iFLYTEK Buka Sumber Spark X2.5: Model Edge dengan Tuntutan Konteks 1 Juta Token

Pada 1 September 2026, anak syarikat milik penuh iFLYTEK, Ciyuan Xinghuo, melancarkan dan membuka sumber dua model bahasa untuk peranti edge: Spark (Xinghuo) X2.5-4B dan Spark X2.5-1.7B. Spesifikasi paling menonjol ialah tetingkap konteks asli sehingga 1 juta token untuk penggunaan setempat. iFLYTEK mendakwa kedua-duanya ialah model edge pertama dalam kategorinya yang menawarkan keupayaan itu; namun, ini ialah dakwaan syarikat dan bukan keputusan yang telah disahkan secara bebas. 2

Apa yang cuba diselesaikan oleh Spark X2.5

Kedua-dua model 4 bilion dan 1.7 bilion parameter ini menggunakan seni bina perhatian hibrid. Ia dilaraskan untuk tugas agen atau penggunaan alat, pengekodan, penaakulan matematik dan pematuhan arahan. iFLYTEK menyatakan model ini menunjukkan prestasi baik berbanding model terbuka yang saiznya hampir serupa, tetapi pengumumannya tidak menyertakan keputusan perbandingan bebas. 2

Sasarannya ialah penggunaan pada peranti atau persekitaran edge seperti perkakasan pintar, kenderaan, robot dan peranti Internet Benda (IoT). Dalam keadaan sebegini, sambungan awan mungkin tidak stabil, kependaman perlu diminimumkan, atau data perlu kekal diproses secara setempat. 3

Mengapa konteks sejuta token penting

Untuk menangani dokumen panjang, sistem AI lazimnya menggunakan kaedah chunking — manual, arkib polisi atau pangkalan kod dipecahkan kepada petikan kecil sebelum hanya bahagian tertentu diambil semula. Kaedah ini berguna, tetapi ada risiko peraturan, pengecualian atau kebergantungan penting dalam bahagian lain tidak diambil kira.

Contoh yang diketengahkan iFLYTEK ialah manual perkhidmatan selepas jualan. Jika keseluruhan manual tersedia dalam konteks, model secara teori boleh menilai ketetapan berkaitan pemulangan, pengendalian kerosakan, pengecualian, logistik, pemadaman data dan tanggungjawab kos secara merentas bab. Syarikat itu membingkaikannya sebagai cara mengelakkan kehilangan konteks antara bab apabila dokumen dipecahkan kepada cebisan berasingan. 2

Namun, tetingkap konteks besar sahaja tidak membuktikan model itu sentiasa boleh menaakul dengan tepat atau memberikan jawapan yang betul. Pasukan yang mahu menggunakannya masih perlu menguji kualiti capaian maklumat, kependaman respons, keperluan memori perkakasan dan ketepatan model dalam mematuhi peraturan yang relevan merentas dokumen penuh.

Keupayaan setempat dan keputusan yang dilaporkan

iFLYTEK meletakkan Spark X2.5 sebagai pilihan untuk bantuan produktiviti setempat, walaupun bahan pelancarannya tidak menerbitkan senarai fungsi automasi pejabat yang terperinci atau penanda aras khusus untuk kerja pejabat. 2

Bagi kes penggunaan lain, syarikat melaporkan:

• Pengekodan: Spark X2.5-4B didakwa mampu bersaing dengan model awan yang mempunyai dua hingga tiga kali ganda lebih banyak parameter untuk pelaksanaan algoritma, pelengkapan kod dan penjanaan kod. 2
• Kawalan rumah pintar: Spark X2.5-1.7B dilaporkan mencapai ketepatan pelaksanaan arahan hujung ke hujung sebanyak 90.3% pada set ujian rumah pintar Domux, dengan purata masa respons 0.85 saat. Ini ialah keputusan yang dilaporkan pada set ujian tertentu, bukannya jaminan prestasi dalam semua keadaan dunia sebenar. 2
• Robotik dan kawalan edge: Model ini dipersembahkan untuk tugas manipulasi atau kawalan pada peranti, penjejakan sasaran dan keputusan navigasi, sekali gus mengurangkan kebergantungan pada sambungan awan berterusan serta rutin skrip yang tetap. 2

Latihan dan ekosistem pelaksanaan

Menurut iFLYTEK, kedua-dua model dilatih sepenuhnya menggunakan platform pengkomputeran domestik dengan kira-kira 20 trilion token pralatihan yang pelbagai. Latihan itu kemudian disusuli penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan. 2

Senarai keserasian yang diumumkan merangkumi perkakasan NVIDIA, Huawei, Hygon dan Hemo; rangka kerja inferens vLLM, SGLang dan llama.cpp; laluan pelaksanaan melalui Ollama serta LM Studio; dan LLaMA-Factory untuk penalaan halus berperingkat. Kelajuan sebenar dan penggunaan memori tetap bergantung pada pilihan model, kuantisasi, panjang konteks dan perkakasan sasaran. 2

Ketersediaan model

iFLYTEK menyatakan bahawa pemberat model, repositori kod dan dokumentasi pelaksanaan telah diterbitkan, dengan ketersediaan menerusi Hugging Face dan GitHub. Syarikat itu juga mengumumkan API berkaitan pada platform Starry MaaS dengan akses percuma untuk tempoh terhad. Tarikh tamat serta kuota tawaran tersebut tidak dinyatakan, jadi pembangun wajar menyemak syarat akses semasa sebelum bergantung pada promosi itu. 26

Perkara utama untuk pembangun

Kelainan Spark X2.5 bukan sekadar sifatnya sebagai model terbuka atau saiznya yang lebih sesuai untuk edge. Nilai utamanya ialah gabungan model 1.7B dan 4B parameter dengan tetingkap konteks asli sejuta token yang didakwa oleh pembekal.

Jika keupayaan itu bertahan dalam pelaksanaan sebenar, ia berpotensi berguna untuk analisis setempat yang lebih privasi terhadap manual penuh, arkib teknikal atau pangkalan kod yang memerlukan konteks merentas banyak bahagian. Langkah paling penting sebelum penerapan ialah ujian langsung pada tugasan konteks panjang yang benar-benar mewakili penggunaan sendiri, menggunakan susunan peranti dan perkakasan yang akan digunakan.