JawabanDipublikasikan22 sumber
iFLYTEK Spark X2.5 Membawa Klaim Konteks 1 Juta Token ke AI Lokal
Anak usaha iFLYTEK, Ciyuan Xinghuo, merilis secara open source Spark X2.5 4B dan X2.5 1.7B pada 1 September 2026. Keduanya menggabungkan full attention berkala dan sliding window attention, serta menyasar agen lokal, pemrograman, pengolahan dokumen panjang, kontrol rumah pintar, dan robotika.
Diterbitkan olehDiedit dengan GPT-5.6 TerraGambar dibuat dengan GPT Image 2
Jawaban penelitian
Poin-poin penting
- Anak usaha iFLYTEK, Ciyuan Xinghuo, merilis secara open source Spark X2.5 4B dan X2.5 1.7B pada 1 September 2026.
- Keduanya menggabungkan full attention berkala dan sliding window attention, serta menyasar agen lokal, pemrograman, pengolahan dokumen panjang, kontrol rumah pintar, dan robotika.
- Pada pengujian rumah pintar Domux versi iFLYTEK, model 1.7B mencatat akurasi perintah ujung ke ujung 90,3% dengan latensi rata rata 0,85 detik; ini adalah hasil yang dilaporkan vendor, bukan perbandingan lintas platform.
AI Perintah
openai.comCreate 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
Dua model kecil untuk dijalankan di perangkat
Spark X2.5-4B dan Spark X2.5-1.7B adalah model bahasa serbaguna berukuran ringkas yang dirancang untuk dipakai secara lokal atau di perangkat edge, bukan hanya lewat cloud. Keduanya diluncurkan dan dibuka kodenya pada 1 September 2026 oleh Ciyuan Xinghuo, anak usaha yang dimiliki sepenuhnya oleh iFLYTEK dan juga terkait dengan XHToken serta SparkLLM. 2
4
Targetnya mencakup PC, ponsel, perangkat pintar, robot, dan sistem di kendaraan. Proyek resminya menyebut kemampuan seperti percakapan, menulis, penerjemahan, penalaran, pemrograman, penggunaan alat, dan alur kerja agen AI. 22
Mengapa klaim konteks 1 juta token menarik
iFLYTEK menyebut kedua model ini sebagai model open source di perangkat pertama yang secara native mendukung konteks hingga 1 juta token. Ini adalah klaim perusahaan, bukan rekor industri yang telah diverifikasi secara independen. 1
2
5
Konteks panjang native berarti model dirancang untuk menerima rangkaian informasi yang sangat panjang sebagai satu konteks. Secara teori, pendekatan ini dapat mengurangi ketergantungan pada pipeline retrieval konvensional: dokumen atau basis kode dipecah menjadi potongan, bagian tertentu dicari, lalu jawaban dirangkai dari kutipan-kutipan parsial.
Contohnya adalah manual purnajual yang panjang. Pengecualian suatu prosedur bisa ada di satu bab, langkah perbaikan di bab lain, dan definisi kode kesalahan atau suku cadang berada di tabel terpisah. Bila lebih banyak materi dapat berada dalam konteks yang sama, hubungan antarbagiannya berpeluang tetap terjaga—alih-alih sistem hanya mengandalkan fragmen yang berhasil diambil. Logika yang sama berlaku untuk dokumen teknis panjang, kumpulan dokumen besar, maupun basis kode.
Namun, batas konteks yang didukung model tidak sama dengan batas yang realistis pada perangkat tertentu. Sebuah tinjauan pihak ketiga mencatat bahwa laporan peluncuran belum menunjukkan kebutuhan RAM atau latensi saat menahan konteks penuh 1 juta token di ponsel atau komputer papan tunggal. Pengguna sebaiknya menguji perangkat keras, format kuantisasi, panjang konteks, dan target latensi mereka sendiri; jangan mengasumsikan angka maksimum itu akan nyaman dipakai secara lokal setiap saat. 1
Arsitektur hybrid attention
Spark X2.5 memakai tata letak hybrid attention: satu lapisan full attention dipasangkan dengan tiga lapisan sliding-window attention dalam pola berulang. 6
18
Full attention membantu model menangkap hubungan yang luas di seluruh rangkaian input. Sementara itu, sliding-window attention membatasi sebagian besar lapisan pada token-token di sekitar posisi tertentu. Rancangan ini dimaksudkan untuk menekan biaya komputasi yang akan sangat besar bila full attention digunakan di semua lapisan untuk input yang amat panjang. 6
Versi 4B pernah dideskripsikan dalam konversi untuk penggunaan di perangkat sebagai decoder padat dengan 4,11 miliar parameter. Angka itu memberi gambaran mengapa model ini diposisikan sebagai model edge yang relatif ringkas. 18
Penggunaan yang dituju: agen AI lokal
Peluncuran Spark X2.5 tidak hanya memosisikan model sebagai pemahami perintah. iFLYTEK menekankan penggunaan untuk membantu sistem lokal memahami instruksi dan menjalankan tugas bertahap. 3
4
Dokumen panjang, pekerjaan kantor, dan kode
Untuk pekerjaan kantor, iFLYTEK menyatakan model 4B dapat memproses data mentah hingga menghasilkan laporan dwibahasa. Untuk pengembang, keluarga model ini dioptimalkan untuk pemrograman, penggunaan alat, penalaran, dan alur kerja agen. 10
16
22
SparkLLM mengatakan model 4B dapat bersaing dalam tugas pemrograman dengan model cloud yang berukuran dua hingga tiga kali lebih besar. Ini merupakan klaim vendor yang membandingkan ukuran model; sumber yang tersedia tidak membuktikan keunggulan umum pada benchmark independen, semua jenis tugas, atau seluruh konfigurasi perangkat keras. 16
Kontrol rumah pintar
Model 1.7B yang lebih kecil diposisikan untuk alur kerja pengendalian perangkat. Pada set pengujian rumah pintar Domux, iFLYTEK melaporkan akurasi perintah ujung ke ujung 90,3% dan latensi rata-rata 0,85 detik. 4
10
16
Angka tersebut berguna sebagai indikator hasil uji yang dilaporkan perusahaan, tetapi tidak bisa dibaca sebagai perbandingan langsung terhadap semua model pesaing atau semua lingkungan penerapan.
Robotika dan perangkat edge
iFLYTEK juga menyebut robotika sebagai sasaran penggunaan. Alur kerja lokal yang digerakkan bahasa dapat dipakai untuk pengoperasian robot dan tugas perangkat edge, termasuk kontrol, pelacakan objek, serta pengambilan keputusan navigasi. 10
20
Laporan yang tersedia tidak memberikan hasil benchmark terpisah untuk manipulasi, pelacakan, atau navigasi. Jadi, ini adalah target penerapan dan contoh penggunaan, bukan jaminan performa yang telah dibuktikan secara independen.
Nilai AI lokal, beserta batasannya
Menjalankan model secara lokal dapat mengurangi ketergantungan pada koneksi internet dan waktu bolak-balik ke cloud. Pendekatan ini juga dapat menjaga prompt serta dokumen tetap berada di perangkat, yang mungkin berguna untuk manual sensitif, perintah rumah pintar, atau alur kerja robotik. 3
4
Meski demikian, eksekusi lokal tidak otomatis membuat semua beban kerja cepat atau privat. Pengalaman nyata bergantung pada perangkat keras, runtime inferensi, kuantisasi, kapasitas memori, dan panjang konteks aktif. Konteks 1 juta token khususnya tetap sangat menuntut, bahkan jika model dasarnya relatif kecil. 1
Pelatihan, runtime, dan ketersediaan
iFLYTEK menyatakan Spark X2.5 dilatih pada platform komputasi domestik dengan sekitar 20 triliun token data prapelatihan yang beragam. Tahap pascapelatihannya berfokus pada agen, kode, matematika, dan kepatuhan terhadap instruksi. 10
16
Model mendukung perangkat keras NVIDIA, Huawei, Hygon, dan HOUMO. Model juga kompatibel dengan alat inferensi dan deployment seperti vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama, dan LM Studio. LLaMA-Factory tercantum untuk fine-tuning. 4
10
16
Bobot model, materi sumber, dan dokumentasi deployment tersedia melalui proyek XHToken/Spark-X2.5 serta rilis model terkait, termasuk di Hugging Face dan GitHub. 2
22 Versi terkuantisasi FP8 dan INT8 diumumkan di halaman Hugging Face XHToken pada 4 September 2026.
28
SparkLLM juga mengumumkan ketersediaan API melalui iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS dengan akses gratis dalam periode terbatas. Informasi yang tersedia tidak menyebut durasi, syarat kelayakan, kuota, maupun status terkini penawaran tersebut. Pengembang perlu memeriksa ketentuannya langsung sebelum menjadikannya bagian dari rencana implementasi. 10
16
Intinya
Spark X2.5-4B dan 1.7B menonjol karena menggabungkan ukuran model yang diarahkan untuk edge dengan klaim jendela konteks native 1 juta token dan fokus pada agen AI lokal. Kesimpulan yang paling masuk akal bukan bahwa setiap ponsel sudah dapat menjalankan beban kerja 1 juta token dengan nyaman, atau bahwa kedua model ini telah terbukti unggul di seluruh pasar. Yang jelas, iFLYTEK merilis model terbuka untuk mengeksplorasi kombinasi konteks panjang, deployment lokal, dan eksekusi tugas—sehingga pengujian pada perangkat keras spesifik tetap menjadi hal penting. 1
2
22
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Orang-orang juga bertanya
Apa jawaban singkat untuk "iFLYTEK Spark X2.5 Membawa Klaim Konteks 1 Juta Token ke AI Lokal"?
Anak usaha iFLYTEK, Ciyuan Xinghuo, merilis secara open source Spark X2.5 4B dan X2.5 1.7B pada 1 September 2026.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Anak usaha iFLYTEK, Ciyuan Xinghuo, merilis secara open source Spark X2.5 4B dan X2.5 1.7B pada 1 September 2026. Keduanya menggabungkan full attention berkala dan sliding window attention, serta menyasar agen lokal, pemrograman, pengolahan dokumen panjang, kontrol rumah pintar, dan robotika.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Pada pengujian rumah pintar Domux versi iFLYTEK, model 1.7B mencatat akurasi perintah ujung ke ujung 90,3% dengan latensi rata rata 0,85 detik; ini adalah hasil yang dilaporkan vendor, bukan perbandingan lintas platform.