Первый непосредственный обзор ноутбука с NVIDIA RTX Spark: мне удалось избавиться от кредитного лимита WorkBuddy

В продажу поступила первая партия ноутбуков на базе Windows, оснащенных процессорами NVIDIA RTX Spark Super.

APPSO также получила возможность протестировать ASUS ProArt 16 RTX Spark заранее. 16-дюймовая версия с 64 ГБ унифицированной памяти стоит 28 999 юаней, а версия со 128 ГБ унифицированной памяти — 37 999 юаней.

Это первый случай, когда Nvidia таким образом вышла на основную аппаратную платформу ПК под управлением Windows. Ранее большинство компьютеров под управлением Windows использовали процессоры Intel или AMD, а Nvidia поставляла производителям компьютеров только видеокарты.

Теперь Nvidia начинает объединять свои процессоры ARM, графические процессоры Blackwell RTX и унифицированную память для запуска полноценной вычислительной платформы, способной запускать Windows.

После некоторого использования APPSO раскрыла дополнительные подробности, в том числе, как она сравнивается с Mac в качестве ПК с искусственным интеллектом, и можно ли рассматривать ее как «инвестиционный продукт», который со временем вырастет в цене…

Поместить эту большую модель в компьютер, толщина которого составляет не менее 12,9 мм.

Полученная нами версия имеет 64 ГБ унифицированной памяти. Поскольку она использует унифицированную память, фактический объем доступной памяти графического процессора составляет около 46,7 ГБ. Тип памяти LPDDR5X теоретически обеспечивает пиковую пропускную способность памяти в 300 ГБ/с, чего достаточно для запуска таких моделей, как Qwen 3.8 с 27 миллиардами параметров.

С другой стороны, предыдущие ноутбуки на базе архитектуры Windows ARM в основном были нацелены на ответ на вопрос: «Смогут ли они быть такими же тонкими, легкими, энергоэффективными и иметь длительное время автономной работы, как MacBook Air».

Архитектура ARM64 видеокарты RTX Spark позволяет этому компьютеру достичь аналогичных преимуществ в плане энергоэффективности и унифицированной памяти, что и компьютеры Mac на базе Apple Silicon, сохраняя при этом экосистему приложений Windows и возможности NVIDIA CUDA.

Что касается времени автономной работы, ASUS ProArt 16 RTX Spark оснащен батареей емкостью 99,9 Вт·ч. Мы использовали локальную модель с 27 миллиардами параметров для непрерывной генерации текста и выполнения инференции. После отключения питания мы увидели, что мощность разряда батареи составила около 86,5 Вт, а оставшаяся мощность упала с 98,5 Вт·ч до 96,1 Вт·ч всего за 2 минуты.

При средней потребляемой мощности 80 Вт теоретический срок службы батареи емкостью 99,9 Вт·ч составляет приблизительно 1 час 15 минут. Другими словами, если вы используете модель 27B или более крупную модель непрерывно, она может проработать около часа без подключения к сети.

Для ноутбука, способного запускать большие модели искусственного интеллекта локально, ноутбука толщиной всего 12,9 мм и весом около 1,77 кг, это означает, что даже без питания он может продолжать справляться с высоконагруженными вычислительными задачами в течение некоторого времени.

Помимо времени автономной работы, этот ноутбук ASUS ProArt 16 RTX Spark оснащен множеством внешних портов, включая три порта USB4 Type-C, каждый с максимальной скоростью 40 Гбит/с, поддерживающих вывод видео и питание по протоколу USB PD.

Один порт USB-A с поддержкой USB 3.2 Gen 2, обеспечивающий скорость до 10 Гбит/с; один порт HDMI 2.1 FRL для подключения внешнего дисплея; один порт SD Express 7.0 для высокоскоростных карт памяти; и один 3,5-мм аудиоразъем.

Наибольшее значение этих интерфейсов заключается в том, что они позволяют использовать устройство в качестве мобильной рабочей станции: подключаться к внешним высокоскоростным жестким дискам, мониторам 4K, картам памяти для фотоаппаратов и различным творческим устройствам.

Какой объем работы может выполнить ИИ, используя 64 ГБ унифицированной памяти?

Несколько дней назад на специальном мероприятии Microsoft компания разделила ПК под управлением Windows на мини-компьютеры, готовые к использованию сразу после распаковки, ПК Copilot+ с гибридным интеллектом, локальным и облачным ИИ, и ПК Builder, который может использовать облачный и локальный ИИ для творческой работы.

Ноутбук ASUS ProArt 16 RTX Spark относится к категории Builder PC, то есть персональных компьютеров для творческих людей. В настоящее время наиболее популярные виды творческой работы естественным образом используют ИИ, например, создание игр, 3D-моделирование и простые веб-приложения, и все это требует участия ИИ.

Для видеокарты ASUS ProArt 16 RTX Spark одним из способов внедрения ИИ является локальное развертывание, поскольку это единственный способ в полной мере использовать возможности NVIDIA RTX Spark.

Мы скачали LM Studio и установили модель Qwen 3.8 27B. При уровне сложности мышления "Очень высокий" ноутбуку потребовалось в общей сложности 18 секунд, чтобы обработать введенное сообщение "Hello". Скорость чтения и обработки ввода составила 615,7 токенов/с, скорость генерации токенов – 14,3 токенов/с, а время генерации первого токена – 2,83 секунды.

Когда мы пытаемся поручить ему выполнение каких-либо веб-проектов, например, разработку веб-страницы для мероприятия, посвященного искусственному интеллекту на ПК.

Как видите, скорость генерации токенов остается стабильной и составляет около 14 токенов в секунду, при этом генерация первого токена занимает 12,05 секунды, а общее время составляет 609,67 секунды.

Для компьютеров такого типа с равномерным объемом памяти в 64 ГБ, вероятно, оптимальным вариантом будет модель с объемом около 30 байт.

Qwen3 32B (NVFP4) имеет скорость обработки около 55–60 токенов в секунду, что делает повседневные разговоры, копирайтинг и помощь в написании кода совершенно беспроблемными; при подаче длинных документов для составления резюме не наблюдается значительного снижения производительности в контексте сотен тысяч токенов.

WorkBuddy, мой интеллект отражается в 0 юанях в месяц.

Помимо автономного локального развертывания, наиболее интересным аспектом этого ПК под управлением Windows является его интеграция с WorkBuddy.

Когда я открываю WorkBuddy на своем MacBook Air, я вижу, что в настройках модели есть только опция "Пользовательская модель".

На этой видеокарте ASUS ProArt 16 RTX Spark есть дополнительная бета-функция, которая позволяет напрямую загружать и управлять локально работающими моделями искусственного интеллекта.

После нажатия кнопки «Загрузить» компьютер автоматически начнет загрузку модели и разрешит соответствующие локальные правила развертывания. Нам нужно лишь включить эту функцию и оставить ее работать в фоновом режиме. Затем мы можем вернуться к интерфейсу задач WorkBuddy и выбрать локальную модель, чтобы начать обсуждение.

Ранее созданную на Three.js игру про крышу теперь можно реализовать с помощью WorkBuddy. Хотя эффект может быть не таким впечатляющим, как у самых передовых моделей, всё же стоит попробовать для предварительной проверки проекта и тестирования его осуществимости.

На выполнение всей задачи ушло 13 минут и 59 секунд, что, вероятно, даже меньше, чем при использовании облачной модели WorkBuddy.

В диспетчере задач, в разделе «Производительность», также видно, что загрузка графического процессора начала расти до 100%, а шум вентилятора стал довольно заметным.

Хотя WorkBuddy напрямую не сообщает нам, от какого производителя эта локальная модель, простой чат с ней позволяет получить необходимую информацию из заголовка файла модели.

Эта модель представляет собой локальную модель, оптимизированную компанией Tencent, модель MoE с 50 миллиардами параметров, размером 16 ГБ и ускоренную с помощью CUDA 13, что позволяет достичь более высокой скорости вывода на графическом процессоре.

Основываясь на возможностях оптимизированной локальной модели Tencent, мы также можем найти задачи, которые больше подходят для этой модели. В сочетании с возможностями пакета WorkBuddy Harness она хорошо справится с некоторыми простыми повседневными офисными задачами, такими как анализ данных, визуализация данных, составление сводных отчетов и другие трудоемкие задачи.

В будущем, благодаря сотрудничеству программного и аппаратного обеспечения, а также нынешней тенденции к превосходству моделей с открытым исходным кодом над моделями с закрытым исходным кодом и разработке более быстрых и компактных Flash-моделей, безусловно, появится больше, чем просто эта локальная модель, которую можно будет напрямую загрузить в WorkBuddy.

В настоящее время мы также можем загружать локальные модели, загруженные из LM Studio, в WorkBuddy через API локальных моделей LM Studio.

После успешной загрузки соответствующая пользовательская модель отобразится в WorkBuddy.

Вы также можете загружать локальные модели в другие часто используемые вами инструменты Harness, такие как DeepSeek Harness, используя тот же метод.

Вычислительная мощность очень высока, и Windows тоже постоянно совершенствуется.

Если наш опыт работы с WorkBuddy наводит на мысль, что использование локального ИИ в Windows достаточно просто, то всегда существуют различные проблемы, связанные с разработкой под Windows.

Именно поэтому пользователи трех основных операционных систем — Windows, Linux и macOS — часто сталкиваются с этой проблемой. С одной стороны , многие инструменты разработки с открытым исходным кодом изначально создавались на основе рабочих процессов Unix/Linux, таких как скрипты Bash, Git, OpenSSL, компиляторы и различные инструменты командной строки, которые часто используют аналогичные методы вызова в средах Linux/macOS.

С другой стороны, Linux также сталкивается с проблемами совместимости с драйверами, системными библиотеками и различными дистрибутивами; в macOS также могут отсутствовать версии пакетов Python, собранные Apple Silicon, и может потребоваться установка инструментов командной строки Xcode.

К счастью, сейчас мы видим, что Windows работает над решением этих проблем. Начиная с обновления Windows, выпущенного несколько дней назад, и заканчивая текущим проектом Microsoft Execution Containers MXC, стало возможным обеспечить более безопасную и контролируемую операционную среду для агентов ИИ, выполняющих файловые операции и вызывающих инструменты.

Что касается локальных моделей, Microsoft также объявила о поддержке llama.cpp для Windows ML, что позволит разработчикам вызывать больше моделей с открытым исходным кодом через среду выполнения ИИ Windows.

Благодаря существующей среде разработки WSL, предоставляющей возможности Linux, а также Windows Terminal, WinGet и постоянно совершенствующимся инструментам разработки для архитектуры ARM64, Windows сегодня как никогда удобна для разработчиков.

Тем временем обновляется и пользовательский интерфейс Windows. Новая версия поиска Windows, помимо поиска файлов и приложений, позволяет системе выполнять соответствующие операции, устраняя необходимость заходить в меню настроек для поиска по пунктам.

Copilot также готовится добавить больше локальных возможностей. С разрешения пользователя он сможет читать соответствующие файлы на компьютере, выполнять системные операции или вызывать локальные модели для выполнения задач.

Итак, может ли искусственный интеллект стать причиной обновления следующего телефона?

Ранее рабочая станция для ИИ, оснащенная высокопроизводительным графическим процессором NVIDIA, часто подразумевала внушительный хост, выделенную видеокарту и настольную среду, требующую постоянного электропитания.

Теперь NVIDIA удалось разместить вычислительную платформу, способную запускать большие локальные модели и поддерживающую CUDA, в ноутбуке под управлением Windows, который весит менее 1,8 кг.

Мы можем взять его в офис, поставить на стол в кафе или даже отключить от сети и позволить модели 27B продолжать работать.

Но этот компьютер также наглядно демонстрирует другую сторону локального ИИ на данном этапе: аппаратное обеспечение уже способно запускать большие модели, но программное обеспечение еще не полностью готово к простому использованию всеми желающими.

Такие продукты, как WorkBuddy, снижают барьер для развертывания, и все больше агентов начинают пробовать использовать локальные вычислительные мощности напрямую. С другой стороны, компромиссы между совместимостью программного обеспечения, возможностями моделей, производительностью и временем автономной работы по-прежнему будут влиять на конечный результат.

Таким образом, если вам необходимо запускать локальные модели, разрабатывать приложения на основе искусственного интеллекта или обрабатывать данные, которые неудобно ежедневно загружать в облако, ноутбуки ASUS ProArt 16 RTX Spark этого поколения предлагают новый вариант, заслуживающий внимания.

Однако, если вы обычно используете только облачные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Gemini, нет необходимости менять ноутбук только для того, чтобы запустить большую модель локально.

В настоящее время общая тенденция развития персональных компьютеров направлена ​​на увеличение объема памяти, повышение вычислительной мощности и развитие искусственного интеллекта.

По мере того, как агенты искусственного интеллекта все больше вовлекаются в нашу повседневную работу, вычислительная мощность компьютеров вновь обретет свою важность. Раньше нам мог понадобиться только компьютер, подключенный к облачной платформе ИИ; в будущем некоторые задачи могут выполняться непосредственно на компьютере.