两台DGX Spark，实现文生视频短剧创作自由
两台DGX Spark，实现文生视频短剧自由一台跑剧本，一台跑视频，一键切换双模式，本地AI短剧生产线的完整搭建指南写在前面如果你手头有两台NVIDIA DGX Spark，恭喜你，你已经拥有了一套足以在本地跑通“剧本→分镜→视频→成片”全链路的AI短剧生产线。
实测Opus 5.5：一句提示词造出100个网页，还会做动画谱曲
在 PDF 表格解析方面，LlamaIndex CEO Jerry Liu 用自家的 ParseBench 进行测试，Opus 5.5 得分 93.9%，比 Opus 5 提升了 7 个百分点以上，超过了 Fable、Gemini、Astra 等模型，但在图表、格式、布局理解上还是有短板。
把多台 DGX Spark 的 GPU、显存和 LLM 指标收进一个网页
sparkDash 是一个开源的实时监控面板，用一个网页同时盯住一台到十几台 NVIDIA DGX Spark 的 GPU、统一内存、存储、网络与本地 LLM 推理指标，也能把独显 Linux 主机和 Windows PC 当作同类单元纳管。
把多台 DGX Spark 的 GPU、显存和 LLM 指标收进一个网页
sparkDash 是一个开源的实时监控面板，用一个网页同时盯住一台到十几台 NVIDIA DGX Spark 的 GPU、统一内存、存储、网络与本地 LLM 推理指标，也能把独显 Linux 主机和 Windows PC 当作同类单元纳管。
两台 DGX Spark 部署 DeepSeek-V4.1-Flash-1017：完整步骤与避坑
单台 DGX Spark 跑 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 不现实：权重约 98 GiB，128 GB 统一内存由 GPU 和主机共享，推理余量不足。
少用一台DGX Spark，速度反而翻倍？GLM-5.3两种部署方案实测对比
一、两个方案的基本盘方案A：GLM-5.3-EXL3-3x-DGX-Sparks-TensorFold硬件：3台NVIDIA DGX Spark（GB10，各128GB统一内存），三角形直连ConnectX-7模型：GLM-5.
用一台 DGX Spark 部署 Ornith-1.5-122B-TensorFold 及性能实测
Ornith-1.5-122B-TensorFold 通过 EXL3 4-bit 量化和打过补丁的 TensorFold 推理引擎，让 122B 参数的 MoE 模型在单台 NVIDIA DGX Spark（GB10，128 GB 统一内存）上运行。
逆天！单台DGX Spark：5路262K，性能涨1.7倍输出不变
一台售价3万多元的NVIDIA DGX Spark，加上一个开源推理引擎和几十个补丁，就能流畅运行1250亿参数的多模态大模型，支持5路并发、每路25.6万token的完整上下文，而且所有优化不改变任何一个输出字节。这就是MiaAI-Lab团队在GitHub上开源的Qwen3.
实测Opus 5.5：一句提示词造出100个网页，还会做动画谱曲
在 PDF 表格解析方面，LlamaIndex CEO Jerry Liu 用自家的 ParseBench 进行测试，Opus 5.5 得分 93.9%，比 Opus 5 提升了 7 个百分点以上，超过了 Fable、Gemini、Astra 等模型，但在图表、格式、布局理解上还是有短板。