WORLD & POLICY / 世界与政策 · SIGNAL ANALYSIS

讯飞的新模型，端云一体、国产算力打底

科大讯飞在 10 月 22 日的 1024 全球开发者节上发布 Spark X2.6，定位为端云一体模型：云端为 2930 亿参数混合专家模型，上下文 100 万 token；端侧 4B 模型同步开源。公司称模型全部训练在国产算力上完成。

ISSUE 74 · 2026-10-26 · SOURCE / EQS 通讯社转载科大讯飞官方通稿 · 状态 / VERIFIED 已核实 · TOKENTA SIGNAL RESEARCH

CHINA AI MODELSREPORTED + ANALYSIS

293B-A30B

CLOUD MODEL SIZE

云端混合专家模型总量，每 token 激活约 300 亿参数。

96.1%

ROUTING ACCURACY

端云任务路由准确率，从上一代的 81.2% 提升。

40%+

DEVICE-ONLY TASKS

设备独立完成任务的比例，从 12.8% 提升至四成以上。

KEY TAKEAWAYS / 要点

WHAT HAPPENED发生了什么

云端模型的参数结构是 2930 亿总量、每 token 激活 300 亿的混合专家架构，上下文窗口 100 万 token。公司称其在 SWE Pro 与 SWE 多语言测试中居首，在 SWE Verified 中居次，训练耗时从 4.5 个月压缩到 1.2 个月，推理效率提升 4.5 倍。

端侧是另一条线：开源的 Spark X2.6-4B 端侧模型与端云协同架构首次公开，任务路由准确率从 81.2% 提升到 96.1%，设备独立完成任务的比例从 12.8% 升至四成以上。定价同样激进：限时优惠后输入 0.9 元、输出 3.6 元每百万 token。

公司称 Spark X2.6 全部训练在国产算力上完成，飞星二号万卡集群用 1.2 个月跑完原本需要 4.5 个月的 2 万亿 token 训练量。数字来自厂商，验证需要第三方复现，但方向本身已经明确：国产算力的瓶颈正在从能不能训，转向训得多快。

配套的工程细节同样重要：长序列动态并行、分布式推理与四级键值缓存，都是为弥补国产加速器显存带宽短板而做的设计。模型发布会的另一半，其实是算力工程的发布会。

端云协同架构的含义很具体：简单任务留在设备上，复杂任务上云，路由模型决定分流。路由准确率 81.2% 到 96.1% 的提升，直接决定了用户体验与云端成本，参数规模反而退居次席。

开源 4B 端侧模型是这条路线的放大器：设备厂商可以免费拿到本地模型，再把重任务导向付费云端。上一代端侧模型累计下载 256 万次，说明这条分发路径已经跑通过一次。

与模型同步发布的还有 Agent OS、录制工作流技能工具与 Xingchen TaaS。TaaS 的含义是把模型、智能体与行业方案打包成可交付的工作流，而不是按 token 计费。

这一定位是对价格战的回应：当国产开源模型的 token 价格一路下探，厂商必须找到 token 之外的收费方式。TaaS 能否单独形成收入，要看未来财报是否单独披露。

Spark X2.6 的发布会讲了两件事：一个模型，和一套国产算力的工程账本。Tokenta Signal 的判断不变：国产模型竞争的下一阶段，比的不是谁的参数表更长，而是谁能在自有算力上把训练与推理成本压下来。

本篇的边界：全部性能与效率数字均为科大讯飞官方口径，尚未经独立验证；训练所用的国产算力具体型号未完全披露；价格为官网限时优惠价。本文不构成任何投资建议。

原文确认发布要点：10 月 22 日 1024 开发者节、端云一体 Spark X2.6、开源端侧 4B 模型，以及开发者大赛 52120 支队伍的参与规模。

原文：iFLYTEK Unveils Spark-X2.6 and a Range of New Products ↗
webdisclosure.com · 2026-10-26 · EQS 通讯社转载科大讯飞官方通稿

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