Artificial Analysisは2026年10月15日、NVIDIA RTX Spark N1XノートPCで測定したAA-AgentPerf-Localの初結果を公開しました。ノートPCはQwen3.8 27Bを使ったエージェント処理を18.7分で完了しました。RTX Spark N1XはBlackwell GPUと最大128 GBの共有メモリをWindowsノートPCに搭載しています。

AA-AgentPerf-Localは記録済みのエージェントタスク8件（PinchBenchから5件、SWE-benchから3件）を再生し、会話履歴を引き継ぐ168回のモデル処理を実行します。最長タスクのコンテキスト長は56Kトークンです。処理では入力トークン260万個を送り、そのうち新規入力は19万6,000個で、残りは以前の内容の繰り返しです。出力は3万1,000トークンで、各システムが同じ数を生成します。プロンプトの大半は過去の内容を繰り返します。キャッシュを保持するサーバーは冒頭のプロンプトと、各ターンで中央値約450個の新規トークンを読み込み、大きなツール出力の後は6,400個に増えます。

リーダーボードは4ビット精度のモデル3種を、RTX SparkノートPC、NVIDIA DGX Spark、AMD Ryzen AI Halo、M5 Pro搭載MacBook Pro、GeForce RTX 5090デスクトップの5システムで測定します。RTX Spark N1XとDGX Sparkは、20コアのArm CPUと6,144コアのBlackwell GPUを共有します。ノートPCは300 GB/sの帯域幅を持つ128 GB LPDDR5Xメモリを搭載し、DGX Sparkは273 GB/sです。NVIDIAが示すN1XノートPC向けチップの電力範囲は45～80 Wで、DGX SparkのGB10は140 Wです。Artificial Analysisは128 GB搭載の15インチSurface Laptop Ultra試作機を使いました。価格は5,899.99ドルで、Windows 11 on ArmとGPU上のネイティブWindows版llama.cppを実行し、電源に接続して高性能モードに設定しました。

Qwen3.8 27BではRTX Sparkが18.7分で、DGX Sparkの17.3分に近く、MacBook Proの37.6分、Ryzen AI Haloの34.5分を上回りました。RTX 5090デスクトップは4.9分で最速でした。1トークンごとに30億のパラメーターを有効にする専門家混合型モデル、Qwen3.6 35B A3Bでは、RTX Sparkは7.6分、DGX Sparkは7.3分、Ryzen AI Haloは11.7分、MacBook Proは11.9分でした。Ling 3.0 FlashではRTX Sparkが15.3分、DGX Sparkが14.9分、Ryzen AI Haloが25.1分でした。同モデルの重みは77 GBあり、MacBook ProとRTX 5090には収まりません。

各システムはそれぞれ異なる実行環境、投機的デコーディング方式、4ビット重み形式を使います。RTX SparkとDGX Sparkは、UD-Q4_K_M重みと7個の予測トークンを使うDFlashを組み合わせたNVIDIAのllama.cpp設定です。MacBook ProはQ4_K_Mと4個の予測トークンを使うMTPを採用し、Ryzen AI HaloとRTX 5090は同じ重み形式と2個の予測トークンを使うMTPを使用します。Artificial Analysisは小型形式IQ4_XSと、Apple Silicon向けMetalエンジンでDFlashを使うInco AIのSplashを試験中で、精度確認後に結果を公開するとしています。

2026年10月ごろの概算価格では、5,899.99ドルのRTX SparkノートPCは、約3,700ドルのMacBook Proと4,000ドルのRyzen AI Haloより高く、約6,000ドルのDGX Sparkをわずかに下回ります。RTX 5090デスクトップは約9,500ドルと推定され、約7,000ドルのグラフィックスカードと、残りのPC本体の推定2,500ドルを含みます。リーダーボードでは、利用者が自分のシステム価格を入力できます。

Artificial Analysisは2026年10月15日、NVIDIA RTX Spark N1XノートPCで測定したAA-AgentPerf-Localの初結果を公開しました。ノートPCはQwen3.8 27Bを使ったエージェント処理を18.7分で完了しました。RTX Spark N1XはBlackwell GPUと最大128 GBの共有メモリをWindowsノートPCに搭載しています。

AA-AgentPerf-Localは記録済みのエージェントタスク8件（PinchBenchから5件、SWE-benchから3件）を再生し、会話履歴を引き継ぐ168回のモデル処理を実行します。最長タスクのコンテキスト長は56Kトークンです。処理では入力トークン260万個を送り、そのうち新規入力は19万6,000個で、残りは以前の内容の繰り返しです。出力は3万1,000トークンで、各システムが同じ数を生成します。プロンプトの大半は過去の内容を繰り返します。キャッシュを保持するサーバーは冒頭のプロンプトと、各ターンで中央値約450個の新規トークンを読み込み、大きなツール出力の後は6,400個に増えます。

リーダーボードは4ビット精度のモデル3種を、RTX SparkノートPC、NVIDIA DGX Spark、AMD Ryzen AI Halo、M5 Pro搭載MacBook Pro、GeForce RTX 5090デスクトップの5システムで測定します。RTX Spark N1XとDGX Sparkは、20コアのArm CPUと6,144コアのBlackwell GPUを共有します。ノートPCは300 GB/sの帯域幅を持つ128 GB LPDDR5Xメモリを搭載し、DGX Sparkは273 GB/sです。NVIDIAが示すN1XノートPC向けチップの電力範囲は45～80 Wで、DGX SparkのGB10は140 Wです。Artificial Analysisは128 GB搭載の15インチSurface Laptop Ultra試作機を使いました。価格は5,899.99ドルで、Windows 11 on ArmとGPU上のネイティブWindows版llama.cppを実行し、電源に接続して高性能モードに設定しました。

Qwen3.8 27BではRTX Sparkが18.7分で、DGX Sparkの17.3分に近く、MacBook Proの37.6分、Ryzen AI Haloの34.5分を上回りました。RTX 5090デスクトップは4.9分で最速でした。1トークンごとに30億のパラメーターを有効にする専門家混合型モデル、Qwen3.6 35B A3Bでは、RTX Sparkは7.6分、DGX Sparkは7.3分、Ryzen AI Haloは11.7分、MacBook Proは11.9分でした。Ling 3.0 FlashではRTX Sparkが15.3分、DGX Sparkが14.9分、Ryzen AI Haloが25.1分でした。同モデルの重みは77 GBあり、MacBook ProとRTX 5090には収まりません。

各システムはそれぞれ異なる実行環境、投機的デコーディング方式、4ビット重み形式を使います。RTX SparkとDGX Sparkは、UD-Q4_K_M重みと7個の予測トークンを使うDFlashを組み合わせたNVIDIAのllama.cpp設定です。MacBook ProはQ4_K_Mと4個の予測トークンを使うMTPを採用し、Ryzen AI HaloとRTX 5090は同じ重み形式と2個の予測トークンを使うMTPを使用します。Artificial Analysisは小型形式IQ4_XSと、Apple Silicon向けMetalエンジンでDFlashを使うInco AIのSplashを試験中で、精度確認後に結果を公開するとしています。

2026年10月ごろの概算価格では、5,899.99ドルのRTX SparkノートPCは、約3,700ドルのMacBook Proと4,000ドルのRyzen AI Haloより高く、約6,000ドルのDGX Sparkをわずかに下回ります。RTX 5090デスクトップは約9,500ドルと推定され、約7,000ドルのグラフィックスカードと、残りのPC本体の推定2,500ドルを含みます。リーダーボードでは、利用者が自分のシステム価格を入力できます。