128GB 显存

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型?

在 128GB、4K 上下文下,索引中 112 个模型有 102 个可从容运行,各自取仍留有余量的最高质量档位。

DGX Spark 128G 的简短答案

128 GB,273 GB/s Unified LPDDR5X(GB10 的 CPU、GPU 和 DGX OS 本身共用这一块内存。NVIDIA 没有公布 GPU 可用的固定比例,所以本站按整块内存判定能否装下——超出它的模型一律装不下,因为没有另外的系统内存可以溢出。)。索引中 112 个模型里有 102 个能在 4K 上下文下从容运行,103 个至少能加载。

能装下的最大模型
DBRX Instruct — Q4_K_M 下约 84.3 GB —— 4K 时仅剩 43.7 GB,上下文再拉长就要动用这点余量。
留有余量的选择
Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B — Q4_0 下约 75.1 GB —— 占用不到显存的 60%,留下 52.9 GB 给长上下文或第二个进程。
速度上限
Llama 3.1 8B Instruct 在 Q4_K_M 下每个 token 要读取 4.6 GB 权重,因此 273 GB/s 给出的硬上限约为 59 tok/s。这是两个公开数字的算术结果,不是跑分 —— 实际吞吐会低于它。 本站没有在这张卡上的实测记录,因此无法与这个上限对照。
你会先撞到的墙
瓶颈是带宽,以及只有一块内存。128 GB 能装下任何单张消费级显卡都装不下的模型,但其中每一个字节——CPU、GPU 和 DGX OS 都一样——都来自同一组 273 GB/s的 LPDDR5X,只有独显旗舰的几分之一。它后面没有可以溢出的系统内存,所以本站把超过这块内存的模型一律判为装不下。本页最大的稠密模型 Llama 3.2 90B Vision Instruct(Q4_K_M)在它上面的上限约为 5 tok/s;混合专家(MoE)模型每个 token 只读取激活的专家,实际速度远快于它的总参数量所暗示的。

70B+ · 13

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型? — 70B+
模型量化档位预估显存余量tok/s
DBRX Instruct132B MoEQ4_K_M84.31 GB+43.7 GB≤13天花板
Qwen3.8-Flash-Next125B-A6BQ4_K_M79.32 GB+48.7 GB≤79天花板
Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B120B-A12BQ4_075.12 GB+52.9 GB≤40天花板
GPT-OSS 120B117B MoEMXFP466.4 GB+61.6 GB≤104天花板
Llama 4 Scout 17B (16E)109B MoEQ4_K_M69.88 GB+58.1 GB≤28天花板
GLM-4.5-Air106B MoEQ4_K_M67.94 GB+60.1 GB≤40天花板
Llama 3.2 90B Vision Instruct90BQ4_K_M57.5 GB+70.5 GB≤5天花板
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B74B-A9BIQ2_XXS23.05 GB+105 GB≤107天花板
Qwen2.5 72B Instruct72BQ5_K_M55.31 GB+72.7 GB≤6天花板
Llama 3.1 70B Instruct70BQ5_K_M53.75 GB+74.3 GB≤6天花板
Llama 3.3 70B Instruct70BQ5_K_M53.75 GB+74.3 GB≤6天花板
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B70BQ4_K_M46.1 GB+81.9 GB≤7天花板
Jamba 1.5 Mini52B-A12BQ4_K_M33.01 GB+95 GB≤39天花板

32B · 31

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型? — 32B
模型量化档位预估显存余量tok/s
Kimi Linear 48B-A3B Instruct48B-A3BQ8_053.33 GB+74.7 GB≤90天花板
Mixtral 8x7B Instruct47B MoEQ4_K_M30.13 GB+97.9 GB≤37天花板
Seed-OSS 36B Instruct36BQ5_K_M27.81 GB+100.2 GB≤11天花板
Qwen3.6 35B-A3B35B-A3BQ8_039.6 GB+88.4 GB≤90天花板
Command R 35B35BQ4_K_M22.86 GB+105.1 GB≤14天花板
Yi 1.5 34B Chat34BQ4_K_M22.82 GB+105.2 GB≤14天花板
Qwen3 32B Instruct32BQ4_K_M21.85 GB+106.2 GB11–14推算
Qwen2.5 32B Instruct32BQ4_K_M21.69 GB+106.3 GB11–15推算
Qwen2.5-Coder 32B Instruct32BQ4_K_M21.69 GB+106.3 GB11–15推算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32BQ4_K_M21.69 GB+106.3 GB11–15推算
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B30B-A3BQ8_035.14 GB+92.9 GB≤90天花板
Gemma 4 31B IT31BQ8_035.72 GB+92.3 GB7–9推算
Qwen3 30B-A3B Instruct30B-A3BQ5_K_M23.04 GB+105 GB≤135天花板
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct30B-A3BQ5_K_M23.04 GB+105 GB≤135天花板
Qwen3-VL 30B-A3B Instruct30B-A3BQ8_034.28 GB+93.7 GB≤90天花板
North Mini Code 1.0 30B-A3B30B-A3BQ8_034.3 GB+93.7 GB≤90天花板
GLM-4.7-Flash30B-A3BQ8_033.47 GB+94.5 GB≤90天花板
Granite 4.2 30B30BQ8_033.61 GB+94.4 GB7–9推算
Muse Glimmer 30B30BQ8_031.08 GB+96.9 GB7–10推算
Qwen3.8 27B27BQ4_K_M17.47 GB+110.5 GB13–17推算
Qwen3.6 27B27BQ8_030.71 GB+97.3 GB7–10推算
Gemma 3 27B IT27BQ4_K_M18.37 GB+109.6 GB13–17推算
Gemma 2 27B Instruct27BQ5_K_M21.76 GB+106.2 GB11–15推算
Gemma 4 26B-A4B IT26B-A4BQ8_028.42 GB+99.6 GB≤68天花板
Mistral Small 24B Instruct24BEXL2 4.65bpw15.26 GB+112.7 GB≤21天花板
LFM2.5 24B-A2B24B-A2BQ8_026.73 GB+101.3 GB≤110天花板
Devstral Small 1.1 24B24BQ6_K20.91 GB+107.1 GB11–15推算
Magistral Small 1.2 24B24BQ6_K20.91 GB+107.1 GB11–15推算
Codestral 22B22BQ4_K_M15.03 GB+113 GB16–21推算
ERNIE 4.5 21B-A3B21B-A3BQ8_024.44 GB+103.6 GB≤90天花板
GPT-OSS 20B21B MoEMXFP412.76 GB+115.2 GB≤138天花板

14B · 19

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型? — 14B
模型量化档位预估显存余量tok/s
InternLM2 20B Chat20BQ5_K_M15.59 GB+112.4 GB15–20推算
DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct16B-A2.4BQ8_017.56 GB+110.4 GB≤113天花板
DeepSeek-V2-Lite Chat16B-A2.4BQ4_K_M10.08 GB+117.9 GB≤198天花板
StarCoder2 15B15BQ4_K_M10.19 GB+117.8 GB24–32推算
Qwen3 14B Instruct14BQ5_K_M11.65 GB+116.4 GB21–27推算
Qwen2.5 14B Instruct14BQ5_K_M11.73 GB+116.3 GB21–27推算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14BEXL2 4.65bpw9.75 GB+118.3 GB≤34天花板
Phi-4 14B14BQ5_K_M11.77 GB+116.2 GB21–27推算
Phi-3 Medium 14B Instruct14BQ6_K12.86 GB+115.1 GB19–25推算
Mistral Nemo 12B Instruct12BQ6_K11.14 GB+116.9 GB22–29推算
Gemma 3 12B IT12BQ5_K_M9.84 GB+118.2 GB25–33推算
Mellum2.1 12B-A2.5B Thinking12B-A2.5BQ8_013.6 GB+114.4 GB≤108天花板
Stable LM 2 12B Chat12BQ4_K_M8.35 GB+119.7 GB30–39推算
Gemma 4 12B IT12BQ8_013.82 GB+114.2 GB17–23推算
Llama 3.2 11B Vision Instruct11BQ8_012.9 GB+115.1 GB19–25推算
Solar 10.7B Instruct11BQ4_K_M7.6 GB+120.4 GB33–44推算
Falcon 3 10B Instruct10BQ4_K_M7.28 GB+120.7 GB34–45推算
Gemma 2 9B Instruct9BQ8_011.7 GB+116.3 GB22–29推算
Qwen3.5 9B9BQ8_010.37 GB+117.6 GB22–29推算

7B · 25

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型? — 7B
模型量化档位预估显存余量tok/s
GLM-4-9B-Chat9BQ8_010.16 GB+117.8 GB23–30推算
Qwen3-VL 8B Instruct8BQ8_010.39 GB+117.6 GB23–31推算
Granite 4.2 8B8BQ8_010.45 GB+117.6 GB23–31推算
Ministral 3 8B Instruct8BQ8_010.02 GB+118 GB24–32推算
Qwen2-VL 7B Instruct7BQ4_K_M5.49 GB+122.5 GB43–57推算
Granite 3.1 8B Instruct8BQ4_K_M5.88 GB+122.1 GB44–58推算
Qwen3 8B Instruct8BQ6_K7.64 GB+120.4 GB32–43推算
Llama 3.1 8B Instruct8BQ8_09.47 GB+118.5 GB25–34推算
Nous Hermes 3 Llama 3.1 8B8BEXL2 4.65bpw5.43 GB+122.6 GB≤62天花板
Aya 23 8B8BQ4_K_M5.64 GB+122.4 GB45–59推算
OpenChat 3.6 8B8BEXL2 4.65bpw5.43 GB+122.6 GB≤62天花板
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B8BQ5_K_M6.51 GB+121.5 GB38–50推算
InternLM2 7B Chat7BQ4_K_M5.45 GB+122.6 GB46–61推算
Qwen2.5 7B Instruct7BQ6_K6.77 GB+121.2 GB35–46推算
Qwen2.5-Coder 7B Instruct7BEXL2 4.65bpw4.87 GB+123.1 GB≤65天花板
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7BEXL2 4.65bpw4.87 GB+123.1 GB≤65天花板
Gemma 4 E4B ITE4BQ8_08.46 GB+119.5 GB27–36推算
OLMo 2 7B Instruct7BQ8_010.3 GB+117.7 GB28–37推算
OLMo 3 7B Instruct7BQ8_010.3 GB+117.7 GB28–37推算
WizardLM-2 7B7BQ4_K_M5.14 GB+122.9 GB49–65推算
Mistral 7B Instruct v0.37BQ6_K6.75 GB+121.3 GB36–48推算
Zephyr 7B Beta7BQ6_K6.75 GB+121.3 GB36–48推算
Gemma 4 E2B ITE2BQ8_05.2 GB+122.8 GB≤58天花板
Qwen3.5 4B4BQ8_04.97 GB+123 GB≤62天花板
Gemma 3 4B IT4BQ8_05.05 GB+123 GB≤63天花板

≤3B · 14

DGX Spark 128G 能跑哪些大模型? — ≤3B
模型量化档位预估显存余量tok/s
Qwen3 4B Instruct4BQ6_K4.05 GB+124 GB≤88天花板
Phi-4 Mini Instruct3.8BQ8_04.81 GB+123.2 GB≤70天花板
Phi-3.5 Mini Instruct3.8BQ8_05.89 GB+122.1 GB≤71天花板
Granite 4.2 3B3BQ8_04.41 GB+123.6 GB≤74天花板
Llama 3.2 3B Instruct3BQ8_04.05 GB+124 GB≤84天花板
Qwen2.5 3B Instruct3BQ8_03.59 GB+124.4 GB≤88天花板
SmolLM3 3B3BQ8_03.73 GB+124.3 GB≤88天花板
Gemma 2 2B Instruct2BQ8_03.34 GB+124.7 GB≤104天花板
Qwen3.5 2B2BQ8_02.23 GB+125.8 GB≤138天花板
Qwen3 1.7B Instruct1.7BQ8_02.39 GB+125.6 GB≤157天花板
Qwen2.5 1.5B Instruct1.5BQ8_01.83 GB+126.2 GB≤176天花板
Llama 3.2 1B Instruct1BQ8_01.51 GB+126.5 GB≤218天花板
Qwen3.5 0.8B0.8BQ8_00.94 GB+127.1 GB≤337天花板
Qwen2.5 0.5B Instruct0.5BQ8_00.6 GB+127.4 GB≤557天花板

这个列表是怎么算出来的

每一行取该模型中困惑度损失最低、且预估总量(权重 + 4K 上下文下的 KV 缓存 + 激活缓冲)不超过显存 88% 的量化档位。88% 是计算器的"绿色"阈值,因此这里每一行都留有真实余量,而不是刚好装下。提高上下文长度,列表会变短;计算器可直接验证任意组合。速度一列是这张卡自己的:实测、按这张卡的 Llama 2 7B 跑分缩放出来的范围,或带宽天花板。只有 RTX 4090 上才有的数字会标明是那张卡。

另有 1 个模型能加载但不留余量(占用至多为显存的 105%)—— 模型库的显卡快捷筛选把它们也计入,因此那里的数字更大。

在这张卡上的实测数据

本索引中没有在 DGX Spark 128G 上跑出的基准记录。本页所有数字都是根据模型架构与量化档位计算得出的估算,不是实测值。

显存预算相同的显卡

同样是 128GB,但放在系统内存里是另一台机器 —— 本页所有模型都「装得下」,速度却由内存通道决定,而不是显卡总线: 128 GB RAM (CPU)

    这张卡的部署指南

    针对 DGX Spark 128G 的运行时或显存容量编写的分步指南,包括具体命令,以及确认模型确实跑在这张卡上的检查方法。

    常见问题

    DGX Spark 128G 上最适合本地运行的大模型是哪个?

    日常使用推荐 Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B(Q4_0)—— 在 4K 上下文下约占这张卡 128 GB 中的 75.1 GB,还剩 52.9 GB 给更长的窗口。如果你要的是能加载的最大模型,那是 DBRX Instruct(Q4_K_M,约 84.3 GB,余量 43.7 GB)。这里的「最适合」指的是最契合显存预算 —— 本索引不跑任务基准,无法告诉你哪个模型更聪明。

    DGX Spark 128G 能跑 Qwen3 235B-A22B Instruct 吗?

    不可靠。它在本索引中最小的构建 Q3_K_M 约需 119.6 GB,占这台机器 128 GB 的 93%,而 DGX OS 本身也跑在同一块内存里,能不能加载取决于系统自己占了多少,更长的上下文则完全没有余量。这台机器能从容运行的最大模型是 DBRX Instruct。

    DGX Spark 128G 跑 8B 模型的 Q4 量化大概有多少 tok/s?

    本索引没有这张卡的实测记录,因此不公布具体数字。可以从规格推出的是:生成一个 token 需要把每个权重都读一遍,Llama 3.1 8B Instruct 在 Q4_K_M 下权重为 4.6 GB,而这张卡的带宽是 273 GB/s —— 上限约 59 tok/s。批大小、上下文长度、运行时以及缓存命中情况都会把实际值压到这个数以下。

    本地跑大模型,DGX Spark 128G 还是 Mac M5 Max 128G?

    两张卡装得下的模型相同:128 GB 与 128 GB 在 4K 下分别可从容运行 112 个中的 102 个与 102 个。差别在吞吐 —— 273 GB/s 对 614 GB/s,读取权重的速度相差 2.2 倍,而 token 生成正是受此限制。两张卡都装得下的模型,Mac M5 Max 128G 生成更快。

    在 128GB、4K 上下文下,索引中 112 个模型有 102 个可从容运行,各自取仍留有余量的最高质量档位。

    本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-20 RSS → /zh/feed.xml