Concluzii

 
Si uite asa, dragii Monstrului, am ajuns si la finalul celui de-al patrulea material dedicat lansarii NVIDIA RTX Spark, testand de aceasta data mezinul familiei. Ba mai mult decat atat, discutam si despre unul dintre cele mai accesibile laptop-uri echipate cu RTX Spark disponibile in magazinele din tara noastra in momentul de fata, gratie cantitatii de memorie de “doar” 32GB RAM. Iar diferenta de pret fata de modelele de varf este cu adevarat importanta in cazul de fata.

Desigur, la fel de important este si scopul pentru care achizitionam laptop-ul, in special in cazul de fata. Spun asta deoarece laptop-urile echipate cu RTX Spark pot face aproape orice, dar au un scop principal bine definit, mai precis rularea de solutii AI locale. Iar in acest caz, cantitatea de RAM este extrem de importanta si trebuie sa ne gandim bine inainte de a achizitiona laptop-ul ce avem nevoie cu adevarat, atat in momentul de fata, cat si peste doi ani.

Astfel, diferenta dintre N20 si N18 nu este atat de importanta daca ne referim la performanta, principala limitare a celui din urma fiind configuratia maxima de 64GB memorie RAM. Desigur, noi am testat astazi un laptop cu o cantitate si mai mica de memorie si trebuie sa intelegem de la bun inceput ca toate laptop-urile echipate cu RTX Spark au memoria lipita de placa de baza, drept urmare este imposibil sa realizam un upgrade ulterior.

Acestea fiind zise, este cat se poate de clar ca un laptop echipat cu 32GB de RAM nu este gandit pentru cei care vor sa utilizeze local LLM-uri de mari dimensiuni (200+ miliarde de parametrii), sau pentru cei care vor sa utilizeze un numar ridicat de agenti simultan. Pe de alta parte, asta nu inseamna ca nu putem utiliza un agent, impreuna cu unul sau doua modele ceva mai compacte (8-9 miliarde de parametrii).

Chiar m-am jucat cu o astfel de solutie, mai precis Hermes impreuna cu Qwen3.5-9B-UD-Q4 si pot spune ca in functie de ce nevoi aveti, un Lenovo Yoga 9 2-in-1 echipat cu 32GB memorie RAM poate fi suficient, atata timp cat suntem constienti de limitari. Astfel, putem folosi un agent local folosind un playbook de asistent personal si putem incarca modele specializate de mici dimensiuni, dar nu vom avea, desigur, avantajele pe care le aduce o configuratie cu 128GB RAM.

De asemenea, Lenovo Yoga 9 2-in-1 este o implementare solida, cu o carcasa eleganta din aluminiu, un display absolut superb si un acumulator de capacitate ridicata, care va fi cu siguranta pe placul multor utilizatori, oferind unele dintre cele mai accesibile implementari de NVIDIA RTX Spark, mai precis 16999 RON pentru RTX Spark N18 si 32GB RAM, respectiv 23499 RON pentru versiunea echipata cu RTX Spark N20 si 64GB memorie RAM.