI DGX Spark的经历，用于运行DeepSeek V4 Flash和DeepSeek Harness等AI模型，并探索Minimax H3和Music功能。
作者观察到中文AI圈关注DeepSeek，英文AI圈关注DGX Spark，预计两者将融合。
一条推文，建议NVIDIA DGX Spark的所有者优先使用nvfp4以获得最佳性能。
对 Ling-3.0-flash (124B) 在单台 DGX Spark 上单次响应生成 15,128 个 token 的观察，解码吞吐稳定在约 35.6 tok/s，凸显了长上下文解码性能。
sudoingX 的一项独立基准测试显示，在澄清官方 INT4 量化确实可用之后，Ling-3.0-flash 模型在单台 DGX Spark 上的运行速度为 38.7 tok/s，比同硬件上的 DeepSeek V4 Flash 快 2.4 倍。
用户在 2× DGX Spark 集群上测试了 Meta 的 Muse Glimmer 30B，使用 YaRN 将上下文从 131K 扩展到 1M tokens，并确认在 832K tokens 下通过检索。报告称 DFlash 投机解码带来了约 3 倍加速，并分享了完整配置。
本文介绍了两个配置标志，它们将官方Ling-3.0-flash INT4在单个DGX Spark上的推理速度从20.8 tok/s提升到38.7 tok/s，同时提醒需要使用特定的vLLM分支，并指出在长上下文性能方面的权衡。
Ahmad Osman 认为，像 Qwen 27B 这样的密集模型在 NVIDIA DGX Spark 等统一内存系统上表现不佳，并提出 MoE 模型更为合适；他还称，RTX PRO 6000 等独立 GPU 在智能体工作负载上能提供远为更好的性能。
用户在使用 vLLM 在两台 DGX Spark 机器上部署 DeepSeek-V4-Flash-0731 时，寻求社区关于降低 VRAM 占用和释放操作系统 RAM 的建议，分享了详细的配置和内存测量数据。
Ray Fernando 表达了对 Local Studio 的兴奋之情，这是一个开源界面，用于在两台相连的 DGX Sparks 上运行 AI 智能体，类似于 Codex。
为构建 DGX Spark 集群选择 MikroTik 交换机（CRS504、CRS804、CRS812）的实用指南，包含定价及 8 路 DGX Spark 配置的真实用户案例。
作者在 DGX Spark 上对 MiniMax H3 与 LTX 2.3 Eros 视频生成模型进行了同条件实测，结果显示 H3 在叙事和指令遵循上更强且带音频，LTX 速度约快 1.76 倍。
对NVIDIA DGX Spark上的DeepSeek V4 Flash进行了14.7小时的浸泡测试，共971个请求，结果表明零崩溃或错误，但由于热节流，吞吐量下降了28%，而TTFT和推测接受率保持稳定。
一位用户分享说，他们使用 antirez 的 DwarfStar-4 配置，在 DGX Spark 上复现了 DeepSeek-V4-Flash-0731 的运行，证实了该设备在单机上的出色性能。
这个开源项目支持在 NVIDIA DGX Spark 上使用 Nix 和 NixOS，提供 USB 启动镜像和一个用于配置硬件的 NixOS 模块。
用户正在搭建一个16节点的DGX Spark集群，以便本地运行前沿开放模型，并讨论200与100 Gbit/s之间的网络权衡。
一种详细策略，通过将VRAM用作磁盘缓存，结合统一内存和llama.cpp设置，在单块DGX Spark上为Kimi K2.7实现了340 pp/s和9.6 tg/s。