NVIDIA anunció en GTC Berlín nuevas herramientas, modelos de inteligencia artificial y optimizaciones para ampliar las posibilidades de RTX Spark. Las novedades apuntan a ejecutar agentes de IA y desarrollar aplicaciones localmente, desde PC con Windows hasta sistemas Linux para desarrolladores y equipos empresariales.
El anuncio forma parte de la presentación del catálogo de hardware de NVIDIA para IA local. Según la compañía, RTX Spark permite ejecutar agentes personales en PC con Windows; DGX Spark está orientado a desarrolladores que crean y escalan aplicaciones en Linux, y DGX Station se dirige a equipos empresariales que ejecutan cargas de trabajo de IA de última generación en Linux. La versión de DGX Station para Windows llegará en diciembre.
Entre los anuncios presentados se encuentran la disponibilidad de Underdog Desktop Agent para RTX Spark, el modelo local de programación Recursive Flint, compatibilidad inicial con modelos de NVIDIA Nemotron, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax y FLUX.3, además de optimizaciones para los motores de inferencia llama.cpp y vLLM y nuevos puntos de control optimizados para hardware de IA local.
RTX Spark lleva agentes personales a PC con Windows
NVIDIA describe RTX Spark como una nueva plataforma para PC que reúne agentes personales, creación de contenido acelerada y videojuegos a 1440p y 100 fotogramas por segundo. El sistema ofrece hasta 128 GB de memoria unificada y 1 petaflop de capacidad de procesamiento de IA.
La plataforma se lanzó el 16 de octubre. Entre las primeras reseñas citadas por NVIDIA, CGMag la describió como “un equipo de ensueño para creadores exigentes”; The Verge destacó su diseño “para el futuro de la IA”, y PCMag la calificó como un equipo capaz, portátil y eficiente.
RTX Spark también integra modelos de IA, entornos para ejecutar agentes y herramientas de seguridad para habilitar agentes locales. NVIDIA señala que las versiones recientes de agentes incorporaron conectores para aplicaciones de Windows, seguridad mediante Microsoft Execution Containers y capacidades de enrutamiento híbrido.
Una de las novedades es Underdog, una aplicación de agentes de escritorio diseñada para ofrecer una experiencia de IA local y privada. Su motor de inferencia Husky ejecuta los modelos directamente en el dispositivo, de modo que los agentes pueden realizar tareas sin que los datos de las personas usuarias salgan de la PC. Underdog ya está disponible para descargar.
Para facilitar la creación y personalización de agentes locales, muchas laptops RTX Spark incluyen un gestor de arranque desbloqueado (bootloader). Durante la presentación inaugural de GTC, Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, mostró agentes ejecutándose en RTX Spark para entrenar al robot Microduck de Hugging Face mediante NVIDIA Isaac Lab, Hermes Agent y Nemotron 3.5 Bolt 74B.
Las laptops de ASUS, Dell Technologies, HP, Lenovo, Microsoft y MSI ya están disponibles; los modelos de Acer llegarán próximamente. NVIDIA también publicó guías prácticas para RTX Spark, junto con el resto de los anuncios de IA local de GTC Berlín.
Recursive Flint: un modelo local para programación
El laboratorio de IA Recursive Superintelligence lanzó Recursive Flint, un modelo de lenguaje grande (LLM) local diseñado para ofrecer rapidez y precisión en tareas de programación. Tiene 40,000 millones de parámetros, con 2,500 millones activos, y utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (mixture-of-experts).
De acuerdo con el comunicado, el modelo ofrece inferencia rápida y buen rendimiento en pruebas de programación con agentes de IA, entre ellas SWE-Bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1 y SWE-bench Verified.
Recursive Flint fue desarrollado mediante Eureka Machine, el sistema de investigación automatizada de Recursive. Este automatiza el ciclo de investigación: propone ideas, las implementa, realiza experimentos para validarlas y utiliza los resultados para decidir los pasos siguientes. El proceso generó kernels especializados que aumentaron en 55 % la velocidad de generación de Flint en RTX Spark, sin modificar los pesos del modelo.
Los desarrolladores pueden descargar sus pesos abiertos desde Hugging Face bajo la licencia Apache 2.0 y ejecutarlo en RTX Spark y GeForce RTX. También pueden realizar entrenamiento posterior con NeMo Automodel, mediante ajuste fino supervisado (supervised fine-tuning) y adaptación de bajo rango (LoRA), así como utilizar NeMo RL para optimización de políticas relativas por grupos.
Compatibilidad inicial con nuevos modelos de IA
NVIDIA anunció compatibilidad desde el primer día con NVIDIA Nemotron Bolt E4B 4B, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax y LFM2.5-24B-A2B de Liquid AI. La lista también incluye el modelo de difusión FLUX.3 Klein.
Nemotron Bolt E4B 4GB combina conversación natural y ejecución de tareas mediante agentes de varios turnos en apenas 4 GB de memoria. NVIDIA plantea que puede utilizarse para asistentes de voz locales de respuesta rápida, personajes interactivos en videojuegos e interfaces integradas en GPU NVIDIA GeForce RTX y RTX Spark. Bolt E4B 4GB estará disponible el viernes 23 de octubre.
Por su parte, FLUX 3 Image Klein, de Black Forest Labs, es un modelo de pesos abiertos con 5,600 millones de parámetros para generar y editar imágenes. Las versiones optimizadas por NVIDIA pueden ejecutarse en GPU GeForce RTX con 8 GB de memoria de video (VRAM) y generar una imagen de 1 megapíxel en aproximadamente cuatro segundos con una GPU RTX 5090.
El anuncio también incluye MiniMax M3.1 Flash, un nuevo modelo abierto para NVIDIA DGX Station y DGX Spark que lleva capacidades de IA de contexto largo a equipos de escritorio. LFM2.5-24B-A2B de Liquid AI es un modelo de razonamiento de pesos abiertos que activa 2,000 millones de sus 24,000 millones de parámetros por token. Según NVIDIA, esa configuración le permite alcanzar la velocidad necesaria para ejecutar agentes privados con capacidad de utilizar herramientas directamente en PC.
Los desarrolladores podrán entrenar posteriormente estos modelos desde el primer día mediante NeMo AutoModel en RTX Spark. NVIDIA ofrece guías de ejemplo para Nemotron Bolt E4B, FLUX 3 Image Klein y otros modelos.
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Fuente: NVIDIA Blog