DGX Sparkを実測：128GBボックス4種 vs Mac mini（2026-09時点）
投稿日 動画公開
DGX Sparkをクラウドで借り、Mac mini M6 32GBと同じモデルで測定。一人ならMac mini（64対40トークン）、同時16人の合計はDGX（319対166）。128GBボックス4種の判断順序。価格は2026-09時点。
DGX Sparkをクラウドで借りて実際に測ったところ、一人で使う速度はMac mini M6 32GBが上回り（同じ35B-A3B 4ビットモデルで、毎秒64対40トークン）、複数人が同時に使う場合の合計はDGX Sparkが上回りました（同時16人の合計で319対166トークン）。128GBをCPUとGPUで分け合うボックス4種は、「一人か複数人か、CUDAが必要か、価格が先か」で分かれました。
基準日のご案内。 この記事の価格・製品情報は、動画の公開日（2026-09-28）、価格の閲覧日2026-09-27を基準にしています。その後、価格や製品構成が変わっている可能性があります。動画の時点では未発売だったRTX Sparkは、その後に発売の知らせが出ましたが（当チャンネルの2026-10-20の動画を参照）、この記事には反映していません。購入前に最新の価格を別途確認してください。この記事は5分30秒の動画の内容を文章として整理し直したものです。動画は韓国語で進行します。
128GBボックス4種を1つの表で（2026-09-27基準）
| ボックス | メモリ帯域幅 | ソフトウェア | 価格（動画の公開日基準） |
|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 273GB/s | CUDA | $4,999（Amazon） |
| Ryzen AI Max+ 395 ボックス | 256GB/s | ROCm | $2,800~3,999 |
| RTX Spark N1X | 約300GB/s | CUDA・Arm | 未発表（Morgan Stanley推定 $2,899） |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 614GB/s | MLX | 約9,390,000ウォン（動画の表記、韓国での価格） |
帯域幅はメーカー公式（RTX Sparkは発表されたスペック）で、価格は動画に記載された値です。このうち自分たちで直接測ったのはDGX Sparkだけです。残りの3つは、スペック・推定・引用です。
文字の生成速度は、まず帯域幅で見積もる
文字を1つ作るたびにモデル全体をメモリから読み込むため、速度はおおよそ「帯域幅÷モデルサイズ」に比例します。Mac Studio M5 Maxは614で、DGX Sparkの273の約2.2倍です（計算）。
40GBの70B密モデル4ビットに「帯域幅÷サイズ×約80%」を当てはめると、DGX SparkとAMDは毎秒約5トークン、RTX Sparkは約6、M5 Maxは約12トークンです（推定）。70Bは、借りたDGX Sparkで2回失敗し（ホストの再起動、ログを残さないサーバーの終了）、直接測れませんでした。Tom's Hardwareの測定では、M5 Ultra（1.2TB/s）のトークン速度がDGX Sparkの約4倍で、帯域幅比の4.4倍に近い値でした（引用・二次情報）。
借りて測ったDGX Spark：一人で使う場合
2026-09-28に、クラウド（vast.ai）でDGX Sparkを1時間あたり$0.387で借りました。メモリは121GiBと認識され、CPUはARMの20コアです。
最近人気のモデルは、全体は大きくても、文字ごとに一部だけを計算するMoEです。同じ8つの質問を繰り返し使うQwen3.6 35B-A3B 4ビットで、一人が300トークンを受け取る速度を測りました（実測）。
| 構成 | 一人あたりの毎秒トークン |
|---|---|
| Mac mini M6 32GB（MLX 4ビット） | 63.9 |
| DGX Spark（NVFP4） | 39.9 · 40.8 |
| DGX Spark + 投機的デコード MTP | 54.1 · 55.3 |
一人で使う速度だけを見ると、DGX SparkはMac miniを超えられませんでした。ただし両者の4ビット形式が異なります（DGXはNVFP4、MacはMLX 4ビット）。NVIDIA公式のNVFP4ファイルは、使ったvLLMのバージョンでロードエラーが出たため、RedHatAI版を使いました。借りたサーバーは、市販機と電力・設定が違う可能性があります。
128GBの本当の使い道：大きなモデルをまるごと
1,200億パラメータのgpt-oss-120b（MXFP4）は、モデル約66GiBに作業領域を加えて、メモリ109GiB（全体121GiBのうち）を確保し、一人あたり毎秒34.3トークンが出ました（実測、Dendro Logicの公開測定33.5に近い値）。32GBのMac miniには載らないモデルです。
同時に使うと逆転する
同じモデルに、1~128人がリクエストごとに200トークンずつ同時にリクエストしました。各セルは「合計・1人あたりの中央値」（トークン/秒、実測）で、DGXはMTPをオフにした値です。
| 同時ユーザー数 | DGX Spark | Mac mini M6 32GB |
|---|---|---|
| 1人 | 39.0 · 41.1 | 62.4 · 64.6 |
| 4人 | 127.8 · 33.2 | 123.2 · 34.0 |
| 8人 | 149.8 · 27.0 | 150.0 · 20.7 |
| 16人 | 319.1 · 20.3 | 165.7 · 11.8 |
| 32人 | 454.5 · 14.5 | 未測定 |
| 64人 | 623.7 · 10.0 | 未測定 |
| 128人 | 804.0 · 6.5 | 未測定 |
1人ではMac miniが約1.6倍上回り（62.4÷39.0、計算）、4人と8人では合計がほぼ同じで、16人でDGX Sparkが約1.9倍（319.1÷165.7、計算）です。1人の行のDGXの値（39.0 · 41.1）が上の表の39.9 · 40.8と異なるのは、ツールと長さが違うためです。上の表は300トークンのデモ用リクエストを続けて2回測った値で、この表は200トークンのリクエストの合計（最初の文字を待った時間まで含めて割る）と、1人あたりの中央値（文字が出始めてからの速度）です。Mac miniは16人までしか測っておらず、それ以上は分かりません。
選ぶ順序
- CUDA開発や、複数人が使うサーバーならDGX Spark。
- 価格、WindowsとLinuxの両方を重視するなら、Ryzen AI Max+ ボックスのうち最も安いもの。同じチップなので速度は同じで、違いは冷却・ポート・保証です。
- 一人で使う推論速度が目的なら、帯域幅の高いMac Studio M5 Max。ただし、自分たちが測っていないスペックに基づく判断です。
- 待てるなら、動画の時点で未発表だったRTX Sparkの価格と互換性を確認してください（Windows on Armのため、互換性は発売後に確認）。
動画では、購入前の3点も指摘されました。128GBのすべてをGPUが使えるわけではありません（Macは約75%、ほかのボックスも設定上の上限があります）。メモリ価格の上昇で、これらのボックスの価格が1年で40~65%上がったとのことです（動画からの引用）。一人でのチャットが目的なら、サブスクリプションが依然として安くなります。
測定条件と測れなかったこと
条件（2026-09-28）。 DGX Spark：vast.aiでレンタル・vLLM 0.19.2rc1・最大長8192・KV fp8。Mac mini：mlx_lm 0.31.3・mlx-community 4ビット。質問8つを循環、リクエストごとに200トークン、一人の場合は300トークン。
測れなかったこと。 70B密モデル、Ryzen AI Max+ ボックス、RTX Spark、Mac Studio M5 Max（いずれもスペック・推定・引用）、Mac miniの17人以上、電力・騒音、回答の品質。
出典・基準日。 実測は2026-09-28。価格は2026-09-27：pi3g DGX Sparkの価格表、TweakTown（2026-06-14）、TerminalBytes（2026-05）、Morgan Stanleyの推定（RTX Sparkのまとめ記事）、Apple Newsroom 2026-08-25、Tom's HardwareのM5 Ultraレビュー。
ナレーションはAI音声で、執筆にもAIの補助を使っています。情報提供を目的としたもので、購入を勧めるものではありません。