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Spark X2.6, iFLYTEK punta sulla collaborazione tra dispositivo e cloud
Annunciato il 22 ottobre 2026, Spark X2.6 comprende un modello cloud MoE da 293 miliardi di parametri complessivi, circa 30 miliardi attivi per token, e una finestra di contesto da un milione di token. iFLYTEK riferisce che l’addestramento di 2.000 miliardi di token con contesto da 256K sul cluster Feixing 2 è passa...
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Research answer
Key takeaways
- Annunciato il 22 ottobre 2026, Spark X2.6 comprende un modello cloud MoE da 293 miliardi di parametri complessivi, circa 30 miliardi attivi per token, e una finestra di contesto da un milione di token.
- iFLYTEK riferisce che l’addestramento di 2.000 miliardi di token con contesto da 256K sul cluster Feixing 2 è passato da 4,5 a 1,2 mesi; l’efficienza d’inferenza sarebbe salita a 4,5 volte il livello precedente.
- La famiglia include Spark X2.6 4B, modello open source per l’elaborazione sul dispositivo, e un sistema di instradamento tra dispositivo e cloud.
AI Prompt
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
Il 22 ottobre 2026, durante il Global 1024 Developer Festival, iFLYTEK ha presentato Spark X2.6, una famiglia di modelli che combina elaborazione sul dispositivo e servizi cloud, insieme al modello vocale SparkAudio 1.0. Il messaggio centrale dell’azienda è che X2.6 è stato addestrato interamente su infrastrutture di calcolo cinesi e che, usando questa dotazione, ha fatto progressi nelle attività di programmazione e negli agenti AI. I benchmark e i dati di efficienza citati sono dichiarazioni di iFLYTEK: le informazioni disponibili non ne attestano una verifica indipendente. 1
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Due versioni di Spark X2.6: cloud e dispositivo
La versione cloud adotta un’architettura Mixture of Experts (MoE): ha 293 miliardi di parametri complessivi e circa 30 miliardi attivi per token. iFLYTEK dichiara una finestra di contesto da un milione di token, cioè la quantità di testo che il modello può prendere in considerazione in una singola sessione. L’azienda ha inoltre indicato un periodo di addestramento di circa due o tre mesi; i resoconti segnalano che non è stato reso noto il modello specifico di chip utilizzato. 1
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Al lancio è stato presentato anche Spark X2.6-4B, un modello open source pensato per funzionare localmente sui dispositivi. Secondo iFLYTEK, può completare sul dispositivo il 41,9% delle attività di agente considerate nella sua valutazione e migliora nella comprensione di testi lunghi, nell’uso di strumenti su più turni e nel coordinamento tra strumenti. La percentuale descrive il criterio adottato dall’azienda, non è una misura universale della qualità del modello. 5
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Benchmark: i risultati dichiarati dall’azienda
Nelle valutazioni pubblicate da iFLYTEK, il modello cloud si è classificato al primo posto nei test di programmazione SWE Pro e SWE Multilingual e al secondo in SWE Verified, dietro DeepSeek-V4.1-Flash 1017. L’azienda ha inoltre collocato Spark X2.6 nel gruppo dei modelli di punta per gli agenti dedicati alle operazioni aziendali e per MCP-Atlas, un benchmark di uso generale degli strumenti. 17
Questi piazzamenti vanno letti come risultati riportati dall’azienda, non come confronti confermati da valutazioni indipendenti. Le informazioni disponibili non bastano per verificare i punteggi né per stabilire se tutti i modelli siano stati testati nelle stesse condizioni. 21
Addestramento e inferenza su hardware cinese
iFLYTEK afferma di aver usato una tecnica di addestramento parallelo dinamico per assegnare le risorse di calcolo in base alla lunghezza delle attività. Sul cluster Feixing-2, composto da 10.000 schede, l’addestramento di 2.000 miliardi di token con contesto da 256K sarebbe sceso da 4,5 a 1,2 mesi: un miglioramento di circa quattro volte nell’efficienza dell’addestramento su contesti lunghi. 17
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Per l’inferenza, l’azienda ha descritto un sistema distribuito eterogeneo e tecniche di coordinamento tra memoria e calcolo, pensati per affrontare i limiti di memoria e banda dei chip nazionali. Ha inoltre riferito di aver introdotto un’architettura KV Cache a quattro livelli. La KV Cache conserva risultati intermedi del calcolo, così da ridurre le operazioni da ripetere durante la generazione: secondo i dati comunicati, il tasso di riutilizzo della cache è salito dal 63% al 95,7% e l’efficienza d’inferenza ha raggiunto 4,5 volte il livello precedente all’ottimizzazione. 17
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Instradamento tra locale e cloud, e prezzi promozionali
L’architettura presentata può assegnare un’attività al dispositivo, al cloud oppure a una combinazione dei due. iFLYTEK sostiene che l’addestramento congiunto del sistema di instradamento abbia portato la sua accuratezza dall’81,2% al 96,1%. In una dimostrazione, il modello locale ha analizzato email e oscurato informazioni sensibili in un contratto prima di inviarlo al cloud per una revisione. La dimostrazione, da sola, non chiarisce quanto sia completa la rimozione dei dati sensibili né quali informazioni vengano trasmesse in ogni possibile configurazione. 5
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Alcuni resoconti hanno indicato prezzi promozionali a tempo: 0,9 yuan cinesi per un milione di token in ingresso, 0,08 yuan per un milione di token in ingresso con cache attiva e 3,6 yuan per un milione di token in uscita. Sono tariffe riportate in occasione del lancio, non una garanzia sui prezzi attuali. 10
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Quanto al modello precedente, Spark X2.5-4B, iFLYTEK aveva dichiarato che dopo l’uscita del 1° settembre aveva superato 2,56 milioni di download e si era collocato tra i primi quattro modelli al mondo per l’elaborazione on-device. Anche questi dati sono attribuiti all’azienda. 54
SparkAudio 1.0: riconoscere voce, suoni e contesto
iFLYTEK ha presentato anche SparkAudio 1.0, modello vocale addestrato su infrastrutture di calcolo cinesi. Le capacità annunciate comprendono riconoscimento vocale, traduzione simultanea e interazione, comprensione dell’audio, riconoscimento delle emozioni, separazione in tempo reale degli interlocutori e interpretazione dei suoni ambientali. In una dimostrazione, il modello ha usato dialoghi, musica e rumori di veicoli in una scena cinematografica per dedurne il contesto. 1
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L’azienda dichiara un miglioramento del 20% nei risultati complessivi, una riduzione del 15% nei tempi di risposta e del 60% nei costi d’uso. Secondo i resoconti, il modello è stato integrato nei taccuini smart, nella tastiera di input, nei traduttori e nei prodotti iFLYTEK Tingjian. Le informazioni disponibili non verificano in modo indipendente i miglioramenti di prestazioni dichiarati. 1
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Che cosa sappiamo, e che cosa resta da verificare
La strategia di prodotto è chiara: affidare al modello locale le attività che può gestire sul dispositivo e ricorrere alla versione cloud per quelle che richiedono più capacità, con un sistema che decide come distribuire il lavoro. iFLYTEK presenta l’addestramento su hardware cinese, le prestazioni nei test di programmazione e degli agenti e l’inferenza su contesti lunghi come i punti di forza di Spark X2.6. 1
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La cautela riguarda la qualità delle prove: classifiche, accuratezza dell’instradamento, copertura delle attività e guadagni di efficienza citati qui derivano da risultati comunicati dall’azienda nei resoconti del lancio. Sono indicazioni su ciò che iFLYTEK afferma di aver ottenuto, ma non vanno confuse con benchmark verificati da soggetti indipendenti. 17
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