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用了兩個月，我後悔花 10 萬買這台 AI 主機嗎？極限算力與真實花費大公開！

By The walking fish 步行魚

10分 影片·zh-tw··30610 views

The walking fish 步行魚的10分YouTube 影片「用了兩個月，我後悔花 10 萬買這台 AI 主機嗎？極限算力與真實花費大公開！」的 AI 摘要（2026年6月27日發布）。完整逐字稿濃縮為 9 個重點，可點時間碼跳轉。

摘要

這部影片分享了華碩 Ascent GX10 (NVIDIA DGX SPARK) 經過兩個月的使用心得，詳細評測其在大型語言模型推理、圖片與影片生成等AI任務上的運算速度、功耗表現，並探討其與其他解決方案的優劣。

重點

  • 華碩 Ascent GX10 (NVIDIA DGX SPARK) 擁有128GB LPDDR5X統一記憶體和GB10顯示晶片，提供1 PFLOP的FP4算力。 
  • 該機器在大型語言模型Prefill階段和圖片生成等純計算任務上表現良好，但受限於記憶體頻寬，在語言模型解碼階段速度表現不佳，與Mac Studio的優勢相反。 
  • GX10待機功耗約25-35W，滿載穩定運行約140W，每月電費約160台幣，相較於大型語言模型API呼叫成本效益顯著。 
  • llama.cpp近期更新後，速度提升超過20%，並正式支援MTP，使得Qwen 3.6 35B A3B Q4量化開啟MTP時可達90 tokens/s。 
  • vLLM在單一請求生成速度上不如llama.cpp，但在併發請求方面表現出色，同時發送8個請求時生成速度可達200 tokens/s。 
  • 影片中不建議在DGX Spark系列上使用dflash技術進行Speculative Decoding，因其支援度不佳，常導致回覆提前停止或服務卡死。 
  • 在圖片生成方面，GX10使用ComfyUI運行Z-Image-Turbo模型，生成一張9步的圖片約需10秒，比桌機4070 SUPER的15-30秒更快。 
  • ASUS Ascent GX10的市場價格在兩個月內從約10萬台幣飆漲至16-17萬，顯示高容量記憶體設備市場面臨嚴重缺貨和價格上漲問題。 
  • 影片生成方面，GX10利用其128GB統一記憶體優勢，使用LTX 2.3生成10秒1280x720 25fps的影片約需6分鐘。 
用了兩個月，我後悔花 10 萬買這台 AI 主機嗎？極限算力與真實花費大公開！

用了兩個月，我後悔花 10 萬買這台 AI 主機嗎？極限算力與真實花費大公開！

這部影片分享了華碩 Ascent GX10 (NVIDIA DGX SPARK) 經過兩個月的使用心得，詳細評測其在大型語言模型推理、圖片與影片生成等AI任務上的運算速度、功耗表現，並探討其與其他解決方案的優劣。

重點

—華碩 Ascent GX10 (NVIDIA DGX SPARK) 擁有128GB LPDDR5X統一記憶體和GB10顯示晶片，提供1 PFLOP的FP4算力。
—該機器在大型語言模型Prefill階段和圖片生成等純計算任務上表現良好，但受限於記憶體頻寬，在語言模型解碼階段速度表現不佳，與Mac Studio的優勢相反。
—GX10待機功耗約25-35W，滿載穩定運行約140W，每月電費約160台幣，相較於大型語言模型API呼叫成本效益顯著。
—llama.cpp近期更新後，速度提升超過20%，並正式支援MTP，使得Qwen 3.6 35B A3B Q4量化開啟MTP時可達90 tokens/s。
—vLLM在單一請求生成速度上不如llama.cpp，但在併發請求方面表現出色，同時發送8個請求時生成速度可達200 tokens/s。
—影片中不建議在DGX Spark系列上使用dflash技術進行Speculative Decoding，因其支援度不佳，常導致回覆提前停止或服務卡死。
—在圖片生成方面，GX10使用ComfyUI運行Z-Image-Turbo模型，生成一張9步的圖片約需10秒，比桌機4070 SUPER的15-30秒更快。
—ASUS Ascent GX10的市場價格在兩個月內從約10萬台幣飆漲至16-17萬，顯示高容量記憶體設備市場面臨嚴重缺貨和價格上漲問題。
—影片生成方面，GX10利用其128GB統一記憶體優勢，使用LTX 2.3生成10秒1280x720 25fps的影片約需6分鐘。
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