DGX Station per Windows a dicembre, Recursive Flint con pesi aperti
A dicembre arriva DGX Station for Windows, lo dice NVIDIA nel comunicato del 21 ottobre sul GTC Berlin. La workstation da 748 GB di memoria coerente, oggi disponibile con Linux, avrà una versione per Windows. Nello stesso annuncio ci sono i cluster di DGX Spark fino a otto unità con 1 TB di memoria unificata, il modello di coding Recursive Flint con pesi aperti, Nemotron Bolt E4B dal 23 ottobre e NVIDIA Sync Model Launcher entro fine ottobre. Per chi esegue agenti e modelli in locale: Flint si scarica da subito, il resto ha le date nella tabella. Per DGX Station for Windows il comunicato non indica prezzi.
Le date annunciate al GTC Berlin
| Novità | Cosa è | Quando |
|---|---|---|
| Cluster DGX Spark | fino a otto unità, configurazione manuale | supporto già attivo |
| Recursive Flint | modello di coding con pesi aperti | rilasciato il 21 ottobre |
| Nemotron Bolt E4B 4B | modello conversazionale eseguibile anche con appena 4 GB di memoria | 23 ottobre |
| NVIDIA Sync Model Launcher | download e avvio guidato dei modelli | entro fine ottobre |
| DGX Station for Windows | workstation da 748 GB di memoria coerente con Windows | dicembre, dai partner |
Su RTX Spark, in vendita dal 16 ottobre, abbiamo già scritto il 7 ottobre. Il comunicato aggiunge Underdog, app di agente desktop scaricabile che con il motore Husky esegue i modelli interamente sul PC. Nella keynote Jensen Huang ha mostrato agenti su RTX Spark che addestrano il robot Microduck di Hugging Face con Isaac Lab, Hermes Agent e Nemotron 3.5 Bolt 74B.
DGX Station for Windows: applicazioni e agenti nella stessa macchina
DGX Station offre 748 GB di memoria coerente e fino a 20 petaflop di prestazioni AI. Secondo NVIDIA può far girare modelli come GLM 5.3 e servire oltre 30 utenti a velocità paragonabili a quelle dei modelli cloud. NVIDIA Sync la supporta e semplifica il collegamento tra due sistemi Linux. In consegna ci sono i sistemi di ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, MSI, Supermicro ed Exxact.
La versione Windows è attesa dai partner a dicembre, con spedizioni entro l’anno da ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, MSI e Supermicro. Riunisce in un solo sistema applicazioni professionali, GPU RTX PRO e agenti che eseguono i loro modelli linguistici su sistemi GB300. Gli agenti utilizzabili on premises sono Hermes Agent, Perplexity e Aible.
DGX Spark: cluster fino a otto unità
La versione da 64 GB, in arrivo dai partner il 23 ottobre, l’avevamo raccontata il 2 ottobre, con il prezzo. NVIDIA cita per questa versione modelli come Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB, Qwen3.8 27B e Gemma 4 26B-A4B.
La novità è nel collegamento di più macchine. Con il networking ConnectX-7 integrato e NVIDIA Sync Cluster Assistant, DGX Spark supporta ora cluster fino a otto unità in configurazione manuale. Sono 1 TB di memoria unificata, che secondo NVIDIA basta per modelli di classe frontier come GLM 5.3. Con due o più sistemi NVIDIA indica modelli di coding come Qwen 3.8 Flash Next, DeepSeek v4 Flash 0731 e GLM 5.3 Flash. L’uso proposto è quello di un piccolo team che condivide un cluster come backend, con sessioni concorrenti sullo stesso modello.
- NVIDIA Sync Model Launcher, atteso entro fine ottobre, scarica il modello e il container adatti alla configurazione, li collega a OpenCode e carica in automatico le DGX Spark Skills.
- L’aggiornamento software di ottobre porta il Wi-Fi Assistant, per cambiare rete quando il sistema funziona in modalità appliance.
- Le DGX Spark Skills aggiornate danno indicazioni su troubleshooting e manutenzione dentro NVIDIA Sync, tramite OpenCode.
DGX Spark si acquista da Acer, ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, Lenovo, MSI e NVIDIA.
Recursive Flint: un modello di coding con pesi aperti
Recursive Superintelligence ha rilasciato Recursive Flint, un modello mixture-of-experts da 40 miliardi di parametri, di cui 2,5 miliardi attivi. NVIDIA riporta oltre 220 token al secondo su un RTX Spark da 64 GB e punteggi tra i migliori della categoria in SWE-Bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1 e SWE-bench verified. Il comunicato non descrive le condizioni di questi test.
Il modello è stato sviluppato con Eureka Machine, il sistema di ricerca automatizzata di Recursive. Con kernel specializzati creati da quel sistema la velocità di generazione su RTX Spark è salita del 55%, senza cambiare i pesi.
I pesi sono su Hugging Face con licenza Apache 2.0. Girano su RTX Spark, DGX Spark, GeForce RTX e RTX PRO. Per il post-training NVIDIA indica NeMo Automodel (fine-tuning supervisionato e LoRA) e NeMo RL (group relative policy optimization).
Modelli leggeri, checkpoint e inferenza
- Secondo NVIDIA, Nemotron Bolt E4B 4B può funzionare con appena 4 GB di memoria su GeForce RTX, Jetson, RTX Spark e DGX Spark. Esce il 23 ottobre.
- I nuovi checkpoint quantizzati, per risparmiare RAM, partono da Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local su un solo DGX Spark 128 GB o RTX PRO 6000 e da GLM-5.3-Flash-FP4-Local su due sistemi.
- In vLLM, con decoding speculativo più rapido e nuovi kernel FlashInfer, i task agentici con Qwen3.8 27B sono fino a 1,3 volte più veloci su DGX Spark.
- In llama.cpp, il supporto al decoding speculativo con MTP per Qwen 3.8 Flash Next rende i task agentici fino a 1,4 volte più veloci su RTX PRO 6000 Blackwell.
