讯飞发布Spark-X2.6，全国产算力MoE模型支持1M上下文
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全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载全链路国产算力落地
讯飞在训练、强化学习、迭代到推理部署的完整链路上均采用国产算力，核心环节不依赖英伟达GPU。这一做法始于2023年与华为联合推出的飞星一号国产算力底座，此后基于该底座陆续推出千亿参数模型Spark-V3.5和深度推理模型Spark-X1。国产训练平台效率提升4倍，四层KV Cache命中率达到95%，高频场景中约60%的任务Token消耗下降。这些数字反映出国产算力在训练与推理环节的实际表现，也为后续模型迭代提供了基础设施支撑。
X2.5系列下载与开源
Spark-X2.5系列于9月发布，全渠道下载量超过256万，其中4B版本曾登上Hugging Face近7天Trending榜第一。今年讯飞进一步开源了4B和1.7B端侧模型，将模型能力延伸到本地设备。与已有方案相比，端侧模型更注重在有限算力下运行，而X2.5系列的整体下载表现则说明开发者对该系列有持续关注。这些模型覆盖了从云端到终端的多种部署需求，为不同场景提供了可选路径。
X2.6架构与定价
Spark-X2.6已上架讯飞星辰MaaS平台，采用MoE架构，总参数293B，每次推理激活约30B，支持1M上下文。API六折价为每百万输入tokens 0.9元、输出3.6元，比大肥鱼谷价便宜约10%。相比X2.5，代码和智能体能力各提升约8个点。该模型支持纯端侧、纯云侧、云+端三种协同模式，适用范围覆盖从本地推理到云端服务的多种部署形态。对读者而言，这意味着在成本与能力之间有了新的选择，尤其适合需要长上下文和智能体能力的任务。
行业产品集中展示
在1024开发者节上，讯飞展示了教育、医疗、金融、翻译等行业的AI产品。这些产品依托前述模型能力，面向具体业务场景提供支持。从训练底座到端侧模型，再到MaaS平台上的MoE模型，讯飞逐步形成了覆盖不同算力环境和应用需求的体系。行业产品的集中亮相，也反映出模型能力正在向垂直领域渗透，为开发者和企业用户提供了可落地的工具选项。
为什么值得看
从训练到端侧部署全链路跑在国产算力上，且给出具体价格与效率数字，可判断其可用性与成本。
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