iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026. Malleissa yhdistyvät täysi huomio ja liukuva ikkunahuomio.
JulkaisijaMuokattu mallilla GPT-5.6 TerraKuvat luotu mallilla GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are iFLYTEK’s open-sourced Spark X2.5-4B and X2.5-1.7B edge models, when and by which subsidiary were they launched, why does iFLYTEK d. Article summary: iFLYTEK’s Spark X2.5-4B and X2.5-1.7B are compact, open-source general language models intended for local/edge deployment on phones, PCs, robots, and other devices. iFLYTEK’s wholly owned subsidiary Ciyuan Xinghuo (XHTok. Topic tags: general, general web, user generated. 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 fa
Spark X2.5-4B ja Spark X2.5-1.7B ovat kompakteja yleiskäyttöisiä kielimalleja, jotka on suunniteltu pilvipalvelun sijasta tai sen rinnalla paikalliseen käyttöön laitteessa ja reunalaskennassa. iFLYTEKin kokonaan omistama tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo, joka liittyy myös XHToken- ja SparkLLM-nimiin, julkaisi mallit avoimina 1. syyskuuta 2026. 2
4
Mallit on kohdistettu esimerkiksi tietokoneisiin, puhelimiin, älylaitteisiin, robotteihin ja ajoneuvojärjestelmiin. Virallisen projektin mukaan niiden tehtäviin kuuluvat keskustelu, kirjoittaminen, kääntäminen, päättely, ohjelmointi, työkalujen käyttö ja agenttipohjaiset työnkulut. 22
iFLYTEK kuvailee malleja ensimmäisiksi avoimiksi laitteessa ajettaviksi malleiksi, joissa on natiivi tuki enintään miljoonan tokenin kontekstille. Kyse on yhtiön omasta väitteestä, ei riippumattomasti vahvistetusta alan ennätyksestä. 1
2
5
Natiivilla pitkällä kontekstilla tarkoitetaan, että malli on suunniteltu vastaanottamaan erittäin pitkä aineisto yhtenä kokonaisuutena. Periaatteessa tämä voi vähentää tarvetta tavanomaiselle hakua hyödyntävälle RAG-putkelle, jossa käsikirja tai koodikanta pilkotaan osiin, haetaan valittuja katkelmia ja muodostetaan vastaus niiden perusteella.
Esimerkiksi huolto- tai jälkimyyntikäsikirjassa poikkeus voi olla yhdessä luvussa, työohje toisessa ja osan tai vikakoodin määrittelevä taulukko kolmannessa. Kun aineistoa mahtuu samaan kontekstiin enemmän, näiden yhteyksien säilyttäminen voi olla helpompaa kuin erillisistä haetuista katkelmista pääteltäessä. Sama koskee pitkiä teknisiä asiakirjoja, laajoja dokumenttikokonaisuuksia ja koodikantoja.
Mallin tukema enimmäiskonteksti on kuitenkin eri asia kuin se, mikä on käytännössä mahdollista tietyllä laitteella. Erään ulkopuolisen arvion mukaan julkaisuraportit eivät osoittaneet, kuinka paljon muistia tai viivettä kokonaisen miljoonan tokenin kontekstin pitäminen vaatii puhelimessa tai yksilevytietokoneessa. Käyttäjien kannattaa testata oma laitteistonsa, kvantisointimuotonsa, kontekstin pituus ja viivetavoitteensa sen sijaan, että enimmäisikkunan oletetaan olevan vaivatta käytettävissä paikallisesti. 1
Spark X2.5 käyttää hybridihuomioarkkitehtuuria: yksi täyden huomion kerros yhdistyy kolmeen liukuvaa ikkunahuomiota käyttävään kerrokseen toistuvana rakenteena. 6
18
Täysi huomio voi muodostaa yhteyksiä koko syötesarjan yli, kun taas liukuva ikkunahuomio rajaa useimpien kerrosten tarkastelun lähistöllä oleviin tokeneihin. Tavoitteena on rajoittaa laskentakustannusta, joka syntyisi, jos täyttä huomiota käytettäisiin kaikkialla hyvin pitkän syötteen käsittelyssä. 6
4B-versiota on kuvattu eräässä laitekäyttöön tehdyssä muunnoksessa 4,11 miljardin parametrin tiheäksi dekooderimalliksi. Se havainnollistaa, että reunalaitepainotuksen taustalla on verrattain kompakti mallikoko. 18
Julkaisu asemoi Spark X2.5:n muuksi kuin pelkäksi käskyjä tulkitsevaksi malliksi: tarkoitus on auttaa paikallisia järjestelmiä ymmärtämään ohjeita ja suorittamaan monivaiheisia tehtäviä. 3
4
iFLYTEKin mukaan 4B-malli voi toimistotyössä viedä raakadatan käsittelystä kaksikielisen raportin tuottamiseen asti. Kehittäjille malliperhettä on viritetty ohjelmointiin, työkalujen käyttöön, päättelyyn ja agenttityönkulkuihin. 10
16
22
SparkLLM:n mukaan 4B-malli voi kilpailla ohjelmoinnissa itseään kaksi–kolme kertaa suurempien pilvimallien kanssa. Tämä on toimittajan ilmoittama, mallikokoon suhteutettu väite; käytettävissä olevat lähteet eivät osoita yleistä johtoasemaa riippumattomissa testeissä, eri tehtävissä tai eri laitteistoilla. 16
Pienempi 1.7B-malli on suunnattu laitteiden ohjaukseen. iFLYTEK ilmoitti Domux-älykotitestissä 90,3 prosentin päästä päähän -tarkkuuden ja 0,85 sekunnin keskimääräisen viiveen. 4
10
16
Luvut kertovat yhtiön omasta testituloksesta, mutta niitä ei pidä tulkita suoraksi vertailuksi kaikkiin kilpaileviin malleihin tai käyttöympäristöihin.
iFLYTEK nostaa esiin myös robotiikan: paikalliset, kielellä ohjattavat työnkulut voivat tukea robotin käyttöä sekä reunalaitetehtäviä, joissa tehdään ohjaus-, kohteenseuranta- ja navigointipäätöksiä. 10
20
Toimitetuissa lähteissä ei kuitenkaan esitetä erillisiä vertailutuloksia manipuloinnista, seurannasta tai navigoinnista. Ne ovat tavoiteltuja käyttökohteita, eivät riippumattomasti osoitettuja suorituskykytakuita.
Mallin ajaminen paikallisesti voi vähentää riippuvuutta verkkoyhteydestä ja pilvipalvelukierroksista. Kehotteet ja asiakirjat voivat myös pysyä laitteessa, mikä voi olla hyödyllistä esimerkiksi arkaluonteisten käsikirjojen, älykodin ohjauskomentojen tai robottityönkulkujen yhteydessä. 3
4
Paikallinen ajo ei silti tee kaikista työkuormista automaattisesti nopeita tai yksityisiä. Käytännön kokemus riippuu laitteistosta, päättelyajonaikaisesta ohjelmistosta, kvantisoinnista, muistin määrästä ja aktiivisen kontekstin pituudesta. Miljoonan tokenin konteksti on erityisen vaativa, vaikka itse perusmalli on verrattain pieni. 1
iFLYTEKin mukaan Spark X2.5 koulutettiin kotimaisilla laskenta-alustoilla noin 20 biljoonan tokenin monipuolisella esikoulutusaineistolla. Jälkikoulutuksessa painotettiin agentteja, koodia, matematiikkaa ja ohjeiden noudattamista. 10
16
Mallit tukevat NVIDIA-, Huawei-, Hygon- ja HOUMO-laitteistoja, ja ne ovat yhteensopivia muun muassa vLLM-, SGLang-, llama.cpp-, Ollama- ja LM Studio -työkalujen kanssa. Hienosäätöön mainitaan LLaMA-Factory. 4
10
16
Painot, lähdemateriaalit ja käyttöönotto-ohjeet ovat saatavilla XHToken/Spark-X2.5-projektin ja siihen liittyvien mallijulkaisujen kautta, mukaan lukien Hugging Face ja GitHub. 2
22 XHTokenin Hugging Face -sivulla ilmoitettiin FP8- ja INT8-kvantisoitujen versioiden julkaisusta 4. syyskuuta 2026.
28
SparkLLM ilmoitti myös API-saatavuudesta iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS -palvelussa rajoitetun ajan maksutta. Toimitetuissa tiedoissa ei kerrota tarjouksen kestoa, kelpoisuusehtoja, käyttökiintiöitä tai nykyistä voimassaoloa, joten ehdot on syytä tarkistaa suoraan palvelusta ennen kuin niiden varaan suunnittelee käyttöä. 10
16
Spark X2.5-4B ja 1.7B ovat kiinnostavia, koska ne yhdistävät reunalaitteisiin suunnatun kompaktin koon, väitetyn natiivin miljoonan tokenin konteksti-ikkunan ja paikallisten agenttien käyttötarkoitukset. Olennaisin johtopäätös ei ole, että jokainen puhelin ajaisi miljoonan tokenin työkuormaa mukavasti jo nyt tai että mallit olisivat todistetusti markkinajohtajia. iFLYTEK on pikemminkin julkaissut avoimet mallit, joilla tutkitaan pitkän kontekstin, paikallisen käyttöönoton ja tehtävien suorittamisen yhdistelmää. Siksi arviointi omalla laitteistolla on välttämätöntä. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026.
iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026. Malleissa yhdistyvät täysi huomio ja liukuva ikkunahuomio. Kohteina ovat paikalliset agentit, ohjelmointi, pitkät dokumentit, älykotiohjaus ja robotiikka.
iFLYTEKin Domux älykotitestissä 1.7B malli saavutti yhtiön mukaan 90,3 prosentin päästä päähän tarkkuuden ja 0,85 sekunnin keskimääräisen viiveen.
iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026. Malleissa yhdistyvät täysi huomio ja liukuva ikkunahuomio.
JulkaisijaMuokattu mallilla GPT-5.6 TerraKuvat luotu mallilla GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are iFLYTEK’s open-sourced Spark X2.5-4B and X2.5-1.7B edge models, when and by which subsidiary were they launched, why does iFLYTEK d. Article summary: iFLYTEK’s Spark X2.5-4B and X2.5-1.7B are compact, open-source general language models intended for local/edge deployment on phones, PCs, robots, and other devices. iFLYTEK’s wholly owned subsidiary Ciyuan Xinghuo (XHTok. Topic tags: general, general web, user generated. 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 fa
Spark X2.5-4B ja Spark X2.5-1.7B ovat kompakteja yleiskäyttöisiä kielimalleja, jotka on suunniteltu pilvipalvelun sijasta tai sen rinnalla paikalliseen käyttöön laitteessa ja reunalaskennassa. iFLYTEKin kokonaan omistama tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo, joka liittyy myös XHToken- ja SparkLLM-nimiin, julkaisi mallit avoimina 1. syyskuuta 2026. 2
4
Mallit on kohdistettu esimerkiksi tietokoneisiin, puhelimiin, älylaitteisiin, robotteihin ja ajoneuvojärjestelmiin. Virallisen projektin mukaan niiden tehtäviin kuuluvat keskustelu, kirjoittaminen, kääntäminen, päättely, ohjelmointi, työkalujen käyttö ja agenttipohjaiset työnkulut. 22
iFLYTEK kuvailee malleja ensimmäisiksi avoimiksi laitteessa ajettaviksi malleiksi, joissa on natiivi tuki enintään miljoonan tokenin kontekstille. Kyse on yhtiön omasta väitteestä, ei riippumattomasti vahvistetusta alan ennätyksestä. 1
2
5
Natiivilla pitkällä kontekstilla tarkoitetaan, että malli on suunniteltu vastaanottamaan erittäin pitkä aineisto yhtenä kokonaisuutena. Periaatteessa tämä voi vähentää tarvetta tavanomaiselle hakua hyödyntävälle RAG-putkelle, jossa käsikirja tai koodikanta pilkotaan osiin, haetaan valittuja katkelmia ja muodostetaan vastaus niiden perusteella.
Esimerkiksi huolto- tai jälkimyyntikäsikirjassa poikkeus voi olla yhdessä luvussa, työohje toisessa ja osan tai vikakoodin määrittelevä taulukko kolmannessa. Kun aineistoa mahtuu samaan kontekstiin enemmän, näiden yhteyksien säilyttäminen voi olla helpompaa kuin erillisistä haetuista katkelmista pääteltäessä. Sama koskee pitkiä teknisiä asiakirjoja, laajoja dokumenttikokonaisuuksia ja koodikantoja.
Mallin tukema enimmäiskonteksti on kuitenkin eri asia kuin se, mikä on käytännössä mahdollista tietyllä laitteella. Erään ulkopuolisen arvion mukaan julkaisuraportit eivät osoittaneet, kuinka paljon muistia tai viivettä kokonaisen miljoonan tokenin kontekstin pitäminen vaatii puhelimessa tai yksilevytietokoneessa. Käyttäjien kannattaa testata oma laitteistonsa, kvantisointimuotonsa, kontekstin pituus ja viivetavoitteensa sen sijaan, että enimmäisikkunan oletetaan olevan vaivatta käytettävissä paikallisesti. 1
Spark X2.5 käyttää hybridihuomioarkkitehtuuria: yksi täyden huomion kerros yhdistyy kolmeen liukuvaa ikkunahuomiota käyttävään kerrokseen toistuvana rakenteena. 6
18
Täysi huomio voi muodostaa yhteyksiä koko syötesarjan yli, kun taas liukuva ikkunahuomio rajaa useimpien kerrosten tarkastelun lähistöllä oleviin tokeneihin. Tavoitteena on rajoittaa laskentakustannusta, joka syntyisi, jos täyttä huomiota käytettäisiin kaikkialla hyvin pitkän syötteen käsittelyssä. 6
4B-versiota on kuvattu eräässä laitekäyttöön tehdyssä muunnoksessa 4,11 miljardin parametrin tiheäksi dekooderimalliksi. Se havainnollistaa, että reunalaitepainotuksen taustalla on verrattain kompakti mallikoko. 18
Julkaisu asemoi Spark X2.5:n muuksi kuin pelkäksi käskyjä tulkitsevaksi malliksi: tarkoitus on auttaa paikallisia järjestelmiä ymmärtämään ohjeita ja suorittamaan monivaiheisia tehtäviä. 3
4
iFLYTEKin mukaan 4B-malli voi toimistotyössä viedä raakadatan käsittelystä kaksikielisen raportin tuottamiseen asti. Kehittäjille malliperhettä on viritetty ohjelmointiin, työkalujen käyttöön, päättelyyn ja agenttityönkulkuihin. 10
16
22
SparkLLM:n mukaan 4B-malli voi kilpailla ohjelmoinnissa itseään kaksi–kolme kertaa suurempien pilvimallien kanssa. Tämä on toimittajan ilmoittama, mallikokoon suhteutettu väite; käytettävissä olevat lähteet eivät osoita yleistä johtoasemaa riippumattomissa testeissä, eri tehtävissä tai eri laitteistoilla. 16
Pienempi 1.7B-malli on suunnattu laitteiden ohjaukseen. iFLYTEK ilmoitti Domux-älykotitestissä 90,3 prosentin päästä päähän -tarkkuuden ja 0,85 sekunnin keskimääräisen viiveen. 4
10
16
Luvut kertovat yhtiön omasta testituloksesta, mutta niitä ei pidä tulkita suoraksi vertailuksi kaikkiin kilpaileviin malleihin tai käyttöympäristöihin.
iFLYTEK nostaa esiin myös robotiikan: paikalliset, kielellä ohjattavat työnkulut voivat tukea robotin käyttöä sekä reunalaitetehtäviä, joissa tehdään ohjaus-, kohteenseuranta- ja navigointipäätöksiä. 10
20
Toimitetuissa lähteissä ei kuitenkaan esitetä erillisiä vertailutuloksia manipuloinnista, seurannasta tai navigoinnista. Ne ovat tavoiteltuja käyttökohteita, eivät riippumattomasti osoitettuja suorituskykytakuita.
Mallin ajaminen paikallisesti voi vähentää riippuvuutta verkkoyhteydestä ja pilvipalvelukierroksista. Kehotteet ja asiakirjat voivat myös pysyä laitteessa, mikä voi olla hyödyllistä esimerkiksi arkaluonteisten käsikirjojen, älykodin ohjauskomentojen tai robottityönkulkujen yhteydessä. 3
4
Paikallinen ajo ei silti tee kaikista työkuormista automaattisesti nopeita tai yksityisiä. Käytännön kokemus riippuu laitteistosta, päättelyajonaikaisesta ohjelmistosta, kvantisoinnista, muistin määrästä ja aktiivisen kontekstin pituudesta. Miljoonan tokenin konteksti on erityisen vaativa, vaikka itse perusmalli on verrattain pieni. 1
iFLYTEKin mukaan Spark X2.5 koulutettiin kotimaisilla laskenta-alustoilla noin 20 biljoonan tokenin monipuolisella esikoulutusaineistolla. Jälkikoulutuksessa painotettiin agentteja, koodia, matematiikkaa ja ohjeiden noudattamista. 10
16
Mallit tukevat NVIDIA-, Huawei-, Hygon- ja HOUMO-laitteistoja, ja ne ovat yhteensopivia muun muassa vLLM-, SGLang-, llama.cpp-, Ollama- ja LM Studio -työkalujen kanssa. Hienosäätöön mainitaan LLaMA-Factory. 4
10
16
Painot, lähdemateriaalit ja käyttöönotto-ohjeet ovat saatavilla XHToken/Spark-X2.5-projektin ja siihen liittyvien mallijulkaisujen kautta, mukaan lukien Hugging Face ja GitHub. 2
22 XHTokenin Hugging Face -sivulla ilmoitettiin FP8- ja INT8-kvantisoitujen versioiden julkaisusta 4. syyskuuta 2026.
28
SparkLLM ilmoitti myös API-saatavuudesta iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS -palvelussa rajoitetun ajan maksutta. Toimitetuissa tiedoissa ei kerrota tarjouksen kestoa, kelpoisuusehtoja, käyttökiintiöitä tai nykyistä voimassaoloa, joten ehdot on syytä tarkistaa suoraan palvelusta ennen kuin niiden varaan suunnittelee käyttöä. 10
16
Spark X2.5-4B ja 1.7B ovat kiinnostavia, koska ne yhdistävät reunalaitteisiin suunnatun kompaktin koon, väitetyn natiivin miljoonan tokenin konteksti-ikkunan ja paikallisten agenttien käyttötarkoitukset. Olennaisin johtopäätös ei ole, että jokainen puhelin ajaisi miljoonan tokenin työkuormaa mukavasti jo nyt tai että mallit olisivat todistetusti markkinajohtajia. iFLYTEK on pikemminkin julkaissut avoimet mallit, joilla tutkitaan pitkän kontekstin, paikallisen käyttöönoton ja tehtävien suorittamisen yhdistelmää. Siksi arviointi omalla laitteistolla on välttämätöntä. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026.
iFLYTEKin tytäryhtiö Ciyuan Xinghuo avasi Spark X2.5 4B ja X2.5 1.7B mallit 1. syyskuuta 2026. Malleissa yhdistyvät täysi huomio ja liukuva ikkunahuomio. Kohteina ovat paikalliset agentit, ohjelmointi, pitkät dokumentit, älykotiohjaus ja robotiikka.
iFLYTEKin Domux älykotitestissä 1.7B malli saavutti yhtiön mukaan 90,3 prosentin päästä päähän tarkkuuden ja 0,85 sekunnin keskimääräisen viiveen.