NUSA TENGGARA BARAT — Laptop HP OmniBook Ultra 16 dengan Nvidia RTX Spark membuktikan GPU dan model bahasa besar bisa berjalan bersamaan tanpa saling mengganggu. Berbekal memori terpadu 128GB, perangkat ini menjalankan model Qwen 125 miliar parameter sambil mempertahankan Minecraft di sekitar 120 FPS. Kombinasi ini menyasar pengguna yang ingin bereksperimen dengan AI lokal tanpa harus merakit workstation terpisah.
Nvidia RTX Spark menggabungkan CPU Arm 20 inti dan GPU Blackwell 6.144 inti dalam satu paket silikon yang sama. Konfigurasi ini memungkinkan OmniBook Ultra 16 mengalokasikan memori secara fleksibel antara beban kerja game dan inferensi AI.
Pengujian dilakukan dengan model Qwen 3.8 Flash Next, sebuah model mixture-of-experts berparameter 125 miliar. Dari jumlah tersebut, hanya sekitar 6 miliar parameter yang aktif per token, sementara embedding n-gram 51 miliar parameter dialirkan langsung dari penyimpanan alih-alih ditahan penuh di memori.
Bot di dalam game dijalankan lewat Mindcraft, proyek open-source yang dibangun di atas Mineflayer, pustaka Node.js untuk membuat bot Minecraft. Mindcraft menyambungkan bot ke dunia pemain seperti pemain biasa, dan interaksi dilakukan melalui chat dalam game.
Saat diminta mengumpulkan 10 balok kayu birch, model mengirim perintah !collectBlocks("birch_log", 10) ke chat sebelum bergerak ke pohon terdekat. Mindcraft menangani pergerakan, penambangan, dan manajemen inventaris, sedangkan model bahasa memutuskan tindakan sekaligus menarasikan apa yang dilakukannya.
Proses penyiapan tergolong sederhana. Dunia Minecraft dibuka ke LAN pada port tetap, Mindcraft dihubungkan ke port tersebut, lalu node main.js dijalankan. Perintah itu juga membuka dasbor web yang menampilkan kesehatan, posisi, dan inventaris bot.
Mindcraft belum punya opsi khusus llama.cpp, tetapi integrasinya memakai API kompatibel OpenAI dengan alamat yang bisa dikonfigurasi. Server llama.cpp lokal pun bisa langsung dijadikan tujuan. Fitur visi juga tersedia lewat perintah seperti !lookAtPlayer, yang menangkap gambar dari sudut pandang bot dan mengirimkannya ke model.
Nvidia menyediakan resep llama.cpp untuk menjalankan model di RTX Spark, termasuk model draft MTP untuk speculative decoding. Server llama.cpp melayani model melalui API kompatibel OpenAI pada port 9931, dan pengukuran throughput dilakukan sebelum Minecraft diluncurkan.
Minecraft berjalan native di Windows on Arm lewat build Arm64 untuk Java dan pustaka grafis yang dibutuhkan, sehingga tidak perlu emulasi PRISM milik Microsoft. Sepanjang sesi pengujian, frame rate bertahan di sekitar 120 FPS meski model ikut berjalan.
Penjadwalan GPU tidak memerlukan pengaturan khusus. Nvidia punya NVIGI SDK yang mendukung optimasi beban AI berdampingan dengan game, tetapi fitur CUDA in Graphics belum didukung di RTX Spark. Artinya, server llama.cpp dan Minecraft berbagi sumber daya GPU tanpa optimasi tersebut.
Beban game yang lebih berat diperkirakan akan jauh lebih terpukul. Cyberpunk 2077 pada resolusi 1440p pernah dijalankan di ThinkStation PGX dengan silikon GB10 yang sama, dan game sekelas itu kemungkinan besar akan mengalami penurunan performa signifikan bila model 125B ikut aktif.
Qwen menjalankan perannya seperti teman yang antusias namun agak kebingungan. Bot menyapa, menarasikan setiap tindakan, dan meminta instruksi saat menganggur. Saat diminta mengumpulkan kayu birch, ia mengirim perintah, berjalan ke pohon terdekat, dan mulai menebang.
Ada jeda yang cukup terasa antara permintaan dan respons bot. Bot juga sesekali menjanjikan item yang tidak dimilikinya, dan pada satu momen melompat ke dalam lubang sebelum terputus dari server. Perilaku ini menunjukkan bahwa model belum sepenuhnya memahami keadaan inventarisnya sendiri.
Mindcraft menyertakan tugas siap pakai, mulai dari mengumpulkan empat kayu hingga membangun gereja dari blueprint. Fitur ini berguna untuk menguji bot segera setelah terhubung. Ada pula perintah !newAction yang memungkinkan model menjalankan JavaScript di komputer, dengan keluaran dialirkan kembali ke chat game. Fitur tersebut dinonaktifkan selama pengujian.
Bahan tidak menyebutkan harga resmi maupun ketersediaan OmniBook Ultra 16 di pasar Indonesia. Perangkat ini diposisikan sebagai laptop kelas atas dengan memori terpadu 128GB, segmen yang umumnya dijual di kisaran puluhan juta rupiah.
OmniBook Ultra 16 cocok untuk pengembang dan penggemar AI yang ingin menjalankan model bahasa besar secara lokal sambil tetap memakai mesin yang sama untuk bermain game. Untuk kebutuhan produktivitas biasa, kapasitas memori sebesar ini jelas berlebihan.