DGX Spark 128GB の価格・中古相場:実行できるローカルLLMは?
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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 |
|---|---|---|---|---|
| 11.8 GB | 動く | 16.3 | 256K | |
| 12.3 GB | 動く | 100 | 256K | |
| 78.9 GB | 動く | 55.5 | 256K | |
| 96.8 GB | 動く | 38.5 | 1M | |
| 107.2 GB | 動く | 21.1 | 86K | |
| 108.7 GB | 動く | 29.3 | 1M |
| モデル | サイズ | 動作 | 速度 t/s | 最大コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| 18.3 GB | 動く | 10.8 | 256K | |
| 22.1 GB | 動く | 71.9 | 256K | |
| 111.3 GB | 動く | 42.9 | 256K | |
| 155.1 GB | 入らない | — | — | |
| 182.2 GB | 入らない | — | — | |
| 199.7 GB | 入らない | — | — |
| モデル | サイズ | 動作 | 速度 t/s | 最大コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| 32.6 GB | 動く | 6.2 | 256K | |
| 36.9 GB | 動く | 50.5 | 256K | |
| 188.2 GB | 入らない | — | — | |
| 161.9 GB | 入らない | — | — | |
| 317.7 GB | 入らない | — | — | |
| 341 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 78.9 GB | 1 台 | 価格なし | 128 GB | 51.5 | 240 W | |
| 96.8 GB | 1 台 | 価格なし | 128 GB | 38 | 240 W | |
| 107.2 GB | 1 台 | 価格なし | 128 GB | 15.1 | 240 W | |
| 108.7 GB | 1 台 | 価格なし | 128 GB | 28.8 | 240 W | |
| 253.9 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 13 | 960 W | |
| 307.2 GB推定 | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 9.5 | 960 W | |
| 311.2 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 11.5 | 960 W | |
| 339.5 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 16.1 | 960 W | |
| 340.5 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 16.1 | 960 W |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 111.3 GB | 1 台 | 価格なし | 128 GB | 40.5 | 240 W | |
| 155.1 GB | 2 台 | 価格なし | 256 GB | 25.6 | 480 W | |
| 182.2 GB | 2 台 | 価格なし | 256 GB | 10.9 | 480 W | |
| 199.7 GB | 2 台 | 価格なし | 256 GB | 16.9 | 480 W | |
| 467.3 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 7.6 | 960 W | |
| 467.3 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 6.5 | 960 W |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 161.9 GB | 2 台 | 価格なし | 256 GB | 24.7 | 480 W | |
| 188.2 GB | 2 台 | 価格なし | 256 GB | 26.9 | 480 W | |
| 317.7 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 7.3 | 960 W | |
| 341 GB | 4 台 | 価格なし | 512 GB | 10.3 | 960 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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。
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。
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。
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。
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 | Ryzen AI Max+ 395 128GB | Mac Studio M5 Max 128GB | ||
|---|---|---|---|---|
| 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
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