科大讯飞星火X2.6
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中国科大讯飞于2026年10月22日发布端云一体大模型星火X2.6，宣称该模型基于全国产算力训练，并在代码与智能体能力上实现突破。云端版支持百万token上下文，定价低于DeepSeek V4.1 Flash；端侧版X2.6-4B已开源。然而，针对董事长刘庆峰称“只有星火一家是用全国产算力训练的”这一排他性声明，分析指出华为盘古系列模型早已公开记录为在昇腾芯片上原生预训练，构成直接反例。尽管“唯一性”存疑，但星火X2.6确实在国产硬件适配效率上取得了量化进展，如训练时间缩短至1.2个月、KV Cache命中率提升至95.7%。此次发布还伴随多款AI硬件及行业解决方案，旨在通过端云协同平衡性能、成本与数据安全。
事情怎么走到这一步
科大讯飞开源上一代端侧模型Spark X2.5-4B，截至10月下载量达256万次。
zhidx.com ↗在中国北京举行的全球1024开发者节上，科大讯飞正式发布星火X2.6云端模型（293B-A30B MoE架构）及开源端侧模型X2.6-4B。
alfw.ai ↗科大讯飞公布云端API价格：输入0.9元/百万tokens，输出3.6元/百万tokens，声称低于DeepSeek-V4.1-Flash。
zhidx.com ↗第三方分析机构alfw.ai发文质疑刘庆峰关于“唯一使用全国产算力训练”的说法，引用华为盘古模型在昇腾芯片上的公开训练记录作为反例。
alfw.ai ↗
还没定论的部分
- 星火X2.6在真实工业场景中的部署表现是否确实优于其公开基准测试分数？
- 除科大讯飞外，还有哪些中国大模型厂商实现了从训练到推理的全栈国产算力闭环？
- 面对华为等竞争对手的国产算力生态，科大讯飞的端云协同方案能否维持其市场定价优势？