摘要：下面把过程、数据和细节，从结果往回倒着说清楚。先说最直观的：在真实任务里跑对话模型，使用感受才能说明问题。用70B级别模型跑交互对话时，DGX Spark的Token生成通常在5到8 tokens/s之间，首次响应要等3到5秒，工程上它靠FP4这种低精度量化换
极摩客EVO X2在本地AI实测中，整体表现更适合大多数开发者和小型团队。
下面把过程、数据和细节，从结果往回倒着说清楚。先说最直观的：在真实任务里跑对话模型，使用感受才能说明问题。用70B级别模型跑交互对话时，DGX Spark的Token生成通常在5到8 tokens/s之间，首次响应要等3到5秒，工程上它靠FP4这种低精度量化换吞吐，能在单机撑到两千亿参数级别，但那往往以牺牲精度或稳定性为代价。相比之下，EVO X2跑同样档位的70B模型实测能到5.31 tokens/s，首次响应只要1.02秒，日常对话的流畅感差得明显。更奇怪的是，在某些经优化的模型上，EVO X2居然能跑到235B并保持12.24 tokens/s，这里不是吹，是真实测出来的体验——和用户对话时，你会觉得机器人回复更及时，不用一直盯着屏幕等那一声“咔嚓”。
多任务能力上，两台设备的分工思路不太一样。DGX Spark能并行跑好几路模型，但它的内存带宽成为短板。拿图像生成举例，用ComfyUI跑时，迭代速度只有大约1次/秒，这对做创作流水线的人来说体验就不太行。EVO X2采取的是CPU、GPU、NPU混合调度，资源分配更弹性，说白了就是同时跑文本生成、图像合成、视频处理时更顺手。图形表现接近移动版RTX 4060，能撑起8K三屏输出，创意工作流上更贴合桌面用户的常见需求。
再说能效和延迟。DGX Spark受限于较窄的内存带宽，数据搬运和启动时延迟明显；举个数据对比：跑Llama-3.1-8B时，它只有36 tokens/s，和RTX 5090大约200 tokens/s的速度差距明显，花的钱却多得多。EVO X2走异构算力路线，首个Token的生成比DGX Spark快30%到50%，在大约140W的峰值功耗下能输出126 TOPS算力，长期本地运行更省心，也更省电。
把硬件参数拿出来看，差异就更能说清楚。DGX Spark基于Grace Blackwell GB10芯片，里面是20核ARM CPU配Blackwell GPU，官方给FP4算力量表是1 PFLOP。它标配128GB LPDDR5X统一内存，带宽在约273GB/s，存储有1TB或4TB SSD可选，整机功耗在170到240W之间，系统是DGX OS（Linux），和NVIDIA的软件栈绑定很深。简单理解就是：这是为数据中心和科研方向设计的，偏向极限算力和超大模型支撑。
极摩客EVO X2走的是另一条路。它用的是锐龙 AI Max+ 395，16核Zen5 CPU配RDNA3.5 GPU，还带有XDNA 2 NPU，NPU标称126 TOPS。内存同样是128GB LPDDR5X，但带宽写成256GB/s，显存可以动态划分，最高能把96GB作为显存来用。存储标配2TB PCIe 4.0 SSD，可扩展到16TB。整机峰值大约140W，系统支持Windows 11和Linux双系统，桌面友好度高。把这些数据放一块看，EVO X2更像是把桌面工作站和边缘算力做了折中优化：不追求极限单点最大参数，而是把常见工作流跑得更舒服。
价格也是现实选择时的硬通货。DGX Spark的4TB版本在市场上报价约28,917元；EVO X2的128GB+2TB版本标价是14,999元。把这两台放一起比较，EVO X2能以更低的预算满足大多数本地开发和创作场景。要注意的是，DGX Spark的卖点在于它能撑起超大模型研究的极限能力，这不是面向入门用户或桌面创作者的性价比之选。
软件生态这一块，差别也很明显。DGX Spark强依赖NVIDIA的工具链（CUDA、TensorRT-LLM等），在NVIDIA阵营里能得到很好的优化，但因为它基于ARM架构，一些成熟的x86工具链需要额外适配或虚拟化，兼容性会打折，而且它只支持Linux。EVO X2更贴近x86生态，Windows下能原生跑LM Studio、Amuse 3.0这些主流工具，必要时也能切Linux，工作流程切换时更灵活。换句话说，再强的硬件如果不能顺手跑你常用的软件，实际价值会明显缩水。
扩展性上，DGX Spark更强调把机器拉进集群的能力，支持NVLink-C2C和ConnectX-7网卡，双机能组成小型集群，内存扩到256GB也没问题。但搭建成能跑超大模型的集群，整套成本不低：大约8万美元，折算成人民币在58万左右，只有预算雄厚的研究所或企业会做这笔投资。EVO X2则走实用扩展路线，支持双M.2 SSD扩展到16TB，内存也能升级，体积小只有1.5升，方便放在办公桌或边缘部署位置，适合需要私有化部署且希望把数据放本地的用户。
把目标用户群划清楚，会更好做选择。想把本地当开发环境、要运行70B到235B模型、需要实时对话、代码生成或图像创作的人，EVO X2更合适。创意工作者、做视频剪辑或3D渲染同时习惯Windows工具链的人，也会更容易上手EVO X2。小企业和个人用户在预算有限但对数据隐私有要求时，EVO X2的性价比优势非常明显。相反，只有两种极端场景会考虑DGX Spark：一是必须在单机或小集群里研究并运行2000亿参数以上模型的顶级科研团队；二是那些已经把工作流和NVIDIA数据中心打通、需要无缝迁移的专业实验室。
有两点在实际部署时特别得留心。其一，理论上的算力指标跟真实体验并不总是成正比。像FP4这种极低精度量化能换来更高吞吐，但会影响模型的精确度和细节表现。这在对话类、医疗类或其他对回答准确性要求高的场景里必须慎重。其二，平台生态决定了你能不能“开箱就用”。工程改造成本高低直接影响实际推进速度。一个强大的机器如果跑不动你常用的工具链，需要大量适配工作，那效益会被稀释。
说点更直观的画面：桌面创作者把EVO X2摆在桌上，接三台屏幕，启动LM Studio跑70B对话模型，同时在ComfyUI里做图像生成，工作流流畅，剪辑、渲染、模型交互都能在本地完成。实验室那边买了DGX Spark，把它接到集群里，跑超大模型的探索实验，工程投入和预算都高，但能触及更大的模型规模。选机器就像选车——有人要跑赛道，有人只想通勤，衡量标准不一样。
来源：清闲的糯米sOVsR
