NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores: quase como um modelo de 20 núcleos, mas com 32 GB de memória

O NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores é a versão de entrada do processador da NVIDIA para notebooks com Windows 11 Arm. Ele combina 18 núcleos Grace com gráficos Blackwell equipados com 5120 núcleos CUDA. No Cinebench 2026, um notebook com esse chip chegou a superar uma das configurações com 20 núcleos.

No entanto, os notebooks disponíveis com o N1X básico têm apenas 24 ou 32 GB de memória, enquanto a versão mais potente aparece em configurações de até 128 GB. Para redes neurais locais, essa limitação é mais importante do que a diferença na quantidade de núcleos de CPU.

Diferenças em relação ao RTX Spark N1X de 20 núcleos

Ambas as versões usam a arquitetura gráfica Blackwell, memória LPDDR5X compartilhada com barramento de 256-bit e oferecem suporte a CUDA, DLSS e ray tracing por hardware. A faixa de TDP é de 45-80 W. O desempenho em IA informado se refere a cálculos para redes neurais, e não a FP32.

A documentação oficial da NVIDIA apresenta uma divergência: a especificação detalhada limita a memória do N1X básico a 32 GB, enquanto a página geral do RTX Spark indica 64 GB. Até o momento, foram confirmadas no varejo configurações com 24 e 32 GB.

Desempenho da CPU: 18 núcleos quase não ficam atrás de 20

A StorageReview comparou o Lenovo Pro 9n 15 com o N1X básico a dois notebooks com a versão de 20 núcleos. Os dispositivos foram testados ligados à tomada, no modo de alto desempenho.

Cinebench 2026

O Lenovo de 18 núcleos ficou apenas 8% atrás do HP no teste multithread, mas superou o Yoga 9n de 20 núcleos em 2%. A diferença está relacionada às configurações de energia e ao sistema de resfriamento dos notebooks.

No Geekbench 7, o Lenovo Pro 9n de teste marcou 2470 pontos no Single-Core e 20 924 no Multi-Core. Esses resultados foram obtidos pela Micro Center usando outra metodologia. No geral, o N1X básico fica próximo da versão mais potente em tarefas multithread, incluindo renderização e compilação.

Blackwell: desempenho em jogos e no 3DMark

O RTX Spark básico conta com 5120 núcleos CUDA, Tensor Cores de quinta geração e RT Cores de quarta geração.

Nos testes da Micro Center, os gráficos do Lenovo Pro 9n marcaram 2822 pontos no 3DMark Steel Nomad e 6737 no Port Royal. Para comparação, o ASUS ProArt P16 com N1X de 20 núcleos obteve 3134 pontos no Steel Nomad, enquanto o HP HyperX Omen 16 com GeForce RTX 5070 Laptop marcou 3049. Os resultados foram obtidos em laboratórios diferentes, portanto a comparação é apenas aproximada.

Nos jogos, o Blackwell integrado geralmente fica atrás das GeForce dedicadas.

Testes de jogos do Notebookcheck, 1920 × 1080

Os testes foram realizados sem escalonamento de resolução e sem geração de quadros. Os notebooks têm configurações de energia e sistemas de resfriamento diferentes.

No Cyberpunk 2077, o Blackwell básico ficou 11% atrás da RTX 5060 Laptop; no Baldur's Gate 3, a diferença foi de 14%. Para uma GPU integrada, esse é um resultado alto, embora não seja possível avaliar o desempenho geral com base em apenas dois jogos.

As limitações do Windows on Arm também continuam presentes. Jogos sem suporte nativo a Arm podem funcionar por meio da emulação Prism, mas a compatibilidade depende do jogo específico, de sua proteção e das bibliotecas utilizadas.

Redes neurais locais: desempenho e limitações de memória

O RTX Spark usa memória compartilhada entre CPU e GPU. No entanto, no Windows, a quantidade disponível para a GPU precisa ser alocada separadamente por meio do NVIDIA App.

No Lenovo Pro 9n testado, 12 GB dos 32 GB de memória foram alocados para a GPU, deixando 20 GB para o sistema. A StorageReview conseguiu aumentar a alocação para 16 GB, mas o NVIDIA App alertou sobre uma possível instabilidade com configurações extremas.

Com os 12 GB originais, o laboratório não conseguiu executar o teste do gpt-oss:20b, que exigia mais memória de GPU disponível. O resultado pode ser diferente com outra distribuição de memória ou outro método de carregamento.

Velocidade de geração de LLMs locais

Os resultados do Llama 3.1 8B foram obtidos pela StorageReview no MLPerf Client 2.0. O Bonsai 27B e o Gemma 4 12B foram testados pela Micro Center. As faixas refletem cenários diferentes, com solicitações curtas e longas. A velocidade de modelos diferentes não é comparada diretamente.

No MLPerf, o N1X básico ficou apenas 2% atrás do HP de 20 núcleos na velocidade de geração do Llama 3.1 8B. Ao mesmo tempo, o Lenovo conseguiu executar o Bonsai 27B a até 42 tokens/s.

A possibilidade de execução depende não apenas da quantidade de parâmetros, mas também da quantização, do tamanho do contexto e da memória ocupada por outros aplicativos. Por isso, o teste bem-sucedido de um modelo 27B não garante que qualquer modelo desse tamanho funcionará.

Preço: vale a pena economizar na versão básica?

Em novembro de 2026, a Micro Center oferecia duas configurações do Lenovo Pro 9n.

Os preços consideram os descontos da Micro Center e podem mudar.

O acréscimo de $1000 oferece dois núcleos de CPU adicionais, 20% mais núcleos CUDA, o dobro de memória e um SSD de 2 TB em vez de 1 TB.

Para LLMs locais, o aumento da memória é especialmente útil. Além disso, a LPDDR5X é soldada à placa, portanto não pode ser expandida depois da compra.

Uma alternativa são notebooks com GeForce RTX 5070 ou RTX 5080 Laptop dedicadas. Eles são mais adequados para jogos e aplicativos tradicionais do Windows para x64. No entanto, a quantidade disponível de memória da GPU nesses modelos é determinada principalmente pela memória de vídeo própria da placa, e não pela RAM geral do sistema.

Vale a pena comprar o NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores?

O N1X básico deve ser considerado para tarefas que exigem CUDA e programas compatíveis com Windows on Arm:

• Execução local de LLMs que caibam na memória disponível da GPU.
• Desenvolvimento e teste de programas com CUDA.
• Aceleração por GPU em aplicativos profissionais compatíveis.

Em desempenho de CPU, o N1X básico fica próximo da versão mais potente, enquanto os gráficos integrados conseguem lidar até com jogos exigentes. Mas, para LLMs locais maiores, é melhor escolher uma configuração com 64 ou 128 GB de memória.

Por cerca de $2800, o RTX Spark N1X 18 Cores continua sendo uma solução especializada. Se CUDA em Arm não for necessária, um notebook x86 com GeForce dedicada pode ser uma opção mais vantajosa.