Laptop trang bị RTX Spark có thể chạy cục bộ mô hình AI 284 tỷ tham số, vượt trội GPT-5
Theo một giám đốc điều hành của Microsoft, dòng laptop trang bị chip RTX Spark có khả năng chạy cục bộ mô hình mở DeepSeek-V4.1-Flash với 284 tỷ tham số. Nhờ kiến trúc bộ nhớ thống nhất, các thiết bị này đạt hiệu suất vượt trội cả GPT-5 trong các bài kiểm tra lập trình và suy luận.
Trong buổi thuyết trình về RTX Spark, NVIDIA từng tuyên bố các laptop trang bị SoC này có thể chạy các mô hình 120 tỷ tham số với cửa sổ ngữ cảnh (Context Window) lên tới 1 triệu token. Tuy nhiên, trong sự kiện công bố Surface Laptop Ultra, một giám đốc điều hành của Microsoft đã mang đến một bất ngờ lớn hơn nữa cho những ai nâng cấp lên các dòng máy cao cấp: những cỗ máy này có khả năng chạy các mô hình trọng số mở 284B, vượt qua cả các bài kiểm tra lập trình và suy luận của GPT-5 từ OpenAI.
DeepSeek-V4.1-Flash chạy ở mức lượng tử hóa 1.6-bit hoàn toàn cục bộ trên laptop RTX Spark
Trong bài phát biểu chính của gã khổng lồ phần mềm, Pavan Davuluri, Phó Chủ tịch Điều hành bộ phận Windows + Devices, đã nhấn mạnh về việc các mô hình trọng số mở không chỉ cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình tiên tiến nhất, mà nhờ kiến trúc bộ nhớ thống nhất của RTX Spark, người dùng còn có thể chạy các LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) 284B như DeepSeek-V4.1-Flash hoàn toàn trên thiết bị.
Trong phần thuyết trình, vị lãnh đạo Microsoft cho biết mô hình này có thể vừa vặn trong 60GB bộ nhớ. Do đó, nếu người dùng mua phiên bản cao cấp nhất của Surface Laptop Ultra với 128GB RAM thống nhất, họ sẽ có dư dả dung lượng bộ nhớ để mở rộng đáng kể cửa sổ ngữ cảnh đó. Sự ra mắt của RTX Spark cũng hiện thực hóa một tính năng mới trên Windows 11, cho phép người dùng tùy chỉnh lượng dung lượng bộ nhớ cấp phát cho GPU để xử lý các tác vụ AI.
Điểm thú vị trong tuyên bố của Pavan Davuluri là phiên bản 284B 1.6-bit của DeepSeek-V4.1-Flash có thể cạnh tranh ngang ngửa với GPT-5 trong các bài kiểm tra về lập trình và suy luận. Cần nhớ rằng trước khi GPT-6 Astra ra mắt, GPT-5 là mô hình tiên tiến nhất, và việc chứng kiến một LLM có thể vừa vặn hoàn toàn trong bộ nhớ video vượt qua nó ở một số tiêu chuẩn là một bước tiến tương lai vô cùng ấn tượng đối với AI chạy trực tiếp trên thiết bị.
Tất nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các tuyên bố lý thuyết và kết quả kiểm tra thực tế có thể khác nhau. Chúng ta sẽ cần chờ đợi các lô hàng thương mại đầu tiên được giao đến tay người dùng để kiểm chứng xem các mô hình 284B này thực tế có thể tiến xa đến đâu.
⚡ LAPTOP TRANG BỊ RTX SPARK CÓ THỂ CHẠY CỤC BỘ MÔ HÌNH AI 284 TỶ THAM SỐ, VƯỢT TRỘI GPT-5 Trong buổi thuyết trình về RTX Spark, NVIDIA từng tuyên bố các laptop trang bị SoC này có thể chạy các mô hình 120 tỷ tham số với cửa sổ ngữ cảnh (Context Window) lên tới 1 triệu token. Tuy nhiên, trong sự kiện công bố Surface Laptop Ultra, một giám đốc điều hành của Microsoft đã mang đến một bất ngờ lớn hơn nữa cho những ai nâng cấp lên các dòng máy cao cấp: những cỗ máy này có khả năng chạy các mô hình trọng số mở 284B, vượt qua cả các bài kiểm tra lập trình và suy luận của GPT-5 từ OpenAI. DeepSeek-V4.1-Flash chạy ở mức lượng tử hóa 1.6-bit hoàn toàn cục bộ trên laptop RTX Spark Trong bài phát biểu chính của gã khổng lồ phần mềm, Pavan Davuluri, Phó Chủ tịch Điều hành bộ phận Windows + Devices, đã nhấn mạnh về việc các mô hình trọng số mở không chỉ cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình tiên tiến nhất, mà nhờ kiến trúc bộ nhớ thống nhất của RTX Spark, người dùng còn có thể chạy các LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) 284B như DeepSeek-V4.1-Flash hoàn toàn trên thiết bị. Trong phần thuyết trình, vị lãnh đạo Microsoft cho biết mô hình này có thể vừa vặn trong 60GB bộ nhớ. Do đó, nếu người dùng mua phiên bản cao cấp nhất của Surface Laptop Ultra với 128GB RAM thống nhất, họ sẽ có dư dả dung lượng bộ nhớ để mở rộng đáng kể cửa sổ ngữ cảnh đó. Sự ra mắt của RTX Spark cũng hiện thực hóa một tính năng mới trên Windows 11, cho phép người dùng tùy chỉnh lượng dung lượng bộ nhớ cấp phát cho GPU để xử lý các tác vụ AI. Điểm thú vị trong tuyên bố của Pavan Davuluri là phiên bản 284B 1.6-bit của DeepSeek-V4.1-Flash có thể cạnh tranh ngang ngửa với GPT-5 trong các bài kiểm tra về lập trình và suy luận. Cần nhớ rằng trước khi GPT-6 Astra ra mắt, GPT-5 là mô hình tiên tiến nhất, và việc chứng kiến một LLM có thể vừa vặn hoàn toàn trong bộ nhớ video vượt qua nó ở một số tiêu chuẩn là một bước tiến tương lai vô cùng ấn tượng đối với AI chạy trực tiếp trên thiết bị. Tất nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các tuyên bố lý thuyết và kết quả kiểm tra thực tế có thể khác nhau. Chúng ta sẽ cần chờ đợi các lô hàng thương mại đầu tiên được giao đến tay người dùng để kiểm chứng xem các mô hình 284B này thực tế có thể tiến xa đến đâu. 🗞 Nguồn: Wccftech #vgsnews #vgs #tintuc
