เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น โมเดลใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และวางตำแหน่งไว้สำหรับงานเอเจนต์ การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การทำตามคำสั่...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-5.6 Terraรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did iFLYTEK’s wholly owned subsidiary launch and open-source on September 1, 2026 with Spark X2.5-4B and Spark X2.5-1.7B—including thei. Article summary: On September 1, 2026, iFLYTEK’s wholly owned subsidiary Ciyuan Xinghuo launched and open-sourced the edge-deployable Spark/Xinghuo X2.5-4B and X2.5-1.7B models. The company claims they are the first edge models with a na. 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
iFLYTEK ผ่าน Ciyuan Xinghuo ซึ่งเป็นบริษัทย่อยที่ถือหุ้นทั้งหมด เปิดตัวและเปิดซอร์สโมเดลภาษาสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง 2 รุ่น ได้แก่ Spark (Xinghuo) X2.5-4B และ Spark X2.5-1.7B เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 จุดขายสำคัญคือการรองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟสูงสุด 1 ล้านโทเค็น บนการประมวลผลในเครื่อง โดย iFLYTEK ระบุว่าเป็นโมเดล Edge ในกลุ่มนี้ชุดแรกที่ทำได้ แต่ยังควรมองว่าเป็นคำกล่าวอ้างของบริษัท ไม่ใช่ผลที่ผ่านการตรวจสอบอย่างอิสระ 2
Spark X2.5 รุ่น 4B และ 1.7B ใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และปรับจูนเพื่อการใช้เครื่องมือหรือ AI agent งานเขียนโปรแกรม การให้เหตุผลเชิงคณิตศาสตร์ และการทำตามคำสั่ง iFLYTEK ระบุว่าโมเดลทำผลงานได้ดีเมื่อเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สขนาดใกล้เคียงกัน แต่เอกสารประกาศยังไม่มีผลเปรียบเทียบจากหน่วยงานอิสระ 2
เป้าหมายของโมเดลคือการใช้งานแบบโลคัลหรือ Edge เช่น อุปกรณ์อัจฉริยะ ระบบในรถยนต์ หุ่นยนต์ และอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ซึ่งอาจมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อคลาวด์ ความหน่วง หรือการจัดการข้อมูล 3
งานที่ต้องอ่านเอกสารยาวมักใช้วิธีแบ่งเอกสารเป็นส่วนย่อย แล้วค้นคืนเฉพาะส่วนที่คาดว่าเกี่ยวข้อง วิธีนี้ใช้งานได้จริงในหลายกรณี แต่อาจทำให้โมเดลพลาดเงื่อนไข ข้อยกเว้น หรือความเชื่อมโยงที่อยู่คนละบทของเอกสาร
ตัวอย่างที่ iFLYTEK ยกขึ้นมาคือคู่มือบริการหลังการขาย หากใส่คู่มือทั้งเล่มไว้ในบริบทเดียว โมเดลอาจพิจารณากฎเรื่องการคืนสินค้า การจัดการความขัดข้อง ข้อยกเว้น การขนส่ง การลบข้อมูล และผู้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายข้ามหลายบทได้พร้อมกัน บริษัทจึงวางแนวคิดนี้เป็นทางเลือกแทนการแบ่งเอกสารจนบริบทข้ามบทขาดหาย 2
อย่างไรก็ดี หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ไม่ได้ยืนยันว่าโมเดลจะให้เหตุผลถูกต้องหรือให้ข้อมูลแม่นยำเสมอไป ก่อนนำไปใช้จริง ทีมงานยังควรทดสอบคุณภาพการค้นคืน ความหน่วง ความต้องการหน่วยความจำของฮาร์ดแวร์ และความสามารถในการตีความกฎทั้งหมดในเอกสารอย่างถูกต้อง
iFLYTEK วางตำแหน่ง Spark X2.5 ให้เป็นผู้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบรันในเครื่อง แต่เอกสารเปิดตัวยังไม่ได้ให้รายละเอียดฟีเจอร์สำนักงานหรือเกณฑ์ทดสอบเฉพาะด้านนี้ 2
สำหรับงานอื่น บริษัทระบุผลและศักยภาพดังนี้
iFLYTEK ระบุว่าโมเดลทั้งสองฝึกทั้งหมดบนแพลตฟอร์มประมวลผลภายในประเทศ โดยใช้โทเค็นสำหรับการฝึกล่วงหน้าที่หลากหลายราว 20 ล้านล้านโทเค็น ก่อนฝึกต่อด้วย supervised fine-tuning และ reinforcement learning 2
รายการความเข้ากันได้ที่ประกาศครอบคลุมฮาร์ดแวร์ NVIDIA, Huawei, Hygon และ Hemo; เฟรมเวิร์กอินเฟอเรนซ์ vLLM, SGLang และ llama.cpp; แนวทางติดตั้งผ่าน Ollama และ LM Studio; รวมถึง LLaMA-Factory สำหรับ fine-tuning เพิ่มเติม ความเร็วและการใช้หน่วยความจำจริงขึ้นอยู่กับรุ่นโมเดล การควอนไทซ์ ความยาวบริบท และฮาร์ดแวร์เป้าหมาย 2
iFLYTEK ระบุว่าได้เผยแพร่น้ำหนักโมเดล ซอร์สโค้ด และเอกสารสำหรับติดตั้งแล้ว ผ่าน Hugging Face และ GitHub นอกจากนี้ยังประกาศ API ที่เกี่ยวข้องบนแพลตฟอร์ม Starry MaaS พร้อมสิทธิ์ใช้งานฟรีในช่วงเวลาจำกัด แต่ไม่ได้ระบุวันหมดเขตหรือโควตา จึงควรตรวจสอบเงื่อนไขปัจจุบันก่อนวางแผนใช้งานจริง 2
6
ความแตกต่างของ Spark X2.5 ไม่ได้อยู่แค่การเป็นโมเดลโอเพนซอร์สหรือมีขนาดพอเหมาะกับงาน Edge แต่คือการจับคู่โมเดลขนาด 1.7B และ 4B กับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟ 1 ล้านโทเค็นตามที่ผู้พัฒนาระบุ หากใช้งานได้ตามคำกล่าวอ้าง ก็อาจเหมาะกับการวิเคราะห์คู่มือทั้งเล่ม คลังเอกสารเทคนิค หรือโค้ดเบสขนาดใหญ่แบบเก็บข้อมูลไว้ในเครื่อง ซึ่งการเชื่อมโยงเนื้อหาข้ามส่วนมีความสำคัญ
แต่คำตอบสุดท้ายต้องมาจากการทดลองบนงานและอุปกรณ์จริงของแต่ละองค์กร โดยเฉพาะงานบริบทยาวที่เป็นตัวแทนการใช้งานจริง ไม่ใช่ดูจากสเปกเพียงอย่างเดียว.
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น
เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น โมเดลใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และวางตำแหน่งไว้สำหรับงานเอเจนต์ การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การทำตามคำสั่ง และการวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ในเครื่อง
มีการเผยแพร่น้ำหนักโมเดล โค้ด และเอกสารติดตั้ง พร้อมระบุการรองรับเฟรมเวิร์กอินเฟอเรนซ์หลายตัว รวมถึง API ที่เปิดให้ใช้ฟรีชั่วคราว โดยไม่ได้แจ้งวันสิ้นสุดหรือโควตา
เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น โมเดลใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และวางตำแหน่งไว้สำหรับงานเอเจนต์ การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การทำตามคำสั่...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-5.6 Terraรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did iFLYTEK’s wholly owned subsidiary launch and open-source on September 1, 2026 with Spark X2.5-4B and Spark X2.5-1.7B—including thei. Article summary: On September 1, 2026, iFLYTEK’s wholly owned subsidiary Ciyuan Xinghuo launched and open-sourced the edge-deployable Spark/Xinghuo X2.5-4B and X2.5-1.7B models. The company claims they are the first edge models with a na. 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
iFLYTEK ผ่าน Ciyuan Xinghuo ซึ่งเป็นบริษัทย่อยที่ถือหุ้นทั้งหมด เปิดตัวและเปิดซอร์สโมเดลภาษาสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง 2 รุ่น ได้แก่ Spark (Xinghuo) X2.5-4B และ Spark X2.5-1.7B เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 จุดขายสำคัญคือการรองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟสูงสุด 1 ล้านโทเค็น บนการประมวลผลในเครื่อง โดย iFLYTEK ระบุว่าเป็นโมเดล Edge ในกลุ่มนี้ชุดแรกที่ทำได้ แต่ยังควรมองว่าเป็นคำกล่าวอ้างของบริษัท ไม่ใช่ผลที่ผ่านการตรวจสอบอย่างอิสระ 2
Spark X2.5 รุ่น 4B และ 1.7B ใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และปรับจูนเพื่อการใช้เครื่องมือหรือ AI agent งานเขียนโปรแกรม การให้เหตุผลเชิงคณิตศาสตร์ และการทำตามคำสั่ง iFLYTEK ระบุว่าโมเดลทำผลงานได้ดีเมื่อเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สขนาดใกล้เคียงกัน แต่เอกสารประกาศยังไม่มีผลเปรียบเทียบจากหน่วยงานอิสระ 2
เป้าหมายของโมเดลคือการใช้งานแบบโลคัลหรือ Edge เช่น อุปกรณ์อัจฉริยะ ระบบในรถยนต์ หุ่นยนต์ และอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ซึ่งอาจมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อคลาวด์ ความหน่วง หรือการจัดการข้อมูล 3
งานที่ต้องอ่านเอกสารยาวมักใช้วิธีแบ่งเอกสารเป็นส่วนย่อย แล้วค้นคืนเฉพาะส่วนที่คาดว่าเกี่ยวข้อง วิธีนี้ใช้งานได้จริงในหลายกรณี แต่อาจทำให้โมเดลพลาดเงื่อนไข ข้อยกเว้น หรือความเชื่อมโยงที่อยู่คนละบทของเอกสาร
ตัวอย่างที่ iFLYTEK ยกขึ้นมาคือคู่มือบริการหลังการขาย หากใส่คู่มือทั้งเล่มไว้ในบริบทเดียว โมเดลอาจพิจารณากฎเรื่องการคืนสินค้า การจัดการความขัดข้อง ข้อยกเว้น การขนส่ง การลบข้อมูล และผู้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายข้ามหลายบทได้พร้อมกัน บริษัทจึงวางแนวคิดนี้เป็นทางเลือกแทนการแบ่งเอกสารจนบริบทข้ามบทขาดหาย 2
อย่างไรก็ดี หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ไม่ได้ยืนยันว่าโมเดลจะให้เหตุผลถูกต้องหรือให้ข้อมูลแม่นยำเสมอไป ก่อนนำไปใช้จริง ทีมงานยังควรทดสอบคุณภาพการค้นคืน ความหน่วง ความต้องการหน่วยความจำของฮาร์ดแวร์ และความสามารถในการตีความกฎทั้งหมดในเอกสารอย่างถูกต้อง
iFLYTEK วางตำแหน่ง Spark X2.5 ให้เป็นผู้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบรันในเครื่อง แต่เอกสารเปิดตัวยังไม่ได้ให้รายละเอียดฟีเจอร์สำนักงานหรือเกณฑ์ทดสอบเฉพาะด้านนี้ 2
สำหรับงานอื่น บริษัทระบุผลและศักยภาพดังนี้
iFLYTEK ระบุว่าโมเดลทั้งสองฝึกทั้งหมดบนแพลตฟอร์มประมวลผลภายในประเทศ โดยใช้โทเค็นสำหรับการฝึกล่วงหน้าที่หลากหลายราว 20 ล้านล้านโทเค็น ก่อนฝึกต่อด้วย supervised fine-tuning และ reinforcement learning 2
รายการความเข้ากันได้ที่ประกาศครอบคลุมฮาร์ดแวร์ NVIDIA, Huawei, Hygon และ Hemo; เฟรมเวิร์กอินเฟอเรนซ์ vLLM, SGLang และ llama.cpp; แนวทางติดตั้งผ่าน Ollama และ LM Studio; รวมถึง LLaMA-Factory สำหรับ fine-tuning เพิ่มเติม ความเร็วและการใช้หน่วยความจำจริงขึ้นอยู่กับรุ่นโมเดล การควอนไทซ์ ความยาวบริบท และฮาร์ดแวร์เป้าหมาย 2
iFLYTEK ระบุว่าได้เผยแพร่น้ำหนักโมเดล ซอร์สโค้ด และเอกสารสำหรับติดตั้งแล้ว ผ่าน Hugging Face และ GitHub นอกจากนี้ยังประกาศ API ที่เกี่ยวข้องบนแพลตฟอร์ม Starry MaaS พร้อมสิทธิ์ใช้งานฟรีในช่วงเวลาจำกัด แต่ไม่ได้ระบุวันหมดเขตหรือโควตา จึงควรตรวจสอบเงื่อนไขปัจจุบันก่อนวางแผนใช้งานจริง 2
6
ความแตกต่างของ Spark X2.5 ไม่ได้อยู่แค่การเป็นโมเดลโอเพนซอร์สหรือมีขนาดพอเหมาะกับงาน Edge แต่คือการจับคู่โมเดลขนาด 1.7B และ 4B กับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟ 1 ล้านโทเค็นตามที่ผู้พัฒนาระบุ หากใช้งานได้ตามคำกล่าวอ้าง ก็อาจเหมาะกับการวิเคราะห์คู่มือทั้งเล่ม คลังเอกสารเทคนิค หรือโค้ดเบสขนาดใหญ่แบบเก็บข้อมูลไว้ในเครื่อง ซึ่งการเชื่อมโยงเนื้อหาข้ามส่วนมีความสำคัญ
แต่คำตอบสุดท้ายต้องมาจากการทดลองบนงานและอุปกรณ์จริงของแต่ละองค์กร โดยเฉพาะงานบริบทยาวที่เป็นตัวแทนการใช้งานจริง ไม่ใช่ดูจากสเปกเพียงอย่างเดียว.
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น
เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 Ciyuan Xinghuo บริษัทย่อยของ iFLYTEK เปิดซอร์ส Spark X2.5 4B และ X2.5 1.7B ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กสำหรับอุปกรณ์ปลายทาง และบริษัทระบุว่ารองรับหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟได้สูงสุด 1 ล้านโทเค็น โมเดลใช้สถาปัตยกรรม hybrid attention และวางตำแหน่งไว้สำหรับงานเอเจนต์ การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ การทำตามคำสั่ง และการวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ในเครื่อง
มีการเผยแพร่น้ำหนักโมเดล โค้ด และเอกสารติดตั้ง พร้อมระบุการรองรับเฟรมเวิร์กอินเฟอเรนซ์หลายตัว รวมถึง API ที่เปิดให้ใช้ฟรีชั่วคราว โดยไม่ได้แจ้งวันสิ้นสุดหรือโควตา