c’t misst Nvidias RTX Spark mit lokalen Sprachmodellen
Seit dem 16. Oktober 2026 sind die ersten Notebooks mit Nvidias Chip RTX Spark im Handel. Die c’t hat das Asus ProArt P14 mit 32 Gigabyte gemeinsamem Speicher getestet: Das lokale Modell Qwen 3.8-27B erzeugte darauf 14,5 Token pro Sekunde, etwas weniger als auf einem Apple M5 Pro.
✓ Aussagen gegen die Quellen geprüft · 17. Oktober 2026
RTX Spark verbindet CPU und Grafikeinheit mit bis zu 128 Gigabyte gemeinsam genutztem, schnellem Speicher. Das zählt für lokale Sprachmodelle, weil die Textausgabe fast nur von der Speicherbandbreite abhängt. Nvidia nennt einen Einstiegspreis von 2.599 Dollar; Geräte kommen unter anderem von Microsoft, Lenovo und Asus. Das Testgerät kostet 3.299 Euro.
Gemessen hat c’t-Redakteur Jan-Keno Janssen mit llama-bench, ohne Beschleuniger wie MTP (Multi-Token-Prediction)Das Modell sagt pro Schritt mehrere Tokens auf einmal voraus statt nur eines – ein Beschleuniger, der oft mit Speculative Decoding zusammenspielt.Mehr im Wissen →. Das dichte Qwen 3.8-27B braucht in der QuantisierungVerfahren, das die Gewichte eines Modells mit weniger Bits speichert (z. B. 4 statt 16). Das senkt Speicher- und Hardwarebedarf deutlich, kostet aber etwas Genauigkeit – wichtig fürs lokale Betreiben.Mehr im Wissen → Variante IQ4_XS rund 14 Gigabyte, mit Kontext schnell 18. Mit 14,5 Token pro Sekunde lag RTX Spark knapp vor Apple M6 und AMD Strix Halo; das MoE (Mixture of Experts)Architektur, bei der je Anfrage nur ein Teil des Modells („Experten“) aktiv wird. So hat das Modell sehr viele Gesamt-Parameter, rechnet aber nur mit wenigen aktiven – das spart Rechenzeit.Mehr im Wissen →-Modell Qwen 3.6-35B-A3B erreichte fast 61. Beim Einlesen langer Prompts, wie sie Coding-Agenten erzeugen, war der Nvidia-Chip schneller als Strix Halo, M5 Pro und M6.
Das Notebook nahm dabei rund 40, kurzzeitig 60 Watt auf. Die verwandte Workstation DGX Spark durfte im früheren c’t-Test bis zu 216 Watt ziehen und war mit älteren Modellen oft doppelt so schnell. Unter einem selbst eingerichteten Ubuntu lief das MoE-Modell mit derselben llama.cpp-Version um 14 beziehungsweise 9 Prozent schneller als unter dem vorinstallierten Windows 11 für Arm.
Janssen rät zu mindestens 48 Gigabyte: Mit 32 Gigabyte geriet das System ins Stocken, sobald neben dem Modell Browser oder Photoshop liefen. Qwen 3.8-27B erreicht in der Stufe xhigh 34 Punkte im AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → von Artificial Analysis; der Index misst vor allem Werkzeugnutzung, das Faktenwissen eines Modells dieser Größe bleibt begrenzt.