两台 128 G 统一内存的 DGX Spark 连在一起能跑怎样的模型？

知名 AI 技术博主 Alex Finn 最近把第二台 DGX Spark 带回了家，和原本的那台拼在一起，组成了 256 GB 共享内存的本地算力集群。不得不说，DGX Spark 的工业设计很有苹果的精致感，而且设置起来非常简单，插上电它就会自动创建 Wi-Fi 网络，直接用主力电脑连过去就能配置，连显示器都不用接。

为了让家里的所有设备，包括 Mac Studio 和游戏电脑都能用上这个集群，Alex 用 Tailscale 组建了一个局域网。这样哪怕出门在外，用手机或者普通笔记本也能随时调用家里的本地模型。这种安排比花上万美元去买满配的 MacBook Pro 划算得多，毕竟笔记本合上就关机，运行久了还烫手，而家用服务器可以始终保持在线。

这次 Alex 在集群上重点测试了 Deepseek 4.1 Flash。本地跑大模型最棒的地方在于思维链完全透明，你能直观地看到它是怎么思考。简单的贪吃蛇网页代码它不到一分钟就写完了。随后他又尝试用一句话让它开发一个暗黑风格的 3D 游戏，模型不仅用 three.js 搞定了复杂的关卡和升级机制，甚至在写完后自己截图进行了运行测试。

很多人会问，既然每个月都在订阅云端模型，为什么还要折腾本地模型。Alex 认为，一旦你拥有了免费且无限制的 Token，AI 的使用场景就会发生根本性变化。他把这称为环境智能，也就是那些可以让它全天候运行的任务，比如让本地模型 24 小时不停地进行代码审查，或者在网上筛选商业机会。这种不心疼成本的无限调用，才是本地大模型真正的魅力所在。

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