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DGX Spark 128GB の価格・中古相場:実行できるローカルLLMは?

DGX Spark は NVIDIA の 2025 年の 128GB 小型機で、176B の Qwen3.8 Flash Next を 4-bit で約 43 tokens/s。64GB 版もあるので、出品は容量を先に確認しましょう。

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DGX Spark 128GB の価格推移

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DGX Spark 128GB の詳細スペック

  • メモリ128 GB · LPDDR5X · ユニファイドメモリ
  • 帯域幅273 GB/s
  • FP16 / BF16125 TFLOPS
  • FP8 / INT8250 / 250 TOPS
バス幅
256-bit
アーキテクチャ
Grace Blackwell (GB10)
SoC
NVIDIA GB10
コア
6,144
Tensor コア
192
エコシステム
CUDA
NVLink
非対応
消費電力
240 W
長さ
150 mm
種別
ユニファイドメモリ
発売日
2025年10月15日
希望小売価格
¥632,738

DGX Spark 128GB 1 台で動かせるモデルは?

DGX Spark 1 台に最適なのは 4-bit の Qwen3.8 Flash Next、300B 級 MoE は 2-bit です。帯域幅 273 GB/s では Dense が遅く、31B の 8-bit は約 6 tokens/s。

モデルサイズ動作速度 t/s最大コンテキスト
Gemma 4 31B30.7B18.3 GB動く10.8256K
Qwen3.6 35B A3B36B(有効 3B)22.1 GB動く71.9256K
Qwen3.8 Flash Next176B(有効 6B)111.3 GB動く42.9256K
DeepSeek V4 Flash284B(有効 13B)155.1 GB入らない——
Hy3295B(有効 21B)182.2 GB入らない——
GLM 5.3 Flash320B(有効 18B)199.7 GB入らない——

動く重みも KV キャッシュも VRAM に収まり、速度は VRAM 帯域幅から推定します。

入らないこの量子化では 1 枚に収まらず、RAM へのオフロードでも動きません。

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

DGX Spark 128GB を複数台つなぐと動かせるモデルは?

DGX Spark 2 台(256GB)で 4-bit の DeepSeek V4 Flash が約 26 tokens/s、4 台で 1 兆パラメータの Kimi K2.6 が 2-bit で載ります。本体間は 200Gb/s で直結です。

モデルサイズ必要台数合計価格合計メモリ速度 t/s合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B(有効 6B)111.3 GB1 台価格なし128 GB40.5240 W
DeepSeek V4 Flash284B(有効 13B)155.1 GB2 台価格なし256 GB25.6480 W
Hy3295B(有効 21B)182.2 GB2 台価格なし256 GB10.9480 W
GLM 5.3 Flash320B(有効 18B)199.7 GB2 台価格なし256 GB16.9480 W
GLM 5.3744B(有効 40B)467.3 GB4 台価格なし512 GB7.6960 W
Hy4 preview770B(有効 49B)467.3 GB4 台価格なし512 GB6.5960 W

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

向いている人・向かない人

向いている

  1. 2026 年の大型 MoE を 1 台で動かしたい

    4-bit の Qwen3.8 Flash Next で約 43 tokens/s、2-bit の DeepSeek V4 Flash で約 38、GLM 5.3 Flash で約 29 です

  2. 主にアクティブパラメータの少ない MoE を使う

    Qwen3.6 35B A3B の 4-bit で約 72 tokens/s、GLM 4.7 Flash で約 69 です

  3. デスクトップで CUDA 開発やファインチューニングをしたい

    公式には、1 台で 70B までのモデルをファインチューニングできるとされています

  4. 将来的に拡張したい

    2 台を QSFP ケーブル 1 本で直結すれば、合計 256GB になります

向かない

  1. 主に Dense モデルを動かす

    Qwen3.8 27B の 4-bit で約 12 tokens/s と、RTX 3090 の 3 割しか出ません

  2. x86 や Windows のソフトウェアが欠かせない

    Arm CPU に DGX OS という構成で、多くのビルド済みパッケージや上流の vLLM イメージがそのままでは使えません

  3. 4-bit の DeepSeek V4 Flash や GLM 5.3 Flash を 1 台で動かしたい

    1 台には収まらず、2 台をつなぐ必要があります

購入前のチェックポイント

  1. 128GB 版を選ぶ

    NVIDIA は 2026 年 10 月 2 日に 64GB 版も発表しました。チップとネットワークポートは同じでメモリが半分になったモデルで、10 月 23 日から Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSI が出荷します。176B 以上の大型 MoE はどれも 64GB 版には収まらないので、出品を見るときはまずメモリ容量を確認しましょう。

  2. OEM 版も仕様は同じ

    ASUS Ascent GX10 や Dell Pro Max GB10 などは同じ GB10 チップを使っていて、メモリも帯域幅も DGX Spark とまったく同じなので、動かせるモデルも同じです。違うのはストレージ容量だけで、公式には最大 4TB とされています。

  3. ソフトウェアは公式コンテナで

    OS は Ubuntu ベースの DGX OS、CPU は 20 コアの Arm、GPU は新しいアーキテクチャ(sm_121)です。上流の vLLM イメージや PyTorch のビルド済みパッケージはこのアーキテクチャにまだ対応していないことが多く、入れても動かないうえ、関連する issue もまだクローズされていません。NVIDIA の解決策は、NGC コンテナから新しい vLLM や PyTorch を入手してもらうことです。公式チュートリアルサイトにも vLLM、SGLang、Ollama のすぐ使えるレシピがあり、それに沿って使うのがいちばん手軽です。

  4. nvidia-smi で VRAM 使用量が見えない

    ユニファイドメモリには独立した VRAM がないので、nvidia-smi の VRAM 使用量の欄は Not Supported と表示されますが、これは正常です。本当の落とし穴は、フレームワークが利用可能なメモリを調べる際に、システムが解放できるキャッシュを計算に入れず、メモリ不足だと誤判定することがある点です。公式の暫定対処は、手動でページキャッシュを一度クリアしてからプログラムを再起動することです。

  5. 純正の電源アダプターを使う

    公式には付属の 240W 電源アダプターの使用が求められていて、ほかのものに換えるとクロックが下がったり、起動しなかったり、突然電源が落ちたりすることがあります。中古で買うなら、アダプターが純正かどうかを先に確認しましょう。

同クラスのマシンとの比較

DGX Spark 128GB と Ryzen AI Max+ 395 128GB、Mac Studio M5 Max 128GB、RTX PRO 6000 の価格・メモリ・帯域幅・演算性能・ローカル LLM の速度を比較。

スペックDGX Spark 128GBRyzen AI Max+ 395 128GBMac Studio M5 Max 128GBRTX PRO 6000
メモリ
128 GB
128 GB同じ
128 GB同じ
96 GB25% 少ない
帯域幅
273 GB/s
256 GB/s6% 低い
614 GB/s125% 高い
1,792 GB/s556% 高い
BF16 / FP16 演算性能
125 TFLOPS
59 TFLOPS52% 低い
—
500 TFLOPS300% 高い
INT8 演算性能
250 TOPS
59 TOPS76% 低い
—
1,000 TOPS300% 高い
Qwen3.8 27B の速度(2-bit)
20.2 t/s
19 t/s6% 遅い
43.9 t/s117% 速い
114.6 t/s467% 速い
最大で動かせる密モデル(4-bit)
222B
222B同じ
222B同じ
165B26% 少ない
消費電力
240 W
120 W50% 低い
480 W100% 高い
600 W150% 高い
インターフェース
—
—
—
PCIe 5.0 x16
発売
2025-10
2025-03
2026-08
2025-03
Amazon.jp中央値

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他市場の価格

eBay · 米国
¥1,303,766
22 件の出品
見る
Xianyu · 中国本土
¥1,016,786
41 件の出品
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