NVIDIAがRTX Sparkエコシステムを拡張、Nemotron 3.5 TranscribeやLiquid AIモデル、エージェント向けリソース制御機能を投入

NVIDIAは、RTX Spark WindowsノートPCプラットフォーム向けに、ローカルAIソフトウェア群、オープンウェイトモデル、開発者向けツールを発表した。今回のアップデートでは、NVIDIA Nemotron 3.5 TranscribeやLiquid AIのLFM3ファミリーを筆頭とする音声・マルチモーダル・エージェント特化型モデルが導入されたほか、NVIDIA App内でのきめ細かなGPUリソース割り当て制御機能が追加された。

現在、ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft、MSIから2,599ドルから提供されているRTX Sparkシステムは、NVIDIA Blackwell RTX GPUとNVIDIA Grace CPUを単一のスーパーチップ上に統合している。同システムは最大128GBのユニファイドメモリ、最大1ペタフロップスのFP4 AI性能を提供し、最薄部14mm、重量わずか3ポンドの筐体を実現している。

Nemotron 3.5 Transcribeがローカルシリコン上でプロンプトによる音声処理を実現

今回のNVIDIAのソフトウェアリリースの目玉は、文字起こし、話者分離、翻訳、音声に対するクエリ応答を単一のモデルに統合するよう設計されたオープンウェイト音声モデル「Nemotron 3.5 Transcribe」だ。開発者は複数の特化型パイプラインを連結させる代わりに、「話者ラベル付きで文字起こしを行う」「音声を英語に翻訳する」「録音された会議で決定された事項をリストアップする」といった自然言語の指示（プロンプト）をモデルに与えることができる。

Nemotron 3.5 Transcribeの主な仕様およびベンチマーク結果は以下の通りだ。

• 規模と効率性： 約43億のアクティブパラメータを採用しており、現行トップのオープンウェイトモデルと比べてパラメータ数を80%削減している。

• ベンチマーク： Hugging Face Open ASRで首位、Artificial Analysisのオープンウェイトモデル部門で第2位にランクインしている。

• 言語サポート： インド系7言語を含む40言語に対応し、医療、金融、カスタマーサービス分野における特定ドメイン向けのフォーマットや語彙のカスタマイズオプションを備える。

• デプロイオプション： 現在Hugging Faceで公開中であり、RTX Spark、DGX Spark、Jetson AGX Thor、BlackwellデータセンターGPU向けに、NeMo-Speech.cppおよびvLLM経由でデプロイ可能な量子化NVFP4バージョンが提供される予定だ。

Liquid AI LFM3と小型エージェントモデル

NVIDIAはまた、Liquid AIのLiquid Foundation Modelsである「LFM3」ファミリーへの即日サポートを展開した。共通のバックボーン上でテキスト、ビジョン、音声、オムニ、意思決定タスクをカバーするこれらオープンウェイトモデルは、llama.cppやvLLMを用いてRTX Spark上でローカルに実行・ファインチューニングが可能だ。Liquid AIの17億パラメータのベースモデルは、従来の26億パラメータアーキテクチャを顕著に上回る性能を発揮し、Hermes Agent、Pi、OpenClawにおける自律型エージェントが画面入力の処理、電子メールやカレンダーの管理、技術文書の解析を行うのを支援する。

軽量なローカルエージェントのデプロイを拡大するため、NVIDIAは以下も強調した。

• Nemotron 3.5 Bolt E4B： Ollama、Unsloth、LM Studio、vLLMなどのツールにおいて、マルチステップのエージェントアクションや対話タスクにわずか4GBのメモリしか必要としない。より大規模なNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B（24GB）は、より重いローカルワークロード向けに設計されている。

• FLUX 3 Image Klein： Black Forest Labsによる56億パラメータのオープンウェイト画像生成・編集モデルで、8GBのVRAMを搭載したRTX GPUにデプロイ可能であり、NVIDIA NeMo AutoModelレシピを用いてカスタマイズできる。

システムリソースの分割とシミュレーションワークフロー

アクティブなユーザータスクを処理しながら自律型バックグラウンドエージェントを実行するシステムをサポートするため、NVIDIA Appの「System > Advanced」配下にリソース管理機能が導入された。ユーザーは、アクティブなフォアグラウンドソフトウェアに向けてGPUコンピュートのバランスをシフトさせたり、バックグラウンドで動作するエージェントにより高い優先度を付与したりできる。なお、この機能を利用するにはWindowsの「ハードウェア アクセラレータによる GPU スケジューリング」が有効になっている必要がある。

ロボティクス分野において、NVIDIAはGTC Berlinの基調講演デモでHugging Faceの「Microduck」ロボットのトレーニングにRTX Sparkがどのように活用されたかを説明した。そのワークフローでは、Hermes AgentとNemotron 3.5 Boltが障害物コースを計画し、Astraが3Dアセットを生成、NVIDIA Isaac Labがナビゲーションポリシーをトレーニングし、RTX SparkがNVIDIA Isaac Sim内でのポリシー検証を担当した。

スタンドアロンのワークステーション構成向けとして、NVIDIAはパートナーメーカー各社が、エッジでのファインチューニングや推論向けにDGX OSを実行するGB10 Grace Blackwell Superchipを搭載したデスクトップ機「DGX Spark 64GB」も出荷していることを明らかにした。