NVIDIA 发布 DGX Spark 64GB 内存配置，为开发者提供更低成本的本地 AI 开发与部署平台。该配置支持高达 1000 亿参数的模型完全在设备上运行，并可通过 NVIDIA Sync Cluster Assistant 将两台设备集群，将内存扩展至 128GB，在 Qwen 3.8 27B 测试中实现最高 1.7 倍的性能提升。
推荐理由：NVIDIA 为 DGX Spark 推出更低内存配置，降低了本地 AI 开发的门槛，并展示了通过集群扩展性能的具体方法。
面壁 MiniCPM5-2B 模型发布，为2B参数量级的密集Transformer模型，支持131,072上下文长度，适用于本地部署和资源受限场景。模型在2B规模中达到开源SOTA，平均分53.9，优于多个4B模型，在代码、数学、长上下文、工具调用和智能体任务中表现突出。
推荐理由：原文给出了模型参数、训练数据、评测基准和多芯片部署方案，读者可以据此判断它在2B规模模型中的性能定位和本地部署可行性。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 模型已在 Ollama 上提供，这是一个专为长期运行的智能体设计的 300 亿参数开源模型。它采用混合专家架构，每 token 仅激活 30 亿参数，支持高达 100 万 token 的上下文，并针对本地 NVIDIA RTX 设备进行了优化，可实现比同类开源模型高 4 倍的吞吐量。
推荐理由：原文提供了模型的核心架构、性能基准和本地部署优势，读者可以据此评估它是否适合作为长期运行的智能体基座。