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Sur ma machine · Nvidia DGX et RTX Spark

Quelle IA faire tourner sur un DGX Spark ?

Nvidia DGX128 Go112 Go utiles

En bref

Sur un DGX Spark, nous comptons 112 Go de mémoire utile (87,5 % de la mémoire unifiée). Le modèle le mieux noté qui y tient, au score général de l'édition du 28 septembre 2026, est Qwen 3.8 27B, avec 82,4, en version complète (62,1 Go).

Pour faire mieux au score général, il faut viser plus grand : DeepSeek-V4-Flash (82,6, dans la marge d'erreur) demande 196 Go en version allégée à 4 bits, soit deux DGX Spark en grappe.

Prix : 4 699 $ au prix du fabricant (forums.developer.nvidia.com, 25 février 2026) et 6 099,95 € constatés chez LDLC le 30 septembre 2026.

Ce qui tient, tâche par tâcheEstimation

Pour chaque tâche, le mieux noté parmi les modèles ouverts qui tiennent dans 112 Go utiles, et la version la plus complète qui y entre. La même règle que Trouver mon modèle.

TâcheModèleScoreVersion qui tientFace au meilleur en ligne
GénéralQwen 3.8 27B82,4complète, 62,1 Go18,3 points sous GPT-6.1 Sol
CodeQwen 3.8 27B provisoire · classé : Mistral Medium 3.5 (70,9)81,1complète, 62,1 Go18,8 points sous Claude Opus 5.5
RaisonnementQwen 3.8 27B provisoire · classé : Qwen3.6 27B (74,0)81,6complète, 62,1 Go21,9 points sous GPT-6 Astra
Agentsgpt-oss-120b provisoire57,6allégée à 4 bits, 80,7 Go43,3 points sous Claude Sonnet 5.5
UsageQwen 3.8 27B80,6complète, 62,1 Go16,9 points sous Gemini 4 Argon
FrançaisGemma 4 31B IT78,7complète, 71,3 Go29,8 points sous Claude Opus 5.5
ÉcritureGemma 4 31B IT77,7complète, 71,3 Go23,2 points sous Claude Opus 5.5
MathsQwen 3.8 27B provisoire81,6complète, 62,1 Go20,4 points sous GPT-6 Astra
SciencesQwen 3.8 27B79,2complète, 62,1 Go17,8 points sous GPT-5.6 Sol
VisionQwen 3.8 27B provisoire81,1complète, 62,1 Go19 points sous Claude Opus 5.5
WebQwen 3.8 27B89,2complète, 62,1 Go14,3 points sous Claude Opus 5.5

Les mieux notés qui y tiennentScore général

  1. 1Qwen 3.8 27Bcomplète, 62,1 Go82,4
  2. 2Qwen3.6 27Bcomplète, 63,9 Go75,6
  3. 3Gemma 4 31B ITcomplète, 71,3 Go74,8
  4. 4Muse Glimmer 30Bcomplète, 69 Go73,8
  5. 5Gemma 4 26B A4Bcomplète, 59,8 Go72,7
  6. 6Mistral Medium 3.5allégée à 4 bits, 88,3 Go70,6
  7. 7Qwen3.5-35B-A3Bcomplète, 80,5 Go68,8
  8. 8Voxtral Smallcomplète, 55,2 Go · provisoire68,8

La barre montre la mémoire que demande la version qui tient ; le pointillé, les 112 Go utiles de la machine.

Pour faire mieux

DeepSeek-V4-Flash, mieux noté (82,6, dans la marge d’erreur), demande 196 Go en version allégée à 4 bits : 84 Go de trop pour un DGX Spark. Il tient à partir de deux DGX Spark en grappe (2 DGX Spark, 256 Go).

La machine

Mémoire
128 Go
Mémoire utile
112 Go Marge de prudence87,5 % de la mémoire unifiée. Le DGX Spark n'a pas de mémoire réservée au processeur graphique : les 128 Go servent aussi au système et au processeur, et Nvidia ne documente aucune part utile. On en garde un huitième pour le système, la règle déjà appliquée aux machines à mémoire unifiée depuis la première édition (112 Go utiles sur 128).En grappe, la mémoire s'additionne (256 Go à deux, 512 Go à quatre), mais le modèle est alors réparti entre les machines par le réseau : il faut un moteur qui sait le faire, comme vLLM.
Débit mémoire publié
273 Go/s
Calcul
jusqu'à 1 pétaflop en FP4
Sortie
15 octobre 2025
Prix conseillé
4 699 $prix conseillé de la Founders Edition, relevé de 3 999 $ à 4 699 $ en février 2026 pour cause de pénurie de mémoire. forums.developer.nvidia.com, 25 février 2026.
Prix constaté
6 099,95 €LDLC, 30 septembre 2026 : PNY NVIDIA DGX Spark, 128 Go et 4 To, délai de plus de 15 jours. ldlc.com.
Machines qui l’embarquent
Nvidia DGX Spark Founders Edition (vendue par PNY), Acer Veriton GN100, ASUS Ascent GX10, Dell Pro Max with GB10, Gigabyte AI TOP ATOM, HP ZGX Nano G1n, Lenovo ThinkStation PGX, MSI EdgeXpert
À savoir
Une seule capacité existe : 128 Go de LPDDR5x unifiée, sur une interface de 256 bits. Nvidia annonce l'inférence jusqu'à 200 milliards de paramètres et l'ajustement jusqu'à 70 milliards. Le revendeur allemand pi3g affiche de 5 038 à 8 096 € hors taxes selon la marque et le stockage (relevé du 24 septembre 2026).

Mis en avant par le fabricantDéclaré

Ce que le fabricant écrit sur une page publique. Ce n'est pas notre calcul : le modèle qu'il cite peut demander une version plus compressée que la nôtre.

Repères de vitesse

  • Mesuré par un tiers83,4 jetons/sgpt-oss 20B · MXFP4Nvidia DGX Spark. llama.cpp, CUDA, version 7941. Llama-bench, génération de 32 jetons à contexte vide ; 61,65 jetons par seconde avec 32 768 jetons de contexte.llama.cpp (ggml-org), 5 février 2026 · github.com · licence MIT
  • Mesuré par un tiers58,7 jetons/sgpt-oss 120B · MXFP4Nvidia DGX Spark. llama.cpp, CUDA, version 7941. Llama-bench, génération de 32 jetons à contexte vide ; 42,76 jetons par seconde avec 32 768 jetons de contexte.llama.cpp (ggml-org), 5 février 2026 · github.com · licence MIT
  • Mesuré par un tiers48,7 jetons/sGLM-4.7-Flash · Q8_0Nvidia DGX Spark. llama.cpp, CUDA, version 7941. Llama-bench, génération de 32 jetons à contexte vide ; 32,65 jetons par seconde avec 32 768 jetons de contexte.llama.cpp (ggml-org), 5 février 2026 · github.com · licence MIT
  • Mesuré par un tiers88 jetons/sgpt-oss 20B · Q4_K_MDell Pro Max with GB10 (la puce du DGX Spark). llama.cpp, CUDA. Llama-bench, génération de 128 jetons ; 122,8 W en pointe.Jeff Geerling, 22 novembre 2025 · github.com · licence MIT
  • Mesuré par un tiers49,7 jetons/sGPT-OSS 20B · MXFP4Nvidia DGX Spark, en accès anticipé. Ollama. Décodage, une requête à la fois ; logiciel d'octobre 2025, que l'auteur dit susceptible de progresser.LMSYS, 13 octobre 2025 · lmsys.org · licence MIT

Des repères, pas des comparaisons : modèle, moteur et conditions changent d'une ligne à l'autre. Comment les lire.

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