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iFLYTEK aposta em modelos de IA que dividem tarefas entre aparelho e nuvem
Anunciado em 22 de outubro de 2026, o Spark X2.6 tem uma versão de nuvem com 293 bilhões de parâmetros totais, cerca de 30 bilhões ativados por token e janela de contexto de 1 milhão de tokens. A iFLYTEK afirma que o treinamento de 2 trilhões de tokens com contexto de 256 mil posições caiu de 4,5 para 1,2 mês no clu...
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Anunciado em 22 de outubro de 2026, o Spark X2.6 tem uma versão de nuvem com 293 bilhões de parâmetros totais, cerca de 30 bilhões ativados por token e janela de contexto de 1 milhão de tokens.
- A iFLYTEK afirma que o treinamento de 2 trilhões de tokens com contexto de 256 mil posições caiu de 4,5 para 1,2 mês no cluster Feixing 2; os números de eficiência são da empresa.
- A família combina o modelo de nuvem com o Spark X2.6 4B, de código aberto e voltado ao uso local, e uma arquitetura que decide quando executar tarefas no aparelho, na nuvem ou em conjunto.
Prompt de IA
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Em 22 de outubro de 2026, durante o Festival Global de Desenvolvedores 1024, a iFLYTEK anunciou o Spark X2.6, uma família de modelos que combina processamento no aparelho e na nuvem, e o modelo de áudio SparkAudio 1.0. A empresa destacou que treinou o X2.6 usando computação de origem chinesa e atribuiu à infraestrutura avanços em programação e tarefas de agentes de IA. Os resultados de benchmarks e eficiência citados no anúncio são da própria companhia; as informações disponíveis não demonstram verificação independente. 1
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Um modelo grande na nuvem e outro menor no aparelho
A versão de nuvem do Spark X2.6 usa uma arquitetura de mistura de especialistas, ou MoE. São 293 bilhões de parâmetros no total, dos quais cerca de 30 bilhões são ativados a cada token processado. A janela de contexto anunciada é de 1 milhão de tokens. A empresa também informou que o treinamento levou aproximadamente dois a três meses, mas não revelou o modelo específico de chip usado. 1
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A iFLYTEK também lançou o Spark X2.6-4B, modelo de código aberto projetado para rodar em dispositivos. Segundo a empresa, ele consegue concluir localmente 41,9% das tarefas de agente avaliadas e teve melhorias em compreensão de textos longos, uso de ferramentas em várias etapas e coordenação entre ferramentas. Esse percentual é uma métrica divulgada pela companhia, não uma medida geral de qualidade. 5
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O que a empresa diz sobre programação e agentes
Nos resultados publicados pela iFLYTEK, o modelo de nuvem ficou em primeiro lugar nos testes SWE Pro e SWE Multilingual e em segundo no SWE Verified, atrás do DeepSeek-V4.1-Flash 1017. A empresa também colocou o Spark X2.6 entre os destaques em testes de agentes para operações empresariais e de uso geral de ferramentas, como o MCP-Atlas. 17
Esses resultados devem ser entendidos como avaliações divulgadas pela fabricante, não como comparações confirmadas por terceiros. As informações disponíveis não detalham o suficiente as condições de todos os testes para verificar se os modelos foram avaliados de forma equivalente. 21
Treinamento e inferência em hardware doméstico
A iFLYTEK afirma que seu método de paralelismo dinâmico para tarefas longas adapta a distribuição de recursos computacionais à extensão de cada tarefa. No cluster Feixing-2, com 10 mil aceleradores, a companhia diz ter reduzido de 4,5 para 1,2 mês o tempo para treinar 2 trilhões de tokens com contexto de 256 mil posições — um ganho de eficiência de aproximadamente quatro vezes em treinamento de contexto longo. 17
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Para a inferência, a empresa descreveu técnicas de processamento distribuído heterogêneo e coordenação entre memória e computação, voltadas a contornar limitações de memória e largura de banda dos chips domésticos. Também anunciou uma arquitetura de cache KV em quatro níveis. Esse mecanismo reutiliza parte dos cálculos durante a geração de texto: segundo a empresa, a taxa de acerto do cache subiu de 63% para 95,7%, e a eficiência de inferência chegou a 4,5 vezes o nível anterior à otimização. 17
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O que fica no aparelho, o que vai para a nuvem
A arquitetura anunciada pode encaminhar uma tarefa para o próprio dispositivo, para a nuvem ou para uma combinação dos dois. A iFLYTEK afirma que o treinamento conjunto do sistema de roteamento elevou sua precisão de 81,2% para 96,1%. Em uma demonstração, o modelo local analisou e-mails e ocultou informações sensíveis de contratos antes de uma revisão na nuvem. A demonstração, por si só, não comprova o alcance da ocultação nem quais dados são transmitidos em cada implementação. 5
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Os preços promocionais de API divulgados em torno do lançamento foram de 0,9 yuan por milhão de tokens de entrada, 0,08 yuan por milhão de tokens de entrada com cache ativado e 3,6 yuan por milhão de tokens de saída. São valores promocionais noticiados na época, não uma garantia de preço atual. 10
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A geração anterior, Spark X2.5-4B, teria ultrapassado 2,56 milhões de downloads após o lançamento em 1º de setembro e ficado entre os quatro modelos para uso local mais baixados no mundo, segundo números divulgados pela empresa. 54
SparkAudio 1.0: reconhecimento de fala e interpretação de sons
A iFLYTEK também apresentou o SparkAudio 1.0, treinado em infraestrutura computacional doméstica. Entre as capacidades anunciadas estão reconhecimento de fala, tradução simultânea, interação por voz, compreensão de áudio, reconhecimento de emoções, separação de falantes em tempo real e interpretação de sons do ambiente. Em uma demonstração, o modelo usou diálogos, música e sons de veículos em um trecho de filme para inferir a cena. 1
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A empresa reportou melhora de 20% nos resultados gerais, redução de 15% no tempo de resposta e queda de 60% no custo de uso. Reportagens disseram que o modelo estava sendo integrado a produtos da iFLYTEK, como cadernos inteligentes, teclado de entrada de texto, tradutores e o iFLYTEK Tingjian. As fontes disponíveis não verificam de forma independente os ganhos de desempenho anunciados. 1
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O que o anúncio confirma — e o que ainda não confirma
O lançamento apresenta uma estratégia clara: usar um modelo menor para tarefas locais e recorrer a um modelo maior na nuvem quando for necessário mais capacidade, com um sistema para decidir como dividir o trabalho. A iFLYTEK argumenta que o treinamento em computação doméstica, os resultados em programação e agentes e a redução de custos em tarefas de contexto longo sustentam a proposta do Spark X2.6. 1
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A principal ressalva é a origem dos dados de desempenho. As colocações em benchmarks, a precisão do roteamento, a cobertura de tarefas e os ganhos de eficiência citados são resultados divulgados pela própria empresa. Eles ajudam a entender o que a iFLYTEK afirma que seus modelos conseguem fazer, mas não devem ser tratados como avaliações confirmadas de forma independente. 17
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Qual é a resposta curta para "iFLYTEK aposta em modelos de IA que dividem tarefas entre aparelho e nuvem"?
Anunciado em 22 de outubro de 2026, o Spark X2.6 tem uma versão de nuvem com 293 bilhões de parâmetros totais, cerca de 30 bilhões ativados por token e janela de contexto de 1 milhão de tokens.
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Anunciado em 22 de outubro de 2026, o Spark X2.6 tem uma versão de nuvem com 293 bilhões de parâmetros totais, cerca de 30 bilhões ativados por token e janela de contexto de 1 milhão de tokens. A iFLYTEK afirma que o treinamento de 2 trilhões de tokens com contexto de 256 mil posições caiu de 4,5 para 1,2 mês no cluster Feixing 2; os números de eficiência são da empresa.
O que devo fazer a seguir na prática?
A família combina o modelo de nuvem com o Spark X2.6 4B, de código aberto e voltado ao uso local, e uma arquitetura que decide quando executar tarefas no aparelho, na nuvem ou em conjunto.