NVIDIA RTX Spark笔记本全面升级：支持新模型与智能体调度

NVIDIA RTX Spark 正在为面向开发者、创作者及玩家的高性能轻薄笔记本提供核心动力。

目前，华硕、戴尔、惠普、联想、微软和微星均已推出搭载 RTX Spark 的笔记本。这些系统将 NVIDIA Blackwell 架构 RTX GPU 与 NVIDIA Grace CPU 整合在单颗超级芯片中，最高配备 128GB 统一内存，可输出高达 1 PFLOPS 的 FP4 AI 算力，让用户随身携带相当于个人 AI 超级计算机的移动设备。

近期 NVIDIA 为 RTX Spark 带来的重点升级包括：

• Nemotron 3.5 Transcribe：支持转录、说话人识别及翻译的开源语音模型已在 RTX Spark 上线。
• Liquid AI LFM3 系列开源模型：实现零日原生支持。
• NVIDIA App 资源管理：支持在前台应用与后台 AI 智能体之间自定义分配 GPU 算力。
• 游戏生态升级：《影之刃零》（Phantom Blade Zero）首发支持光线追踪与 NVIDIA DLSS 4.5；RTX Remix 1.6 为《我的世界》等经典游戏带来光线追踪与 DLSS 体验。

语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe 上线

最新发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 是一款开源语音模型。以往开发者需要组合多个模型来完成转录、说话人分离和翻译，如今只需一个可接受提示词调用的统一模型即可完成，甚至可以直接就音频内容进行提问。该模型支持包括 7 种印度语言在内的 40 种语言。

开发者可通过自然语言提示词引导模型完成多种任务，例如：

• “转录这段会议记录，并标明每位发言人。”
• “将这段音频翻译成英文。”
• “列出本次会议达成了哪些具体决策。”

提示词中还可以加入行业术语和格式规范，方便在医疗、金融服务和客户服务等专业场景中准确识别专用词汇。Nemotron 3.5 Transcribe 在 Hugging Face Open ASR 排行榜名列第一，在 Artificial Analysis 开源模型中排名前两位。其活跃参数量仅约 43 亿，比同榜单第一的开源模型减少了 80%，极大降低了本地硬件运行高质量智能语音任务的门槛。

该模型现已在 Hugging Face 开源，后续还将推出量化版本，支持通过 NeMo-Speech.cpp 或 vLLM 进行 NVFP4 部署，运行在 RTX Spark、DGX Spark 系统、Jetson AGX Thor 及 Blackwell 数据中心 GPU 上。

控制 AI 智能体与桌面应用的 GPU 算力分配

在 RTX Spark 上，用户常需在运行常用应用的同时保持后台 AI 智能体持续工作。为解决前后台争夺算力的问题，NVIDIA App 引入了全新的资源管理功能。

用户可以在「系统 > 高级」中手动调整 GPU 资源优先级：既可以让前台软件独享高帧率或更低延迟，也可以为后台智能体分配更多计算资源，加快离线推理与自动化任务的处理进度。该功能需在 Windows 设置中开启“硬件加速 GPU 计划”。

Liquid AI LFM3 系列与游戏创作体验同步升级

Liquid AI 旗下的 LFM3 基础模型家族现已通过 llama.cpp 和 vLLM 原生支持 RTX Spark。该系列涵盖文本、视觉、音频、多模态及决策模型，17 亿参数的基础模型性能已超越其上一代 26 亿参数模型，支持在本地运行日历管理、屏幕识别与工单路由等自动化 Agent 任务。

在游戏与图形创作方面，灵游坊开发的动作角色扮演游戏《影之刃零》正式在 Steam 与 Epic Games Store 发售，支持光线追踪效果与 DLSS 4.5 动态多帧生成技术，最高可带来 6 倍帧率提升。

经典游戏重制平台 RTX Remix 1.6 则为《我的世界 Java 版 1.21.1》带来了全景光线追踪支持，并更新了 DLSS 5 与 3D 神经网络渲染管线。《传送门 RTX 版》与《半条命 2 RTX 版》Demo 也同步完成适配，且 RTX Remix 内置的 ComfyUI 工作流已支持由 AI 智能体辅助生成基于物理的材质资产。