Ayon sa NVIDIA, naging available ang mga RTX Spark laptop noong Oktubre 16. Mula sa mga preorder na inanunsiyo sa event ng Microsoft noong Oktubre 7, umabot na sa retail launch ang mga Windows computer. Ang anunsiyo ng kumpanya tungkol sa availability ay nagbanggit ng mga modelo mula sa ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft at MSI. Ang post nito noong Oktubre 17 ay tungkol sa mga launch event, hindi sa ikalawang petsa ng paglabas ng hardware.

Para sa bibili ng computer na magpapatakbo ng lokal na AI, mahalagang malaman kung anong configuration ang ibinebenta sa kanilang rehiyon at anong software ang handa nang gamitin. Ang RTX Spark ay isang chip platform, hindi iisang espesipikasyon ng laptop. Ina-advertise ng NVIDIA ang hanggang 128 GB na memoryang pinagsasaluhan ng CPU at GPU at hanggang isang petaflop ng FP4 AI compute; hindi kailangang taglay ng entry model ang alinman sa dalawang maximum. Hindi nasubukan ng BIG CHANGE ang mga laptop o independiyenteng sinukat ang performance ng mga ito.

Ang malaking pagbabago

  • Ano ang nagbago: Inilalarawan na ngayon ng NVIDIA bilang available ang mga RTX Spark laptop mula sa anim na PC maker, matapos ang anunsiyo ng preorder noong Oktubre 7. Itinala ng blog noong Oktubre 17 ang mga pagdiriwang sa retail para sa naturang launch.
  • Sino ang apektado: Maaaring ihambing ng mga developer at creator na nag-iisip gumamit ng lokal na modelo o pinabilis na media work ang mga pinangalanang modelo at ang aktuwal na configuration ng memorya at software ng mga ito. Kailangan pa ring alamin sa nagbebenta ang regional stock at mga petsa ng delivery.
  • Ano ang susunod: May pampublikong preview na ang GitHub para pumili ng modelong ibinibigay nang lokal sa Copilot app, at available ang HydraFusion sa research preview. Itinakda ng Microsoft ang plano para sa awtomatikong routing sa lokal at cloud sa bandang huli ng Oktubre. Suriin ang eksaktong client at feature bago magplano ng workflow na umaasa rito.

Kailangang suriin ang configuration ng laptop at ang presyo

Nakalista sa anunsiyo ng NVIDIA ang ASUS ProArt P14 at P16, Dell XPS 16, HP OmniBook Ultra at OmniBook X 14, Lenovo Yoga Pro 9n, Microsoft Surface Laptop Ultra, at MSI Prestige N16 Flip AI+ at Prestige N16. Sinasabi nitong available ang mga device sa buong mundo sa pamamagitan ng mga manufacturer at pangunahing retailer, at nag-iiba ayon sa rehiyon ang presyo at configuration. Maaari pa ring magpakita ng preorder o out-of-stock na opsiyon ang mga indibidwal na seller page; hindi garantiya ng stock para sa bawat modelo ang platform announcement ng NVIDIA.

Magkaiba ang entry price na nakasaad sa dalawang launch page ng NVIDIA. Ayon sa newsroom release noong Oktubre 16, nagsisimula ang presyo ng mga laptop sa $2,599; ayon naman sa blog noong Oktubre 17, ito ay $2,399. Wala sa dalawang halaga ang tumutukoy sa isang 128 GB na computer. Isang search-index snapshot ng US configuration page ng Microsoft para sa Surface Laptop Ultra ang nagpakita ng 24 GB na entry option at hiwalay na opsiyong 128 GB. Hindi namin ma-load ang live store page upang kumpirmahin ang kasalukuyang presyo o stock. Sa pagpapasya kung bibili, dapat gamitin ng mamimili ang listahan ng memorya, processor, presyo at delivery ng napiling seller.

Mahalaga sa mga lokal na modelo ang shared-memory design dahil iisang pool ng memorya ang ginagamit ng CPU at GPU. Ayon sa NVIDIA, kasya sa platform ang mas malalaking lokal na modelo at creative scene sa mga configuration na may sapat na memorya. Hindi nito naipapakitang kaya ng bawat nakalistang laptop, o ng pinakamurang bersiyon, na patakbuhin ang isang partikular na modelo sa kapaki-pakinabang na bilis. Ang mga numero nito para sa frame rate, rendering at kapasidad ng modelo ay mga pahayag ng kumpanya sa sarili nitong mga kondisyon, hindi mga sukat na ginawa para sa artikulong ito.

Magkakahiwalay ang iskedyul ng software

Sa software roundup ng NVIDIA noong Oktubre 13, may ilang magkakaibang yugto ng release. Sinasabi nitong lumabas na sa beta ang NVIDIA PAIR, isang inference router para sa lokal na network, at maaari nang i-download ang NVIDIA Broadcast 2.3. Nasa beta ang mga RTX Spark optimization para sa Photoshop at Premiere, habang darating pa ang mga update sa Substance 3D. Ayon din sa roundup, nakatakda bago matapos ang Oktubre ang detalyadong OpenShell control ng Hermes Agent at integration ng Microsoft Execution Containers. Hindi lahat ng ito ay pinal na release na available sa unang araw.

Ang aming naunang ulat tungkol sa Windows launch ay naghiwalay rin sa naturang hardware preorder at sa iskedyul ng software ng Microsoft. Generally available na sa mga developer ang Execution Containers ng Microsoft. Ang kasalukuyang dokumentasyon ng GitHub para sa Copilot app ay naglalarawan ng suporta sa pampublikong preview para magdagdag ng lokal na model provider at piliin ang modelo nito sa isang agent session. Ayon sa changelog ng GitHub noong Oktubre 14, available sa research preview ang multi-model orchestration ng HydraFusion sa VS Code, Copilot app at CLI, depende sa plan at preview setting.

Sa paliwanag ng GitHub at Microsoft noong Oktubre 7, nakatakda sa bandang huli ng buwang iyon ang awtomatikong routing sa pagitan ng on-device at cloud inference. Sinasabi ng roundup ng NVIDIA noong Oktubre 13 na isinama na ng Copilot ang sarili nitong routing solution at itinuturo ang local setup, ngunit hindi nito tinutukoy kung nailabas na sa bawat client ang eksaktong awtomatikong local/cloud mode na iyon. Hiwalay ang rollout ng mas malawak na context at action feature ng Copilot sa mga kuwalipikadong Copilot+ PC, na may mga kundisyon sa device at merkado. Hindi sapat ang availability ng RTX Spark hardware upang matukoy ang release date ng alinman sa mga software option na ito.

Ang praktikal na susunod na hakbang ay ihambing ang regional configuration na maaari nang i-order sa memoryang kailangan ng isang partikular na modelo o creative workload, saka tingnan ang kasalukuyang release channel ng app na gagamit nito. Update ito tungkol sa availability ng hardware, hindi hatol mula sa aktuwal na pagsubok kung gumagana ayon sa advertisement ang buong lokal na AI workflow.

Mga sanggunian at karagdagang babasahin