老黃RTX Spark開賣!740億大模型塞進筆記本

RexAA
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輝達推出 Nemotron 3.5 Bolt 模型,利用量化感知蒸餾技術將 740 億參數規模壓縮至 22.1GB,實現高效能 AI 模型的本地部署,使筆記本電腦能獨立處理複雜的 AI Agent 任務而無需依賴雲端。同步發售的 RTX Spark 筆記本配備最高 128GB 統一記憶體,有效突破了傳統 GPU 顯存對大模型部署的限制。此舉旨在建立一個從企業級 (Super VL) 到筆記本級 (Bolt) 再到輕量級 (E4B) 的完整模型矩陣,透過開放模型權重帶動對高性能 AI PC 硬體的消費需求。
740億參數的AI,瘦到22.1GB,直接塞進筆記本!

就在剛剛,輝達開放了Nemotron 3.5 Bolt的模型權重。原本約148GB,一口氣砍掉約85%,瞄準24GB級本地部署。

看圖、寫程式碼、呼叫工具,這回筆記本也能接活了。

Ollama已經給出了接入OpenClaw的入口。Agent在本機讀檔案、改程式碼,負責推理的大模型也可以在本機運行,少了一趟趟往雲端跑。

模型放出來,電腦也開賣。10月16日,搭載RTX Spark的筆記本全球發售,聯想、微軟等廠商的新機正式登場。

大模型和新電腦,老黃一起端上來了。

01. 龍蝦大腦搬家!筆記本直接接活

一句「幫我改下程式碼」,到了Agent那兒,往往得忙活好幾輪。先讀檔案、找位置,再動手改,運行報錯了,還得回頭重來。

每走一步,背後的模型都可能要再想一輪。如果推理全在雲端,這些請求就得來回跑。

Bolt想接下的,就是這些可以留在電腦上的日常活。

它每次生成token啟動約90億參數,但740億參數的家底都在。工具呼叫、圖片和視訊輸入也都支援,程式碼和圖表都能交給它讀。

訓練時,團隊就讓它進入模擬環境練習工具操作,學習少繞彎、少做無用功。Agent少走一次彎路,螢幕前的人就少等一輪。

最終量化版Bolt,在考終端操作的Terminal-Bench 2.1拿到50.98%,在考上網找資訊的BrowseComp拿到66.75%。這兩門,都是Agent接活時繞不開的功課。

Ollama已經列出OpenClaw、Hermes等框架的啟動入口。開發者可以給熟悉的Agent換上本地模型,聯網搜尋照常聯網,推理則交給自己的電腦。

這樣,檔案、工具和負責推理的模型,就能在同一台電腦上碰頭。龍蝦在本地幹活,大腦也有了本地的住處。

02. 148GB壓成22.1GB!大模型暴瘦85%

Bolt的底子,來自這次一起發佈的1200億參數Nemotron 3.5 Super VL。後者每次啟動120億參數,面向企業Agent,圖表、文件、視訊都能讀,看完還能呼叫工具接著幹。

企業還可以拿自家資料繼續訓練它。到了財務平台Ramp手裡,它就被派去認小票,把商戶、日期和付款資訊整理成程序能讀取的資料。報銷時那些磨人的抄抄填填,正好讓它接手。

輪到Bolt,團隊要讓這位「大哥」住進筆記本。先動模型結構,從1200億參數壓到740億,再把受損的能力練回來。

麻煩出在看螢幕上。前面的壓縮只動了語言部分,恢復訓練也先保文字能力;原來的視覺模組接回來,和這副縮小的底子還得重新磨合。

讓它按指令在螢幕上找目標,問題就暴露了:ScreenSpot Pro這項測試,父模型得分41.6%,剛壓縮完、還沒補視覺訓練的Bolt卻掉到了0。

於是,團隊先用每輪約660萬張圖像訓練視覺介面卡,再做視覺任務微調,把成績拉回39.79%。瘦身省下的空間,差點把「眼力」也一起省掉了。

眼力補回來了,體積還沒過關。740億參數按BF16精度保存,光權重就約148GB,連最高128GB統一記憶體的RTX Spark筆記本也裝不下。

接下來,每個參數也得少佔點地方。佔大頭的專家權重被壓到約2bit,其他部分保留不同精度,再用「量化感知蒸餾」向教師模型補課,儘量追回精度損失。權重終於瘦到22.1GB。

這組實驗裡,同樣的記憶體預算下,先把大模型練好再瘦身,反而比從頭練小模型、再做4bit量化留下了更高的精準率。

裝得下,還得跑得快。Bolt請來一個叫LiLiCorr的小模型先打草稿,主模型再成批驗收,減少逐個生成token的等待。

在輝達的程式碼生成測試中,搭載RTX Spark的128GB版Surface Laptop Ultra,讓Bolt跑到了約84token/s。

真正配電腦時,還要給快取、視覺模組和加速小模型留位置。按Unsloth的短上下文建議,32GB記憶體或統一記憶體可作為規劃起點,48至64GB更寬裕,22.1GB只是權重的帳單。

03. 128GB新本全球開賣,老黃軟硬一起上

RTX Spark的電腦已經開賣,接下來就輪到這些模型上場。Blackwell RTX GPU和Grace CPU整合在一顆超級晶片裡,CPU與GPU共用最高128GB統一記憶體。

模型拚命瘦身,電腦這邊也得騰地方。兩邊一起往前推,本地Agent才更容易跑起來。

Artificial Analysis拿了一份更大的模型來試這道門檻。Ling 3.0 Flash量化後,光權重就有77GB。

測試中的64GB MacBook Pro和32GB視訊記憶體RTX 5090都裝不下,128GB的RTX Spark筆記本還能繼續跑。

旗艦顯示卡也會遇到這種尷尬:算得再快,模型太大,照樣進不了門。到了本地AI這裡,挑電腦還得看看它的「肚量」。

輝達也把OpenClaw和Hermes列進了發售時的應用生態,並提供引導安裝。想讓更多人養上龍蝦,第一關總不能先考環境配置。

養龍蝦之餘,這台電腦也得照顧原來的活。RTX Spark首發支援數百款遊戲,Photoshop和Premiere的原生支援也通過首發測試版提供,處理完AI任務,還能接著剪片、玩遊戲。

連740億參數都嫌大,還有更小的一檔。Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB計畫10月23日推出,面向本地語音助手、互動角色等場景。

Super VL接企業裡的複雜活,Bolt把日常Agent任務搬進筆記本,E4B再去照顧更輕巧的裝置。這一家子,分頭上班。

老黃的算盤也很清楚:開放模型,讓更多AI任務用上使用者手邊的GPU;新電腦開賣,再把這份需求接過來。

買了這麼多年「生產力工具」,打工人的願望也可以大膽一點了:

「電腦,你先忙,我下班了。」 (新智元)