Donnerstag, 15. Okt. 2026 17:55 - [rj]
Nvidia hat mit der RTX-Spark-Plattform nach fast zwei Jahren Entwicklungszeit sein erstes eigenes Notebook-SoC auf den Markt gebracht. Der große Unterschied zu vielen anderen Laptops, das System basiert auf der ARM-Architektur bei der CPU, denn Nvidia besitzt keine X86 Lizenz.
Die ersten vollständigen deutschen Testberichte, unter anderem von Hardwareluxx und ComputerBase sind nun erschienen und zeichnen ein differenziertes, aber insgesamt positives Bild mit klaren Einschränkungen.
Die RTX Spark Plattform in Kürze
Der RTX Spark N1X kombiniert einen 20-Kern-ARM-Prozessor (10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725) mit einer Blackwell-GPU, die je nach Ausbaustufe 6.144 oder 5.120 Shader besitzt. Beide Einheiten teilen sich einen LPDDR5X-Speicherpool mit bis zu 128 GB RAM-Kapazität. Die SoC-TDP liegt in Notebooks bei 45 bis 80 Watt. Im Vergleich zum Vorgänger GB10 im DGX Spark (140 W) ist die Notebook-Variante also deutlich effizienter ausgelegt.
Das einhellige Urteil: Interessant, aber mit Einschränkungen
Beide deutschen Redaktionen bewerten RTX Spark N1X als hoffnungsvollen Start von Nvidia, sehen diesen aber klar als erste Generation mit weiterem Entwicklungspotenzial. Die Stärken liegen bislang eher im Unified Memory und der KI-Leistung, die Schwächen in Preis, CPU und Akkulaufzeit.
Hardwareluxx kommt zum Schluss: Die Plattform "verfolgt eine klare Zielsetzung: die lokale Ausführung von KI-Modellen." Für klassische Endkunden und Gamer seien etablierte x86-Systeme "meist das ausgewogenere Gesamtpaket aus Leistung, Kompatibilität und Preis."
ComputerBase resümiert: "Alles in allem präsentiert sich Nvidia RTX Spark (N1X) nach langem Anlauf als neue, sehr interessante Plattform im Windows-Ökosystem." Gleichzeitig wird deutlich: "Der versammelten Konkurrenz auf einen Schlag die Rücklichter zeigen, kann RTX Spark aber nicht."
RTX Spark Benchmarks: Anwendungen und KI
Der Unified-Memory-Ansatz ist der zentrale technische Vorteil der Plattform. Während eine GeForce RTX 5070 Laptop GPU maximal 12 GB VRAM bietet, stehen bei der 128-GB-Konfiguration bis zu 96 GB als Grafikspeicher zur Verfügung. Die 64-GB-Variante erlaubt bis zu 48 GB.
In den KI-Benchmarks zeigt sich die Plattform stark. ComputerBase testete mit llama-bench (Version B11370, CUDA 13.4) verschiedene LLMs. Bei Modellen, die in 8 GB VRAM passen (Qwen2.5 Coder 7B, Qwen3 8B), erreicht die RTX Spark das Leistungsniveau einer RTX 4070 Laptop GPU mit höherer TDP. Bei größeren Modellen (Qwen3 14B, Qwen3.8 27B, Gemma 4 31B) fallen klassische GPUs mit 8 GB VRAM ab, da Modellbestandteile in den langsameren RAM ausgelagert werden müssen. Die RTX Spark stemmt diese Modelle hingegen vollständig im GPU-Speicher. Interessanter wird dies natürlich noch, wenn man besonders große Modelle anvisiert, allerdings ist dann ein direkter Vergleich unfair, weil diese auf Grafikkarten quasi zum "Stillstand" kommen, sobald ihnen der VRAM ausgeht.
Hardwareluxx verglich die Plattform im MLPerf Client 2.0 mit dem AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo). In der Agent-Workload (Qwen3 8B Data Analyst) benötigte die RTX Spark 57 Sekunden gegenüber 215 Sekunden bei AMD - ein Faktor von rund 3,7. Bei der Bildgenerierung mit Flux 2 Small 4B lag Nvidia mit 37,7 Bildern pro Minute um den Faktor 7 vor AMD (5,4 Bilder/min). Beide Redaktionen weisen allerdings darauf hin, dass unterschiedliche Software-Backends (llama.cpp/CUDA vs. ONNX Runtime/NNAPI) einen direkten Hardwarevergleich erschweren.
In klassischen CPU-Anwendungen (Cinebench, 7-Zip, AIDA64) platziert sich der N1X im oberen Mittelfeld. ComputerBase verglich ihn mit dem Qualcomm Snapdragon X2 Elite und Apples M5/M6: Die CPU-Kerne sind zwei bis drei Generationen alt und verlieren in Single-Thread deutlich gegen die Konkurrenz. In Blender Rendering schneidet die Blackwell-GPU mit 20 Prozent Vorsprung vor dem Apple M6 ab.
RTX Spark und Gaming
Im Gaming-Bereich zeigen beide Tests ein ähnliches Bild: Die GPU-Leistung erreicht das Niveau einer GeForce RTX 5070 Laptop GPU, bleibt aber in CPU-limitierten Szenarien klar dahinter.
ComputerBase nutzt Gears of War: E-Day und Cyberpunk 2077. In Gears of War fällt die RTX Spark bis zu 20 Prozent hinter die RTX 5070 Laptop GPU zurück, da die ARM-CPU die GPU nicht schnell genug versorgen kann. In Cyberpunk 2077 in UHD zeigt sich hingegen der Speicher-Vorteil: Den beiden GeForce-GPUs mit 8 GB VRAM geht der Speicher aus, während die RTX Spark mit 30,5 GB zugewiesenem VRAM am Ende sogar vorne liegt. Aber auch hier ist der Vergleich in gewissem Maß verfälscht, denn hätte die GPU einfach mehr VRAM würde vermutlich auch dort der RTX Spark eher hinten liegen.
Hardwareluxx testete in vier Titeln (Control Resonant, Cyberpunk 2077, Gears of War E-Day, 007 First Light) gegen den AMD Ryzen AI Max+ 395. Die RTX Spark gewann drei der vier Titel, im Durchschnitt um rund 15 Prozent. Allerdings erreichte in keinem der vier Spiele eine durchschnittliche Framerate von 60 FPS bei den gewählten Einstellungen.
Ein interessanter Befund aus dem Hardwareluxx-Test: In 007 First Light stieg die Bildrate von 34,5 FPS mit 8 GB auf 60,1 FPS mit 62,5 GB zugewiesenem Speicher - ein Plus von 74 Prozent. Die Speichergröße hat also, wie ja bereits bekannt, je nach Titel einen erheblichen Einfluss. Genau hier könnte in Zukunft der einheitliche Speicherpool für CPU und GPU einen echten Preisvorteil auch bei normalen Gaming-Systemen liefern, weil sich der RAM einfach je nach Anwendung besser einteilen lässt.
DLSS 5 läuft auf der Plattform, ist aber laut ComputerBase „kein Selbstläufer - dafür ist die Leistung des Chips nicht hoch genug." Das neue DLSS-5-Modell (2. Generation) verbessert die Situation allerdings um 29 Prozent.
Akkulaufzeit und Effizienz
Ein Schwachpunkt der gesamten Plattform ist die Akkulaufzeit unter Last. ComputerBase bemängelt, dass das Asus ProArt P16 "in unseren beiden Standard-Laufzeit-Benchmarks nur im hinteren Drittel" liegt. Hardwareluxx misst 8-9 Stunden bei Video/Office, aber nur 55-80 Minuten bei Gaming bzw. KI-Volllast. Die Ursache dürfte im Chiplet-Design liegen: Das GPU-Chiplet muss selbst bei Videowiedergabe aktiv bleiben, da die Codec-Unit darauf sitzt.
In Sachen Effizienz zeigt die Plattform aber ihre Stärke: ComputerBase betont, dass die Kombination aus Leistung und Stromverbrauch bis dato so nicht gegeben war. Im Akkubetrieb erreicht die RTX Spark laut ComputerBase 97 Prozent der Netzteil-Leistung.
RTX Spark Preis ist das größte Problem
Beide Redaktionen nennen den Preis als den größten Haken. Die Einstiegskonfiguration (24 GB) kostet ab 2.899 Euro, bietet aber nur 8 GB VRAM - kein Vorteil gegenüber einer klassischen 8-GB-GPU.
Links zu den Testberichten
TL;DR
- Die ersten deutschen Tests bewerten die RTX-Spark-Plattform als technisch interessante, aber teure erste Generation mit klarer KI-Fokussierung
- Das bis zu 96 GB große Unified Memory ist der größte technische Vorteil und ermöglicht lokale KI-Modelle, die klassische Notebooks nicht stemmen können
- Im Gaming erreicht die Plattform das Niveau einer RTX 5070 Laptop GPU, verliert aber in CPU-limitierten Szenarien und ist deutlich teurer als x86-Alternativen
- Akkulaufzeit unter Last (55-80 Minuten) und der hohe Einstiegspreis ab 2.899 Euro sind die größten Kritikpunkte beider Redaktionen
