DGX Spark-Käuferhandbuch 2026: Modelle, Preise und welche zu kaufen
Das Kauf von einem NVIDIA DGX Spark kann kompliziert erscheinen, da NVIDIA zwar ihr eigenes Modell DGX Spark verkauft, gleichzeitig aber auch die gleiche Kernplattform GB10 Grace Blackwell lizenzieren lässt, die von mehreren OEMs hergestellt und verkauft wird, darunter ASUS, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo, MSI und Acer, die alle unterschiedliche Spezifikationen und Preise anbieten.
Allerdings ist es am wichtigsten zu beachten, dass alle diese Spark-OEM-Modelle den gleichen NVIDIA GB10 Superchip und die gleiche Unified-Memory-Architektur verwenden. Die Unterschiede liegen in der Speicherkapazität, der Kühlung, der Software, der Unterstützung, dem Preis und der Verfügbarkeit.
Bis vor Kurzem waren alle Modelle auch mit der gleichen 128 GB großen Speichergröße ausgestattet, aber NVIDIA hat nun einen günstigeren Spark mit 64 GB Speicherplatz vorgestellt.
Für einen aktuellen Überblick über den Markt siehe unsere NVIDIA DGX Spark Preis- und Modellvergleich.
Verschiedene NVIDIA DGX Spark-Modelle
Der Begriff “DGX Spark” kann sich auf Computer beziehen, die direkt von NVIDIA oder OEM-Herstellern wie ASUS, HP, Dell, Lenovo, Gigabyte, MSI und Acer verkauft werden. Diese OEM-Maschinen basieren jedoch technisch gesehen auf GB10-Systemen und nicht auf DGX Spark.
Daher verwenden wir in diesem Leitfaden zur Vereinfachung den Begriff „DGX Spark“, um sowohl das NVIDIA-System als auch alle anderen GB10-Geräte anderer OEMs zu bezeichnen.
DGX Spark = jede Maschine mit einem NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip und 128 GB oder weniger Speicher.
Bei den Standardmodellen mit 128 GB erhalten Sie Folgendes:
- NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip.
- NVIDIA Blackwell GPU.
- 20-Kern-Arm-CPU.
- 128 GB oder 64 GB einheitliche LPDDR5X-Speicher.
- Speicherbandbreite von 273 GB/s.
- Bis zu 1 PFLOP Sparfrequenz-FP4-KI-Leistung.
- NVIDIA ConnectX-7-Netzwerktechnologie mit bis zu 200 Gbit/s.
- 10 GbE.
- Wi-Fi 7.
- NVIDIA-KI-Softwarestack.
- 1 TB, 2 TB oder 4 TB NVMe-Speicher, abhängig vom OEM und der Konfiguration.
PI3g Spark KauftippWir verkaufen eine ganze Reihe von DGX Spark-Systemen, empfehlen unseren Kunden jedoch nicht, für ein bestimmtes 128 GB GB10-System mehr zu bezahlen, obwohl sie damit eine radikal höhere KI-Kernleistung erwarten würden als mit einem anderen System. Welche Spark-Version gekauft werden sollte, hängt vielmehr davon ab, was Sie hinsichtlich Speicherkapazität, Kühlung, gebundener Software, Support, physischer Konstruktion und Verfügbarkeit benötigen.
Um die tatsächlichen Unterschiede zwischen den Modellen zu erklären und zu erläutern, welche jeweils am sinnvollsten ist, gibt Ihnen der folgende Abschnitt eine kurze Einführung in jedes der wichtigsten DGX Spark-Modelle und deren jeweilige Einsatzbereiche.
Top-Auswahl bei DGX Spark 2026: Gigabyte AI TOP ATOM
Der Gigabyte AI TOP ATOM ist aufgrund seiner Kombination aus Preis, Speicheroptionen und Software einer unserer meistverkauften Spark-Modelle. Er ist relativ einfach zu installieren und hat einen wettbewerbsfähigen Preis.
Es verwendet die gleiche 128 GB große GB10-Plattform wie die anderen Systeme; außerdem sind Konfigurationen mit 1 TB und 4 TB erhältlich. Gigabyte bietet außerdem 4 TB-Versionen mit entweder PCIe Gen4- oder PCIe Gen5-Speicher.
Die ATOM-Plattform ist mit Gigabyte’s AI TOP Utility ausgestattet, das Werkzeuge für das Herunterladen von Modellen, die Schlussfolgerungen, RAG und maschinelles Lernen bereitstellt und gleichzeitig den Einstieg in die Ausführung lokaler Modelle im Vergleich zu den anderen hier vorgestellten Modellen relativ vereinfacht.
Der Preis ist eine weitere Attraktion. Unsere Preistabelle für Oktober 2026 zeigt, dass die Gigabyte AI TOP ATOM mit 4 TB die günstigste Option ist, die wir anbieten können. Auf unserer Partnerseite BuyZero sind derzeit Gigabyte AI TOP ATOM-Konfigurationen ab 5.033,61 € ohne Mehrwertsteuer erhältlich.
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HP ZGX Nano G1n KI-Station
Der HP ZGX Nano G1n ist eine gute Wahl für Käufer, die eine anspruchsvolle Arbeit zu langen Zeiträumen durchführen möchten. Wenn Sie einen Spark für eine anhaltende, kontinuierliche Nutzung benötigen, ist dieser Modell die richtige Wahl.
Das liegt daran, dass HP ein aktives Kühlsystem mit zwei integrierten Ventilatoren verwendet. Wir empfehlen diese Konstruktion für Nutzer, die kontinuierliche Betriebsdauer unter Last durchführen möchten, beispielsweise wenn der Spark als Grundlage für ein KI-Produkt oder -Service mit konstantem Betriebsdauervermögen eingesetzt wird.
Der HP ZGX Nano G1n ist mit 2 TB oder 4 TB NVMe-Speicher erhältlich und wird mit dem NVIDIA DGX OS ausgeliefert, HP bietet jedoch auch sein eigenes ZGX Toolkit an, das eine Reihe von Tools für die einfachere Modell-Download, das Abbilden von Ergebnissen, RAG und maschinelles Lernen bietet.
HP ZGX Nano G1n AI Station bei BuyZero kaufen.
NVIDIA DGX Spark Founders Edition
Das Original-NVIDIA DGX Spark ist das Referenzmodell der Plattform. Bitte beachten Sie jedoch, dass dieses Modell bald eingestellt wird und daher nur noch sehr begrenzte Bestände verfügbar sind.
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Es verfügt über 128 GB Unified Memory und 4 TB Speicher. Die PNY-Markenprodukte DGX Sparks sind die Originalhardware von NVIDIA und nicht eine separate Designvariante von OEM-Herstellern.
Dies ist die einfachste Wahl für Käufer, die eine NVIDIA-Markenmaschine anstatt einer OEM-Version der GB10-Plattform wünschen. Außerdem ist sie unserer Meinung nach die coolste.
Erfahren Sie mehr über die NVIDIA DGX Spark Founders Edition bei BuyZero.
MSI EdgeXpert MS-C931
Der MSI EdgeXpert ist eine extrem portable Implementierung des DGX Spark, wiegt rund 1,2 kg und benötigt etwa 1,19 Liter Platz (sehr klein). Es ist eine attraktive Option für alle, die ein KI-System an einen Kundenstandort, ein Labor oder an einen Feldstandort bringen möchten.
MSI bietet Versionen mit 1 TB und 4 TB Speicher, die dieselbe 128 GB große Unified-Speicher- und 273 GB/s große Bandbreite wie andere GB10-Systeme bieten.
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ASUS Ascent GX10
ASUS nennt sein GB10-System Ascent GX10. Es nutzt die Standard-NVIDIA-Plattform GB10 mit 128 GB Unified Memory und ist in den Speicherkonfigurationen 1 TB, 2 TB und 4 TB erhältlich. Es läuft unter dem NVIDIA DGX OS und dem gleichen NVIDIA-KI-Softwarestack, der auf der gesamten Plattform verwendet wird.
Pi3g ist ein Partner von ASUS IoT und liefert den Ascent GX10 über BuyZero.
Der Ascent GX10 ist für Käufer sinnvoll, die eine bestehende Präferenz für ASUS-Hardware oder -Support haben oder in denen die erforderliche ASUS-Konfiguration besser verfügbar ist als bei konkurrierenden GB10-Modellen.
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Die KI-Leistung sollte im Allgemeinen mit anderen 128 GB großen GB10-Systemen vergleichbar sein, daher sollten Sie vor einer höheren Preiszahlung die aktuelle Preisliste sorgfältig prüfen.
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Lenovo ThinkStation PGX
Das Lenovo ThinkStation PGX ist besonders interessant im unteren Preissegment des 128 GB-Marktes.
Im Oktober 2026 könnte der 1 TB große ThinkStation PGX ohne Betriebssystem für 5.038 € ohne Mehrwertsteuer gekauft werden, was ihn zum günstigsten 128 GB GB10-System unserer aktuellen Liste macht. Die Preise steigen jedoch derzeit.
Es stehen Konfigurationen mit 1 TB, 2 TB und 4 TB zur Verfügung.
Der günstigste Preis bietet das Modell ohne Betriebssystem mit 1 TB Speicherplatz. Dies ist eine attraktive Option, wenn Sie selbst die Konfiguration der Maschine durchführen können und Ihr Hauptziel es ist, Zugang zur Compute-Plattform GB10 zu den günstigsten Konditionen zu erhalten.
Der Nachteil ist, dass Sie bei diesen Modellen weniger Speicherplatz erhalten und mehr Konfigurationen durchführen müssen als bei vielen vorkonfigurierten Alternativen.
Siehe unsere Aktuelle Preisvergleiche für DGX Spark Informationen zu den Preisen und Verfügbarkeit von Lenovo ThinkStation PGX.
Dell Pro Max mit 10 GB
Das Spark-System von Dell ist das Dell Pro Max mit GB10, das in Konfigurationen mit 1 TB, 2 TB und 4 TB erhältlich ist und die gleiche GB10-Computing- und 128 GB-Unified-Memory-Architektur verwendet.
Unsere Preisschätzungen für Oktober ergaben, dass die 4-TB-Konfiguration von Dell mit 5.667 € ohne Mehrwertsteuer zu den günstigsten Systemen gehörte und damit mit den NVIDIA Founders Edition- und MSI-Systemen konkurrenzfähig war.
Bedingt allein durch die KI-Leistung gibt es nur wenig Grund zu der Annahme, dass das Dell GB10 einen deutlich besseren Wert erzielen würde als ein preiswerteres System mit demselben Prozessor und der gleichen Speicherkapazität.
Siehe unsere DGX Spark-Preisschlüssel Für den aktuellen Dell Pro Max mit GB10-Preisen.
Acer Veriton GN100
Die Acer Veriton GN100 AI Mini Workstation ist ein weiteres System mit 128 GB Speicher und ist mit bis zu 4 TB Speicher erhältlich.
Unsere Preisschätzungen für Oktober ergaben, dass der 4-TB-Acer bei rund 6.013 € ohne Mehrwertsteuer erhältlich war.
Wie bei den Systemen von Dell und Lenovo hängt die Wahl weitgehend von den aktuellen Preisen, den Speicheranforderungen, der Verfügbarkeit und dem bevorzugten Hersteller ab, da die KI-Performance im Großen und Ganzen ähnlich ist.
Schauen Sie sich unsere Aktuelles Preisverzeichnis für DGX Spark für die Verfügbarkeit von Acer.
Was kann man mit einem DGX Spark betreiben?
Die Kernplattform von Spark ist für Modelle mit bis zu etwa 200 Milliarden Parametern pro Spark mit 128 GB Speicher ausgelegt; die genaue Grenze hängt von der Modellarchitektur und der Quantisierung ab.
Das bedeutet, dass zwei Sparks Modelle mit bis zu etwa 405 Milliarden Parametern unterstützen können.
Wir haben Sparks an Kunden verkauft, die sie für Workloads wie folgt verwenden:
- Lokale LLM-Inferenz.
- Private KI-Assistenten.
- RAG nutzt Unternehmensdokumente.
- Agentische KI-Anwendungen.
- KI-Entwicklung und Prototyping.
- LoRA und andere Feinabstimmungslasten.
- Entwicklung von maschinellem Lernen.
- Vision AI.
- Robotikentwicklung.
- Forschung und Bildung.
- Testen von Anwendungen vor deren Migration in eine größere NVIDIA-Infrastruktur vor Ort.
Der 128 GB große Unified-Memory-Pool des Spark ermöglicht es Ihnen, KI-Modelle zu laden, die zu groß sind, um in die Speicherkapazitäten vieler High-End-Workstations oder Gaming-GPUs passen.
Unser Team hat das Open-Source-Framework Local Deep Research mit Qwen 27B auf der Hardware von DGX Spark implementiert und so einen vollständig lokalen Forschungszyklus geschaffen, anstatt das Modellinference an einen externen KI-Anbieter zu übermitteln.
Lesen Sie unseren Test zu DGX Spark Local Deep Research.
Für wen ist die DGX Spark?
Ein DGX Spark ist geeignet für alle, die LLMs lokal betreiben möchten – von Hobbysten bis hin zu multinationalen Unternehmen.
Zu unseren Kunden, die den DGX Spark gekauft haben, gehören:
- Entwickler, die lokale große Modelle lokal benötigen.
- Kleinunternehmen, die KI-Produkte entwickeln.
- Privat oder souveräne KI-Implementierungen.
- RAG-Systeme, die sensible Unternehmensdaten enthalten.
- Universitäten und Forschungsgruppen.
- Unternehmen, die Kunden-Demonstrationen von KI-Tools durchführen möchten.
- Hersteller von Edge-AI-Geräten.
- Teams, die die Abhängigkeit von externen KI-APIs reduzieren möchten.
Was kann ein DGX Spark nicht tun?
DGX Spark ist ein leistungsstarkes Desktop-KI-System, aber es ist keine Miniatur-Alternative für jeden GPU-Server. Seine Hauptbeschränkung liegt in der Leistung bei der Ausführung sehr großer Modelle. Ein 70-Bit-Q8-Modell könnte beispielsweise passen, aber unsere eigene Testdurchführung mit Llama 3.3 ergab eine Geschwindigkeit von etwa 3 Tokens pro Sekunde, was nicht sehr schnell ist.
Die zweite Einschränkung betrifft die Modellgröße. Eine einzelne Spark mit 128 GB Speicher ist für Modelle mit bis zu etwa 200 Milliarden Parametern ausgelegt, abhängig von der Quantisierung. Modelle darüber benötigen mehrere Systeme oder eine andere Hardwareplattform wie die DGX Station.
Der Spark ist am besten geeignet, wenn Sie eine große Menge an KI-adressierbarer Speicherinfrastruktur in einem sehr kleinen lokalen System benötigen.
Kann man mehrere DGX Sparks verbinden?
Ja. Sie können mit einer DGX Spark-Maschine beginnen, Ihre Workloads validieren und dann eine weitere hinzufügen, falls Sie eine größere Modellkapazität benötigen.
Jeder 128 GB große Spark verfügt über eine NVIDIA ConnectX-7-Netzwerkinfrastruktur mit einer Bandbreite von bis zu 200 Gbit/s. Zwei Systeme können miteinander verbunden werden, um Modelle mit bis zu rund 405 Milliarden Parametern zu betreiben – abhängig von der Quantisierung und der Modellarchitektur.
Allerdings gibt es Grenzen, wann diese Herangehensweise wirtschaftlich sinnvoll ist. Die Verknüpfung mehrerer Systeme erfordert eine komplexere Netzwerkstruktur, und ein Ausbau über zwei Systeme hinaus kann die Einrichtung weniger attraktiv machen als ein Umstieg auf eine größere KI-Infrastruktur.
MSI unterstützt offiziell eine Drei-EdgeXpert-Konfiguration mit den beiden ConnectX-7-Schnittstellen an jedem Gerät. Bei einer Konfiguration mit zwei Geräten ist zu beachten, dass das erforderliche QSFP-Verbindungskabel normalerweise nicht im Einzelteil Spark enthalten ist.
DGX Spark Kauftipp: Bei der Bestellung von drei DGX Sparks im Rahmen unseres aktuellen Mehr-Einheit-Angebots können Sie auf Anfrage die Verbindungskabel kostenlos erhalten. Sehen Sie sich unseren DGX Spark-Rabattführer an.
DGX Spark vs. DGX Station: Welche benötigen Sie wirklich?
Der DGX Spark ist für Einzelpersonen, Entwickler und kleine Unternehmen konzipiert, die kleinere KI-Workloads lokal betreiben und dabei bis zu 128 GB Unified Memory nutzen können.
Die DGX Station GB300 hingegen bewegt sich in eine völlig andere Leistungsklasse mit 748 GB kohärentem Speicher und ist technisch in der Lage, Modelle mit bis zu 1 Billion Parametern zu betreiben.
Für einen einzelnen Entwickler, ein kleines Unternehmen, eine lokale RAG-Anwendung oder ein experimentelles KI-Projekt bietet Ihnen Spark viel mehr praktische Rechenleistung als Sie benötigen.
Für ein Team, das mit sehr großen Modellen arbeitet, hohe Auswertungsraten benötigt, auf großflächige KI-Anwendungen zurückgreift oder eine gemeinsame Infrastruktur nutzt, ist DGX Station viel leistungsfähiger.
Lesen Sie unsere vollständige Vergleich von DGX Spark und DGX Station.
FAQ zu NVIDIA DGX Spark
Hier sind die Antworten auf Fragen, die wir immer wieder sehen.
Wie viel kostet eine NVIDIA DGX Spark?
Ab Oktober 2026 umfasst der DGX Spark-Markt ein ziemlich breites Preissegment.
Der neue 64 GB große Spark startet bei rund 3.150 € ohne Mehrwertsteuer.
Bei Systemen mit 128 GB Speicherplatz liegt der Preis in unseren aktuellen Preiskennzahlen zwischen rund 5.038 und 8.096 Euro ohne Mehrwertsteuer, abhängig vom Hersteller, der SSD-Größe, des Betriebssystems und der aktuellen Verfügbarkeit.
Sehen Sie unsere ständig aktualisierte NVIDIA DGX Spark Preisvergleich für aktuelle Preise und Lieferzeiten.
Wie steht es um die 64 GB große DGX Spark?
NVIDIA stellte im Oktober 2026 eine kostengünstigere Version von DGX Spark mit 64 GB Speicher vor, die über den Pi3g ab rund 3.150 € ohne Mehrwertsteuer erhältlich ist.
Eine 64 GB-Version hat nicht die gleiche Modellkapazität wie die 128 GB-Versionen, die in den meisten Teilen dieser Anleitung beschrieben werden. Daher sollten Käufer diese Versionen nicht als austauschbar betrachten.
Bei kleineren lokalen Modellen und der Entwicklung von KI könnte der niedrigere Kaufpreis das 64 GB große System attraktiv machen.
Wenn Ihr Grund für den Kauf des Spark-Modells die Möglichkeit ist, sehr große Modelle lokal zu laden, bleibt der zusätzliche Speicherplatz in den 128 GB-Systemen eine der wichtigsten Vorteile.
Schauen Sie sich unsere DGX Spark-Preisschlüsselseite Aktuelle Verfügbarkeit für 64 GB.
Kann man bei einem DGX Spark Rabatt erhalten?
Ja.
Es gibt drei Hauptwege, die über Pi3g möglich sind.
- NVIDIA Inception-Rabatt. Qualifizierte Start-ups können sich für den Hardware-Rabatt von NVIDIA Inception bewerben.
Das Programm umfasst sowohl Systeme der DGX Spark Founders Edition als auch Geräte der OEM-Marke GB10. Bei der Erstellung Ihres Angebots kann Pi3g den genehmigten Rabatt über den Hersteller und den Händler verarbeiten.
Die Hardware ist für die eigene Entwicklung, Demonstration, Testung, Evaluierung und Proof-of-Concept-Arbeit des Startups bestimmt, und nicht für den Wiederverkauf.
Lesen Sie unseren vollständigen Leitfaden zu NVIDIA DGX Spark Inception-Rabatte.
- NVIDIA-Schulungsgutschein
Qualifizierte Universitäten, Forschungseinrichtungen und andere zugelassene Bildungsorganisationen können sich für die NVIDIA-Ausbildungsprämie bewerben.
Mit Pi3g können Sie die erforderlichen organisatorischen Informationen über den Verteilungsprozess und den Herstellerprozess eingeben und anschließend ein Angebot mit dem genehmigten Rabatt bereitstellen.
Die genauen erforderlichen Beweismittel variieren, können jedoch eine institutionelle E-Mail-Adresse, eine Universitätsauftragsbestätigung oder Dokumentation zu Forschungsförderungen umfassen.
- Großrabatte für Bestellungen mit einem Bestellwert von über zehn DGX Sparks.
Bei Projekten mit drei Einheiten können wir derzeit die erforderlichen Verbindungsleitungen auf Anfrage kostenlos hinzufügen, sofern Sie die in unserem Angebot beschriebene Option nutzen. DGX Spark-Rabatt-Hinweis.
Ist es möglich, ein DGX Spark zu mieten?
Ja, Sie können eine physische DGX Spark mieten oder eine DGX Spark aus der Ferne mieten.
Erfahren Sie mehr Mehr dazu hier.
Wo kann man einen DGX Spark kaufen?
Pi3g verkauft die gesamte Palette der DGX Spark- und GB10-Systeme und kann Ihnen dabei helfen, Modelle zu vergleichen, bevor Sie sich entscheiden.
Viele Systeme können direkt über unsere Schwesterseite bestellt werden. Die KI-Hardware-Shop von BuyZero.
Wenn Sie bereits die Modelle und Workloads kennen, die Sie ausführen möchten, senden Sie diese an uns, und wir können Ihnen helfen, festzustellen, welche Spark-Konfiguration sinnvoll ist – ob Sie mehrere Systeme benötigen oder ob eine direkte Migration auf eine DGX Station besser geeignet wäre.
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