讯飞星火 X2.6

是什么

讯飞星火 X2.6（Spark X2.6）是科大讯飞推出的一个大模型系列。它的特点不是把全部计算都放在数据中心，而是让一部分任务在用户设备上完成、一部分放到云端。云端部分采用混合专家（mixture-of-experts，MoE）架构，参数量为 2930 亿^[3]。在混合专家模型里，路由层会把每段输入交给少数几个专门的子网络处理，而不是每次都跑完整个模型，所以一次请求实际消耗的算力远小于参数总量给人的印象。除云端模型外，这个系列还包括跑在手机、PC、平板、AI 眼镜、智能座舱和机器人上的较小模型^[1]。

发布

2026 年 10 月 22 日，科大讯飞董事长刘庆峰在北京举行的 2026 科大讯飞全球 1024 开发者节上发布该系列^[1][2]。公司表示，模型完全基于国产算力训练^[1][2]。

决定任务在哪运行的路由

核心机制是一个路由模型：它判断每个请求该以哪种方式执行——纯端侧、端云协同，还是纯云端^[1]。判断依据包括任务难度、设备本身的能力，以及数据是否敏感^[1]。因此简单任务可以由手机、PC、平板、AI 眼镜、智能座舱或机器人在本地处理，较难的任务再交给云端^[1]。科大讯飞给出的路由准确率为 96.1%^[1]。

数据怎么处理

因为有一部分计算留在本地，敏感数据可以在端侧先做脱敏，经用户确认后才发送到云端，本地的原始文件不会被上传^[1]。

在国产硬件上的效率

科大讯飞称，长上下文训练效率提升约 4 倍，推理效率提升 4.5 倍^[1]，靠的是在国产硬件上使用四层 KVCache（键值缓存）以及分布式推理^[1]。KVCache 保存的是先前词元已经算出的中间注意力状态，后续词元可以直接复用，不必重算；把这种缓存做成多层、并把推理分散到多台机器上，是降低长输入处理成本的常见做法。

代码与智能体能力

科大讯飞把这次发布称为其在国产算力上首次于代码和智能体（agent）能力上取得突破^[1]。模型能够规划任务步骤、调用工具，并根据用自然语言提出的需求生成可运行的应用程序^[1]。端侧的 X2.6-4B 模型采用自适应后训练方法训练，在智能体任务上的覆盖率达到 41.9%^[1]。

怎么用

该系列以端侧模型下载、云端 API，以及 Spark AStudio、Spark Loomy 和星火 App 等形式提供^[1]。

位置

当助手开始进入手机、汽车和机器人，模型厂商就面对一个取舍：全部放到云端能用到最强的模型，但会带来延迟、带宽和隐私上的代价；全部放在本地，又会限制模型能做的事。星火 X2.6 的处理方式是把「在哪里执行」变成一个显式的判断——敏感数据留在端上，复杂任务交给云端^[1]。