Axera का AX8860P, 3,999 डॉलर के स्थानीय AI कंप्यूटर से DGX Spark को चुनौती दे रहा है, लेकिन प्रदर्शन के दावे बदल गए हैं

एक छोटा चीनी AI कंप्यूटर महंगे प्रतिद्वंद्वी को चुनौती दे रहा है

Sipeed, चीनी चिप निर्माता Axera के AX8860P पर आधारित 128 GB मेमोरी वाले MaixStation कंप्यूटर की कीमत लगभग 3,999 डॉलर रखने का लक्ष्य बना रही है। प्रस्तावित मशीन का आकार सिर्फ 11 गुणा 11 गुणा 3 सेमी है और यह औसतन 40 वॉट बिजली खपत करते हुए बड़े AI मॉडल स्थानीय रूप से चलाने का वादा करती है। इसका लक्षित प्रतिद्वंद्वी Nvidia का DGX Spark है, जिसकी 128 GB वाले मॉडल की कीमत लगभग 6,950 डॉलर है।

Axera ने 13 अक्टूबर, 2026 को शंघाई में एक औद्योगिक प्रदर्शनी के दौरान चिप पेश की और उसी समय Sipeed ने MaixStation भी प्रदर्शित किया। शुरुआती दावा ध्यान खींचने वाला था: 27 अरब पैरामीटर वाले Qwen मॉडल को चलाते हुए, DGX Spark की तुलना में प्रॉम्प्ट प्रोसेसिंग 25% और जवाब तैयार करने की गति 30% अधिक, जबकि कीमत लगभग आधी।

Sipeed का MaixStation उत्पाद पृष्ठ अब अधिक विस्तृत जानकारी देता है। इसमें Qwen3.8-27B पर प्रॉम्प्ट प्रोसेसिंग के लिए प्रति सेकंड 592 से 677 टोकन और जवाब तैयार करने के लिए प्रति सेकंड 6 से 7 टोकन दर्ज हैं। ये आंकड़े घोषणा के समय प्रसारित दायरों से कम हैं। आधिकारिक लॉन्च योजना के मुताबिक Kickstarter अभियान 2026 के अंत में शुरू होगा।

इसकी उपयोगिता ठोस है: छोटे कंप्यूटर में बड़ी मेमोरी होने से डेवलपर, कार्यालय और आम उपयोगकर्ता क्लाउड कंप्यूटिंग किराये पर लिए या कई ग्राफिक्स कार्ड खरीदे बिना सक्षम मॉडल चला सकते हैं। हालांकि, खरीद का फैसला चिप के विनिर्देशों के साथ-साथ अंतिम सॉफ्टवेयर, मापे गए प्रदर्शन और डिलीवरी समय पर भी निर्भर करेगा।

AX8860P के भीतर Axera ने क्या रखा है

AX8860 परिवार 6 नैनोमीटर की निर्माण प्रक्रिया का उपयोग करता है और इसमें 16 Arm Cortex-A55 CPU कोर के साथ एक समर्पित न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट, यानी NPU, है। NPU ऐसा प्रोसेसर होता है जिसे AI मॉडल में इस्तेमाल होने वाली बार-बार की गणनाएं करने के लिए बनाया गया है। Axera और Sipeed के अनुसार, FP4 का उपयोग करते हुए इसकी क्षमता 256 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड तक है, जिसे आम तौर पर 256 TOPS लिखा जाता है।

FP4 में संख्यात्मक मान चार बिट की परिशुद्धता से संग्रहीत होते हैं। कम बिट इस्तेमाल करने से मॉडल के लिए जरूरी मेमोरी घटती है और गणनाएं तेज हो सकती हैं, हालांकि मॉडल और सॉफ्टवेयर को इस फॉर्मेट का समर्थन करना जरूरी है। Axera का आंकड़ा डेंस कंप्यूटिंग के लिए है, न कि ऐसी गणना के लिए जिसमें स्पार्सिटी नामक तकनीक से कुछ मानों को छोड़ देने की धारणा शामिल हो।

चिप PCIe 5.0 और 256 बिट चौड़े मेमोरी इंटरफेस का समर्थन करती है। Sipeed के विनिर्देशों में LPDDR5X-8533 मेमोरी, प्रति मॉड्यूल 128 GB तक क्षमता और 273 GB प्रति सेकंड की बैंडविड्थ शामिल है। इसका Maix-V मॉड्यूल 78 गुणा 78 मिमी का है और LPCAMM2 कनेक्टर का उपयोग करता है।

Cortex-A55 कोर ऑपरेटिंग सिस्टम और सहायक काम संभालते हैं, जबकि मुख्य AI कार्यभार के लिए NPU बनाया गया है। Nvidia के DGX Spark में 20 Arm कोर हैं, जिनमें अधिक शक्तिशाली Cortex-X925 कोर भी शामिल हैं। वहीं, प्रतिस्पर्धी AMD Ryzen AI Halo मशीनों में Zen 5 CPU इस्तेमाल होते हैं। इसलिए AI अनुमान के साथ पर्याप्त पारंपरिक कंप्यूटिंग करने की योजना बना रहे उपयोगकर्ताओं को सिर्फ एक्सेलरेटर से अधिक चीजों की तुलना करनी होगी।

128 GB, बड़े TOPS आंकड़े से अधिक क्यों मायने रखता है

भाषा मॉडल को अपने संख्यात्मक वेट्स के लिए मेमोरी चाहिए, जिनमें प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई जानकारी दर्ज होती है। अनुरोध का जवाब देते समय बनने वाले कार्यकारी डेटा के लिए भी मेमोरी की जरूरत होती है। कम मेमोरी वाला तेज एक्सेलरेटर मॉडल को कई डिवाइस में बांटने या धीमे स्टोरेज से बार-बार डेटा लाने के लिए मजबूर कर सकता है।

MaixStation का प्रस्तावित 128 GB कॉन्फिगरेशन इसे मेमोरी क्षमता के लिहाज से बड़े DGX Spark की श्रेणी में रखता है। दोनों की सूचीबद्ध बैंडविड्थ 273 GB प्रति सेकंड है। AMD की Ryzen AI Halo श्रृंखला में लगभग 256 GB प्रति सेकंड की गति वाला 128 GB कॉन्फिगरेशन और 273 GB प्रति सेकंड की गति वाला अधिक महंगा 192 GB संस्करण शामिल है।

क्षमता तय करती है कि कितना डेटा मेमोरी में रखा जा सकता है। बैंडविड्थ बताती है कि जानकारी प्रोसेसर तक कितनी तेजी से पहुंच सकती है। डेंस भाषा मॉडल के सामान्य टेक्स्ट निर्माण के दौरान हर नया टोकन बनाने के लिए मॉडल का काफी डेटा पढ़ना पड़ता है। टोकन टेक्स्ट की छोटी इकाई होती है, जो कभी पूरा शब्द और कभी उसका सिर्फ एक हिस्सा हो सकती है।

इसीलिए Sipeed का तर्क है कि मेमोरी के प्रभावी इस्तेमाल से उसका 256 TOPS प्रोसेसर, Nvidia के बड़े विज्ञापित कंप्यूटिंग आंकड़े को टक्कर दे सकता है। DGX Spark का लगभग 1,000 TOPS FP4 रेटिंग वाला आंकड़ा स्पार्सिटी का उपयोग करता है; डेंस FP4 का आंकड़ा लगभग 500 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड है। वास्तविक ऐप की गति इस बात पर भी निर्भर करती है कि सॉफ्टवेयर हार्डवेयर को कितनी कुशलता से व्यस्त रखता है।

आधिकारिक बेंचमार्क पृष्ठ एक सीमित तस्वीर देता है

Sipeed अपने परीक्षणों को प्रीफिल और डिकोड में बांटती है। प्रीफिल में मॉडल उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट प्रोसेस करता है और डिकोड में जवाब तैयार करता है। तेज प्रीफिल से जवाब शुरू होने का इंतजार घट सकता है, खासकर लंबे दस्तावेजों के मामले में। जनरेशन शुरू होने के बाद तेज डिकोड से जवाब जल्दी दिखाई देता है।

डेंस FP4 में Qwen3.8-27B के लिए आधिकारिक पृष्ठ पर MaixStation की प्रीफिल गति 592 से 677 टोकन प्रति सेकंड और DGX Spark की 550 दर्ज है। यह लगभग 8% से 23% की बढ़त है। MaixStation की सूचीबद्ध डिकोड गति 6 से 7 टोकन प्रति सेकंड है, लेकिन आधिकारिक चार्ट के दिए गए पाठ में इस मॉडल के लिए DGX Spark का कोई संख्यात्मक डिकोड आधार नहीं है।

एक्सपर्ट्स मॉडल Qwen3.6-35B-A3B के लिए Sipeed ने प्रीफिल गति 2,664 से 3,256 टोकन प्रति सेकंड दर्ज की है, जबकि DGX Spark की गति 2,368 है। गणना के अनुसार यह लगभग 13% से 38% की बढ़त है। डिकोड गति 34 से 37 टोकन प्रति सेकंड है, जबकि DGX Spark की 34 है। यानी नतीजा बराबरी से लेकर लगभग 9% की बढ़त तक है।

एक्सपर्ट्स मॉडल हर टोकन के लिए अपने नेटवर्क के केवल एक हिस्से को सक्रिय करता है। इससे समझ आता है कि समान कुल पैरामीटर वाले डेंस मॉडल की तुलना में इसकी जनरेशन गति काफी अधिक क्यों हो सकती है। दोनों मॉडल प्रकारों में प्रति टोकन काम की मात्रा अलग होती है।

Sipeed प्रदर्शित नतीजों को मौजूदा, रूढ़िवादी माप बताती है और कहती है कि AX8860P का ट्यूनिंग कार्य अभी जारी है। उसके चार्ट में FP4 का इस्तेमाल किया गया है और मल्टी टोकन प्रेडिक्शन, यानी MTP, बंद है। MTP जनरेशन तेज करने के लिए एक साथ कई आगामी टोकन प्रस्तावित करने की तकनीक है।

पहले किए गए गति के दावों की सावधानी से तुलना क्यों जरूरी है

Sipeed के पहले प्रकाशित बेंचमार्क दायरे इससे अधिक थे: Qwen3.8-27B के लिए प्रीफिल में 1,400 से 1,600 टोकन प्रति सेकंड और डिकोड में 15 से 17, जबकि DGX Spark के आधार क्रमशः 1,300 और 13 थे। एक्सपर्ट्स मॉडल के लिए ये दायरे प्रीफिल में 6,300 से 7,700 और डिकोड में 80 से 88 थे, जबकि DGX Spark के आंकड़े क्रमशः 5,600 और 80 थे। Sipeed ने बाद में एक तुलना भी दी थी, जिसमें MaixStation को दोनों चरणों में लगभग 10% आगे बताया गया। कंपनी ने कहा कि अधिक बढ़त दिखाने वाले नए रन आधिकारिक नहीं थे।

आधिकारिक पृष्ठ के कम निरपेक्ष आंकड़ों के कारण परीक्षण की परिस्थितियां खास तौर पर अहम हो जाती हैं। प्रॉम्प्ट की लंबाई, एक साथ प्रोसेस किए गए अनुरोधों की संख्या, संख्यात्मक फॉर्मेट, रनटाइम सॉफ्टवेयर और ड्राइवर के संस्करण, ये सभी नतीजे बदल सकते हैं। रिपोर्टिंग में उद्धृत DGX Spark के स्वतंत्र परीक्षणों में, स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के बिना Qwen3.8-27B की गति लगभग 11.5 से 11.6 टोकन प्रति सेकंड रही। सॉफ्टवेयर के आधार पर प्रीफिल गति 840 से 1,900 तक थी।

मेमोरी की एक सरल गणना बताती है कि पहले किए गए 17 टोकन प्रति सेकंड के दावे पर इतना ध्यान क्यों दिया गया। यदि चल रहे मॉडल को लगभग 16 GB मेमोरी चाहिए, तो 273 GB प्रति सेकंड को 16 GB से भाग देने पर अन्य मेमोरी ट्रैफिक को शामिल करने से पहले लगभग 17 टोकन प्रति सेकंड निकलते हैं। इस गति तक पहुंचने के लिए विज्ञापित बैंडविड्थ का असाधारण रूप से अधिक इस्तेमाल जरूरी होगा।

यहां मॉडल का वास्तविक मेमोरी फुटप्रिंट मायने रखता है। 27 अरब पैरामीटर को चार बिट से गुणा करने पर केवल वेट्स के लिए लगभग 13.5 GB की जरूरत होती है, जबकि संख्यात्मक स्केलिंग डेटा और अन्य स्टोरेज से काम करने का आकार बढ़ सकता है। विस्तृत और दोहराए जा सकने वाले परीक्षण खरीदारों को गति के आंकड़ों को किसी खास मॉडल कॉन्फिगरेशन से जोड़ने में मदद करेंगे।

जेब में समाने वाला बॉक्स, मानक स्टोरेज के साथ

MaixStation के विज्ञापित आयामों के अनुसार इसका आयतन 363 घन सेंटीमीटर है। Sipeed इसकी तुलना DGX Spark के 1,125 घन सेंटीमीटर आयतन से करती है, यानी प्रस्तावित इसका केस लगभग एक-तिहाई आकार का है। कंपनी का कहना है कि मशीन को 65 वॉट रेटिंग वाले उपयुक्त पावर बैंक से USB-C के जरिए बिजली दी जा सकती है।

आधिकारिक पृष्ठ पर MaixStation की सामान्य बिजली खपत 40 वॉट और DGX Spark की 120 वॉट बताई गई है। ये सामान्य कार्यभार के लिए Sipeed के दिए हुए आंकड़े हैं। AX8860 की शुरुआती कवरेज में समर्पित मॉड्यूल के लिए भी 40 वॉट बताया गया था। इसलिए बिजली माप का दायरा भी भविष्य के परीक्षणों के लिए एक उपयोगी जानकारी है।

कनेक्शन में 10G SFP+ नेटवर्किंग, USB-C, MCIO 8i कनेक्टर और SSD के लिए मानक M.2 2280 स्लॉट शामिल हैं। स्टोरेज का यह फॉर्मेट खरीदारों को मॉडल फाइलों के लिए जगह बढ़ाने का जाना-पहचाना तरीका देता है। इन फाइलों के लिए जल्दी ही सैकड़ों गीगाबाइट की जरूरत पड़ सकती है।

Axera की हार्डवेयर योजनाएं छोटे डेस्कटॉप से आगे तक जाती हैं। डिजाइनों में एक मॉड्यूल, एक चिप वाला PCIe कार्ड और चार चिप, चार पंखे तथा आठ पिन वाले मानक पावर कनेक्टर वाला कार्ड शामिल है। Sipeed, MaixStation Pro और MaixBlade को 512 GB या उससे अधिक मेमोरी वाले कॉन्फिगरेशन से जोड़ती है।

अधिक चिप्स से क्षमता बढ़ने का वादा, लेकिन विस्तार का दावा अभी बाकी

Sipeed का कहना है कि MaixStation बाहरी स्विच के बिना, चिपों के बीच 256 गीगाबिट प्रति सेकंड की रेटिंग वाले कनेक्शन का उपयोग करते हुए आठ नोड तक जोड़ सकता है। इसे 384 गीगाबिट प्रति सेकंड तक बढ़ाया जा सकता है। DGX Spark सिस्टम जोड़ने के लिए 200 गीगाबिट का कनेक्शन इस्तेमाल करता है और चार Spark के कॉन्फिगरेशन में बाहरी स्विच की जरूरत होती है।

गीगाबिट और गीगाबाइट का अंतर मायने रखता है। 256 गीगाबिट प्रति सेकंड की रेटिंग वाला कनेक्शन, ओवरहेड से पहले, कच्चे आंकड़े के रूप में 32 गीगाबाइट प्रति सेकंड के बराबर है। 273 गीगाबाइट प्रति सेकंड की मेमोरी बैंडविड्थ हर मशीन के भीतर मौजूद एक अलग और कहीं तेज कनेक्शन को दर्शाती है।

Axera दो चिपों के लिए कुल 512 TOPS और चार के लिए 1,024 TOPS बताती है, साथ ही लगभग 80% स्केलिंग दक्षता का दावा करती है। चार चिपों के स्केलिंग का आंकड़ा प्रयोगशाला सिमुलेशन पर आधारित है। मॉडल को प्रोसेसरों में बांटने से संचार और सिंक्रोनाइजेशन का काम भी पैदा होता है, इसलिए ऐप की गति सिर्फ उनकी अधिकतम कंप्यूटिंग रेटिंग जोड़ने पर निर्भर नहीं करती।

Axera के रोडमैप में AX8950 का नाम है, जिसकी क्षमता 500 TOPS तक पहुंचने की बताई गई है, और AX8970 का, जो 700 TOPS से अधिक होगा। ये नियोजित प्रोसेसर भविष्य में अपग्रेड का विकल्प दे सकते हैं, लेकिन MaixStation का तत्काल प्रस्ताव AX8860P और उसके सॉफ्टवेयर पर आधारित है।

रोजमर्रा के इस्तेमाल के लिए सॉफ्टवेयर का वादा अहम है

Sipeed Debian 13 के साथ Linux 6.18 और vLLM, SGLang, PyTorch, llama.cpp तथा Ollama के समर्थन की सूची देती है। ये टूल मॉडल लोड करने, अनुरोधों को संभालने और AI ऐप को हार्डवेयर से जोड़ने में मदद करते हैं। कंपनी OpenAI और Anthropic के साथ संगत API भी देती है, ताकि मौजूदा ऐप स्थानीय डिवाइस को अनुरोध भेज सकें।

Sipeed के उत्पाद FAQ में बताया गया है कि परिचित फ्रेमवर्क Axera हार्डवेयर के लिए लिखे सॉफ्टवेयर के ऊपर काम करते हैं:

SGLang और vLLM एक कस्टम हार्डवेयर-एक्सेलरेशन बैकएंड के जरिए चलते हैं, जिसके कर्नेल AXDSL में लिखे गए हैं।

कर्नेल सॉफ्टवेयर के छोटे हिस्से होते हैं, जो एक्सेलरेटर पर मुख्य गणनाएं करते हैं। Sipeed का कहना है कि उपयोगकर्ता समर्थित Hugging Face मॉडल सीधे लोड कर सकते हैं, जबकि नए मॉडल आर्किटेक्चर के लिए AXDSL में लिखे कर्नेल की जरूरत पड़ सकती है। कंपनी कर्नेल और विकास टूल प्रकाशित करने का वादा करती है और कहती है कि AX8860 सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट को ओपन करने पर काम चल रहा है।

कंपनी का कहना है कि मशीन शुरू करते ही मॉडल और ब्राउज़र इंटरफेस इस्तेमाल के लिए तैयार होंगे। इसके सुझाए गए उपयोगों में कोडिंग एजेंट, दस्तावेज प्रोसेसिंग, वीडियो जनरेशन और रोबोटिक्स शामिल हैं। PCIe कार्ड के लिए पहले Linux होस्ट का समर्थन मिलेगा; Windows का समर्थन मांग पर निर्भर करेगा। घोषणा के समय NPU टूलचेन अक्टूबर के अंत तक तैयार होने की उम्मीद थी।

कीमत और डिलीवरी अब अभियान से जुड़ी हैं

128 GB के लिए Sipeed की अनुमानित 3,999 डॉलर की कीमत, 6,950 डॉलर वाले DGX Spark से लगभग 2,951 डॉलर, यानी 42%, कम होगी। यह बड़ी छूट है, हालांकि कीमत आधी से कुछ अधिक है। इससे MaixStation की कीमत 128 GB वाले AMD Ryzen AI Halo की लगभग 3,999.99 डॉलर की कीमत के करीब भी होगी।

शुरुआती अनुमान के मुताबिक डिवाइस 2026 में मिलने वाले थे, लेकिन लॉन्च कार्यक्रम बदल गया है। रिजर्वेशन शुरू हो चुके हैं, पर आधिकारिक FAQ में Kickstarter अभियान 2026 के अंत में रखा गया है। Sipeed का कहना है कि अभियान बंद होने के बाद तीन महीने के भीतर शिपिंग का लक्ष्य है।

• 13 अक्टूबर, 2026: Axera ने शंघाई में AX8860 परिवार पेश किया और Sipeed ने MaixStation प्रदर्शित किया।
• अक्टूबर 2026 का अंत: Sipeed को NPU टूलचेन उपलब्ध होने की उम्मीद थी।
• 2026 का अंत: Sipeed MaixStation का Kickstarter अभियान शुरू करने की योजना बना रही है।
• अभियान बंद होने के तीन महीने के भीतर: Sipeed का घोषित शिपिंग लक्ष्य।

Sipeed ने अंतिम खुदरा कीमत, पक्की डिलीवरी तारीख या MaixStation के स्वतंत्र रूप से सत्यापित प्रदर्शन की पुष्टि नहीं की है। उत्पादन क्षमता, सहायता की व्यवस्था और 512 GB Pro संस्करण की कीमत तथा समयसीमा भी तय नहीं हैं। अभियान के दौरान रिमोट एक्सेस और समीक्षा के लिए यूनिट उपलब्ध कराने की योजना है, जिससे संभावित खरीदार दावों की जांच कर सकेंगे।

मुख्य बातें

• MaixStation का लक्ष्य 128 GB मेमोरी और Axera AX8860P प्रोसेसर के साथ लगभग 3,999 डॉलर की कीमत है। डेंस FP4 में प्रोसेसर की रेटिंग 256 TOPS है।
• Sipeed के अनुसार मेमोरी बैंडविड्थ 273 GB प्रति सेकंड, सामान्य बिजली खपत 40 वॉट और केस का आकार 11 गुणा 11 गुणा 3 सेमी है।
• आधिकारिक बेंचमार्क पृष्ठ पर पहले प्रकाशित दायरों से कम निरपेक्ष गति दिखाई गई है; नतीजे मॉडल और प्रोसेसिंग चरण के अनुसार बदलते हैं।
• सॉफ्टवेयर का समर्थन कस्टम Axera एक्सेलरेशन बैकएंड पर निर्भर है। विकास टूल और अधिक कोड सार्वजनिक रूप से जारी करने का वादा किया गया है।
• Kickstarter अभियान 2026 के अंत में शुरू करने की योजना है। अभियान बंद होने के तीन महीने के भीतर शिपिंग का लक्ष्य बताया गया है।
• स्वतंत्र परीक्षण, अंतिम कीमतें और डिलीवरी की पक्की तारीखें तय करेंगी कि प्रस्तावित सिस्टम Nvidia और AMD के विकल्पों की तुलना में कैसा है।