自 DGX Spark 發佈以來，這段探索之路挑戰與收穫並存。在成功完成軟件移植的攻堅後，我們決定將這段時期的實戰經驗系統梳理，轉化為一份關於模型選擇與性能優化的實用指引，希望能助力更多團隊高效利用 DGX Spark。
模型選擇策略：效率與性能並重
經過充分測試，我們發現不同模型在 DGX Spark 平台上的表現存在明顯差異。
以下是我們的具體推薦：
文本生成模型首選：
gpt-oss-20b：
是目前在 DGX Spark 平台上表現最為理想的文本生成模型。我們的測試數據顯示，該模型的生成速度相當令人滿意，單用户情況下可以達到40 token/s 的速率，完全能夠滿足生產環境的需求。
多模態模型推薦：
當前建議採用 Qwen2.5-VL-7B FP16 版本
在精度與性能間取得良好平衡
適用於大多數多模態應用場景
發揮大顯存優勢：
DGX Spark 的顯存優勢在文生圖任務中尤為突出，
推薦模型：
FLUX：
在圖像生成質量方面表現卓越，建議使用 FP4 版本，是速度與質量的均衡選擇
Qwen-Image：
具有出色的圖像理解和生成能力
這些模型能夠充分利用 DGX Spark 的大顯存特性，實現高質量的文生圖效果。
這些模型能充分釋放 DGX Spark 的大顯存潛力，實現高質量的文生圖效果。
關鍵實踐經驗
在模型部署過程中，我們總結了以下核心經驗：
- 分批加載策略：合理規劃模型加載順序，避免顯存衝突
- 動態資源分配：根據任務特性靈活調配 DGX Spark 資源
- 預熱機制：建立模型預熱流程，保障服務穩定
未來展望
隨着技術持續演進，我們相信 DGX Spark 在模型支持方面還有更大優化空間。我們將持續分享實戰經驗，也期待與各位同行深入交流，共同推動 AI 基礎設施進步。
