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iFLYTEK presenta Spark X2.6 y SparkAudio 1.0: qué prometen sus nuevos modelos de IA
iFLYTEK presentó Spark X2.6 y SparkAudio 1.0 el 22 de octubre de 2026. La versión en la nube tiene 293.000 millones de parámetros totales, unos 30.000 millones activos por token y una ventana de contexto de un millón...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- iFLYTEK presentó Spark X2.6 y SparkAudio 1.0 el 22 de octubre de 2026. La versión en la nube tiene 293.000 millones de parámetros totales, unos 30.000 millones activos por token y una ventana de contexto de un millón...
- La empresa afirma que, en el clúster Feixing 2, entrenar 2 billones de tokens con longitud de 256.000 pasó de 4,5 meses a 1,2 meses; también reporta que la eficiencia de inferencia llegó a 4,5 veces su nivel previo.
- La familia combina el modelo en la nube con Spark X2.6 4B, una versión local de código abierto.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did iFLYTEK announce at its October 22, 2026 Global 1024 Developer Festival about the Spark X2.6 device-cloud model family, including i. Article summary: iFLYTEK announced the Spark X2.6 device-cloud model family and SparkAudio 1.0 at its October 22, 2026 Global 1024 Developer Festival, presenting them as advances in AI trained entirely on domestic Chinese compute. [6] Th. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
iFLYTEK presentó Spark X2.6 y el modelo de voz SparkAudio 1.0 el 22 de octubre de 2026, durante su Festival Global 1024 para Desarrolladores. La apuesta central es combinar un modelo grande en la nube con otro más pequeño que pueda funcionar en el dispositivo. La empresa sostiene que entrenó X2.6 íntegramente con capacidad de cómputo de origen chino y que consiguió avances en programación y tareas de agentes sobre esa infraestructura. Las cifras de rendimiento y eficiencia que siguen son las comunicadas por iFLYTEK; la información disponible no acredita una verificación independiente. 1
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Un modelo grande en la nube y otro ligero para el dispositivo
La versión en la nube utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE): suma 293.000 millones de parámetros, de los cuales se activan unos 30.000 millones por token. iFLYTEK afirma que admite una ventana de contexto de un millón de tokens. La compañía también dijo que el entrenamiento duró entre dos y tres meses, pero no identificó el modelo concreto de chip empleado. 1
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Junto a ella se lanzó Spark X2.6-4B, un modelo de código abierto pensado para ejecutarse en dispositivos. Según iFLYTEK, puede completar en el propio dispositivo el 41,9 % de las tareas de agente evaluadas. La empresa también destaca avances en comprensión de textos largos, uso de herramientas en varios turnos y coordinación entre distintas herramientas. Ese porcentaje corresponde a la métrica de la compañía y no es una medida general de la calidad del modelo. 5
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Qué dicen las pruebas de programación y agentes
En las evaluaciones publicadas por iFLYTEK, el modelo en la nube quedó primero en SWE Pro y SWE Multilingual, y segundo en SWE Verified, por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash 1017. La compañía también situó a Spark X2.6 entre los modelos destacados en pruebas de agentes para operaciones empresariales y en MCP-Atlas, una evaluación de uso general de herramientas. 17
Conviene leer esos puestos como resultados declarados por la empresa, no como comparaciones confirmadas de manera independiente. La cobertura disponible no ofrece suficiente detalle para determinar si todos los modelos se probaron en condiciones idénticas ni para reproducir los resultados. 21
Entrenamiento e inferencia con hardware de fabricación nacional
iFLYTEK dice que su método de entrenamiento paralelo dinámico para tareas largas adapta los recursos de cómputo a la longitud de cada tarea. En el clúster Feixing-2 de 10.000 tarjetas, la compañía reportó que entrenar 2 billones de tokens de datos con una longitud de 256.000 tomó 1,2 meses, frente a 4,5 meses antes. La mejora equivale, según su descripción, a cuadruplicar la eficiencia del entrenamiento con contextos largos. 17
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Para la inferencia —el proceso de generar una respuesta a partir de una solicitud—, iFLYTEK presentó técnicas de inferencia distribuida heterogénea y coordinación entre memoria y cómputo, pensadas para afrontar los límites de memoria y ancho de banda de los chips nacionales. También informó de una arquitectura de caché KV de cuatro niveles. Esta caché reutiliza parte de los cálculos ya realizados durante la generación: la empresa afirma que la tasa de aciertos subió del 63 % al 95,7 % y que la eficiencia de inferencia llegó a 4,5 veces su nivel anterior a la optimización. Son cifras comunicadas por la compañía. 17
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Cómo se reparten las tareas entre el dispositivo y la nube
La arquitectura anunciada puede asignar una tarea al dispositivo, a la nube o a ambos. iFLYTEK afirma que el entrenamiento conjunto de este sistema elevó la precisión del enrutamiento del 81,2 % al 96,1 %. En una demostración, el modelo local analizó correos y ocultó datos sensibles de un contrato antes de enviarlo a revisión en la nube. La demostración, por sí sola, no permite saber hasta qué punto se ocultan todos los datos sensibles ni qué información se transmite en cada implementación. 5
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Los reportes sobre el lanzamiento indicaron precios promocionales temporales de 0,9 yuanes por millón de tokens de entrada, 0,08 yuanes por millón de tokens de entrada con acierto de caché y 3,6 yuanes por millón de tokens de salida. Son tarifas informadas alrededor del lanzamiento, no una garantía de que sigan vigentes. 10
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Como antecedente, se informó que Spark X2.5-4B, la versión anterior, superó los 2,56 millones de descargas desde su lanzamiento el 1 de septiembre y quedó entre los cuatro modelos locales más descargados del mundo. Esas cifras también fueron atribuidas a la empresa. 54
SparkAudio 1.0 amplía la apuesta por la voz
iFLYTEK también presentó SparkAudio 1.0, entrenado con infraestructura de cómputo nacional. Entre las capacidades anunciadas están el reconocimiento de voz, la traducción simultánea, la interacción por voz, la comprensión de audio, el reconocimiento de emociones, la separación de hablantes en tiempo real y la interpretación de sonidos ambientales. En una demostración, el modelo analizó diálogos, música y sonidos de vehículos en un fragmento de película para inferir la escena. 1
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La empresa reportó una mejora del 20 % en los resultados generales, una reducción del 15 % en el tiempo de respuesta y un recorte del 60 % en el coste de uso. Según los reportes, el modelo se estaba incorporando a los cuadernos inteligentes de iFLYTEK, su método de entrada, sus traductores y sus productos Tingjian. La información disponible no verifica de forma independiente esas mejoras de rendimiento. 1
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Qué demuestra el anuncio y qué queda por comprobar
El anuncio presenta una estrategia clara: reservar el modelo local para tareas que puedan resolverse en el dispositivo y recurrir a la nube para las que necesiten más capacidad, con un sistema que decide cómo repartir el trabajo. iFLYTEK apoya su argumento en el entrenamiento con hardware nacional, los resultados en programación y agentes, y las mejoras de eficiencia para procesar contextos largos. 1
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La cautela principal está en el origen de las cifras. Los puestos en pruebas, la precisión del enrutamiento, la cobertura de tareas y las mejoras de eficiencia citadas aquí proceden de resultados comunicados por la empresa durante la cobertura del lanzamiento. Sirven para entender lo que iFLYTEK afirma que pueden hacer sus modelos, pero no deben confundirse con resultados verificados de forma independiente. 17
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iFLYTEK presentó Spark X2.6 y SparkAudio 1.0 el 22 de octubre de 2026. La versión en la nube tiene 293.000 millones de parámetros totales, unos 30.000 millones activos por token y una ventana de contexto de un millón...
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
iFLYTEK presentó Spark X2.6 y SparkAudio 1.0 el 22 de octubre de 2026. La versión en la nube tiene 293.000 millones de parámetros totales, unos 30.000 millones activos por token y una ventana de contexto de un millón... La empresa afirma que, en el clúster Feixing 2, entrenar 2 billones de tokens con longitud de 256.000 pasó de 4,5 meses a 1,2 meses; también reporta que la eficiencia de inferencia llegó a 4,5 veces su nivel previo.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
La familia combina el modelo en la nube con Spark X2.6 4B, una versión local de código abierto.