NVIDIA 宣布，DGX Spark 将增加一档 64GB 统一内存配置。新配置由宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普及微星等厂商发售，10 月 23 日上市，起售价 4999 美元。NVIDIA 同时更新了 128GB 版本的正式定价：Founders Edition 为 6950 美元，10 月 2 日起生效。
新配置保留了 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和完整的 CUDA 加速 AI 软件栈，与 128GB 版本一致，可承担智能体、推理、微调与边缘开发等本地 AI 任务。按 NVIDIA 给出的口径，64GB 统一内存中约有 8GB 被系统占用，剩下约 56GB 可供模型权重与 KV Cache 使用，官方说明这 8GB 是 DGX OS 空载时的占用上限，实际会更低。在 NVFP4（约 4bit，仅计权重）下，Qwen3.8 27B（Dense）的权重占 16.5GB，余下约 40GB 可留给 KV Cache；MoE 架构的 Gemma 4 26B-A4B 占 15GB，余下约 41GB 可用于 KV Cache。NVIDIA 称该配置单机最高可支持 1000 亿参数的模型。
扩展方面，每台 DGX Spark 都内置 ConnectX-7 网卡，两台机器可用 QSFP 线缆直连，将内存池化为 128GB，模型支持上限也随之提升到 2000 亿参数，内存带宽翻倍。NVIDIA 的测试基于 vLLM 与 Qwen3.8-27B-NVFP4：以单台 64GB 为基准，单台 128GB 与之持平，两台 64GB 组成的集群则达到 1.7 倍。NVIDIA Sync 应用的 Cluster Assistant 最多可自动配置 4 台设备组网；由于每个节点运行相同的软件栈，从单机扩展到双机不需要重新配置环境。
软件方面，DGX Spark 出厂即支持 NVIDIA Agent Toolkit、CUDA-X AI 库、Nemotron 开放模型，以及 Ollama、vLLM、PyTorch with CUDA 等主流运行时，官方称从开机到跑起模型只需几分钟。用户可以从笔记本或台式机连接 DGX Spark，通过远程面板查看系统状态并接入 Cursor、VS Code、AI Workbench 等主流 IDE；其中的 Model Launcher 支持在单台设备或整个集群上启动带模型的 vLLM 容器。此外，Blender 的预构建安装包也即将开放下载。
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