iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı. Modeller, uzun bağlam maliyetini düşürmeyi amaçlayan tam dikkat ve kayan pencere dikkati birleşimini kullanıyor; yerel ajanlar, kodlama, uzun belgeler, akıllı ev ve robotik için kon...
YayımlayanGPT-5.6 Terra ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create 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
Spark X2.5-4B ve Spark X2.5-1.7B, yalnızca bulutta çalışmak yerine bilgisayar, telefon ve diğer uç cihazlarda yerel çalışacak şekilde tasarlanmış, kompakt ve genel amaçlı dil modelleri. iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo adlı iştiraki — XHToken ve SparkLLM adlarıyla da ilişkilendiriliyor — iki modeli 1 Eylül 2026’da yayımladı ve açık kaynaklı hale getirdi. 2
4
Modeller; PC’ler, telefonlar, akıllı donanımlar, robotlar ve araç içi sistemler gibi cihazları hedefliyor. Resmî proje sayfasında sohbet, yazı yazma, çeviri, muhakeme, kodlama, araç kullanımı ve ajan iş akışları desteklenen alanlar arasında sayılıyor. 22
iFLYTEK, bu iki modeli yerel olarak 1 milyon tokene kadar doğal bağlam desteği sunan ilk açık kaynak uç cihaz modelleri olarak tanımlıyor. Bu, bağımsız biçimde doğrulanmış bir sektör rekoru değil, şirketin kendi iddiası. 1
2
5
“Doğal bağlam” ifadesi, modelin çok uzun bir metin dizisini tek bir bağlam içinde kabul edecek şekilde tasarlandığını anlatıyor. Teoride bu yaklaşım; bir kılavuzu ya da kod tabanını parçalara ayıran, ilgili bölümleri geri çağıran ve yanıtı kısmi alıntılardan oluşturan geleneksel RAG/geri getirme akışlarına duyulan ihtiyacı azaltabilir.
Örneğin satış sonrası destek kılavuzunda bir istisna bir bölümde, uygulanacak prosedür başka bir bölümde, ilgili parça ya da hata kodu ise bir tabloda yer alabilir. Daha fazla içeriğin aynı bağlamda tutulması, bu bağlantıların kopmamasına yardımcı olabilir. Aynı mantık uzun teknik belgeler, büyük belge koleksiyonları ve geniş kod tabanları için de geçerli.
Ancak desteklenen azami bağlam uzunluğu ile bunun belirli bir cihazda pratik biçimde kullanılabilmesi farklı konular. Bir üçüncü taraf inceleme, yayımlanan bilgilerde bir telefon veya tek kartlı bilgisayarda tam 1 milyon token bağlamın RAM tüketimi ve gecikmesine ilişkin net veri bulunmadığını belirtiyor. Bu nedenle kullanıcıların hedef donanım, niceleme biçimi, bağlam uzunluğu ve kabul edilebilir gecikme hedefiyle kendi testlerini yapması gerekiyor. 1
Spark X2.5, hibrit bir dikkat düzeni kullanıyor: Bir tam dikkat katmanını üç kayan pencere dikkati katmanı izliyor ve bu desen tekrarlanıyor. 6
18
Tam dikkat, dizinin uzak noktaları arasındaki ilişkileri kurmaya yardımcı olurken kayan pencere dikkati, katmanların çoğunda hesabı yakın tokenlarla sınırlıyor. Amaç, çok uzun girdilerde her katmanda tam dikkat uygulamanın getireceği hesaplama maliyetini düşürmek. 6
Cihaz içi kullanım için yapılmış bir dönüşümde 4B model, 4,11 milyar parametreli yoğun bir decoder olarak tanımlanıyor. Bu da modelin uç cihaz odaklı nispeten kompakt konumlandırmasını gösteriyor. 18
iFLYTEK, Spark X2.5’i yalnızca komut anlayan bir model olarak değil; talimatları yorumlayıp çok adımlı görevleri yerine getirebilecek yerel sistemler için konumlandırıyor. 3
4
Şirket, ofis kullanımı için 4B modelin ham veriden iki dilli rapora uzanan bir iş akışını yürütebildiğini söylüyor. Geliştiriciler tarafında model ailesi; kodlama, araç kullanımı, muhakeme ve ajan akışları için ayarlanmış durumda. 10
16
22
SparkLLM’ye göre 4B model, kodlamada kendisinden iki ila üç kat büyük bulut modelleriyle rekabet edebiliyor. Bu, üreticinin model boyutuna göre yaptığı bir performans iddiası; mevcut kaynaklar, farklı görevlerde ve donanımlarda bağımsız testlerle kanıtlanmış genel bir üstünlük ortaya koymuyor. 16
Daha küçük 1.7B model, cihaz kontrol akışları için öne çıkarılıyor. iFLYTEK’in Domux akıllı ev test seti sonucuna göre model, yüzde 90,3 uçtan uca komut doğruluğu ve ortalama 0,85 saniye gecikme sağladı. 4
10
16
Bu rakamlar şirketin test sonucuna dair yararlı bir gösterge olsa da her rakip model veya kurulum ortamıyla doğrudan karşılaştırma olarak görülmemeli.
iFLYTEK, robotları da hedef alanlar arasında gösteriyor: Yerel, dil güdümlü iş akışlarının robot operasyonu ile kontrol, nesne takibi ve navigasyon kararları içeren uç cihaz görevlerinde kullanılabileceğini belirtiyor. 10
20
Sunulan kaynaklarda manipülasyon, takip veya navigasyonun her biri için ayrı kıyaslama sonuçları yer almıyor. Bunlar kanıtlanmış performans garantileri değil, hedeflenen kullanım senaryoları.
Bir modelin yerelde çalışması, ağ bağlantısına ve bulut sunucusuna gidiş-dönüş süresine bağımlılığı azaltabilir. İstemlerin ve belgelerin cihazda kalmasını da sağlayabilir; bu, hassas kılavuzlar, akıllı ev komutları veya robotik iş akışları açısından anlamlı olabilir. 3
4
Bununla birlikte yerel çalışma, tüm iş yüklerinin otomatik olarak hızlı veya gizli olduğu anlamına gelmez. Gerçek deneyim; donanım, çıkarım çalışma zamanı, niceleme, bellek kapasitesi ve aktif bağlamın uzunluğuna bağlı. Özellikle 1 milyon tokenlık bağlam, temel model görece küçük olsa bile ciddi kaynak gerektiriyor. 1
iFLYTEK, Spark X2.5’in yerel bilgi işlem platformlarında yaklaşık 20 trilyon tokenlık çeşitli ön eğitim verisiyle eğitildiğini; eğitim sonrası aşamada ajanlar, kod, matematik ve talimat takibine odaklanıldığını söylüyor. 10
16
Modeller NVIDIA, Huawei, Hygon ve HOUMO donanımlarını destekliyor. Ayrıca vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama ve LM Studio gibi çıkarım ve dağıtım araçlarıyla uyumlu; ince ayar için LLaMA-Factory listeleniyor. 4
10
16
Ağırlıklar, kaynak materyaller ve dağıtım belgeleri XHToken/Spark-X2.5 projesi ile ilişkili model sürümlerinden; GitHub ve Hugging Face üzerinden erişilebilir durumda. 2
22 XHToken’un Hugging Face sayfasında FP8 ve INT8 nicelemeli sürümlerin 4 Eylül 2026’da yayımlandığı da duyuruldu.
28
SparkLLM, iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS üzerinden API erişimi ve sınırlı süreli ücretsiz kullanım duyurusu da yaptı. Ancak verilen bilgilerde kampanyanın süresi, uygunluk koşulları, kota miktarı veya güncel durumu açıklanmıyor. Geliştiricilerin projelerini bu teklife dayandırmadan önce şartları doğrudan doğrulaması önemli. 10
16
Spark X2.5-4B ve 1.7B’yi dikkat çekici kılan, uç cihazlara odaklanan nispeten küçük model boyutlarını, iddia edilen doğal 1 milyon token bağlam penceresi ve yerel ajan yaklaşımıyla birleştirmesi. Buradan çıkarılacak en sağlam sonuç, her telefonun bugün 1 milyon tokenlık iş yükünü rahatça yürütebileceği ya da modellerin tüm pazarda kanıtlanmış liderler olduğu değil. iFLYTEK, uzun bağlam, yerel dağıtım ve görev yürütmeyi birlikte denemeye imkân veren açık modeller yayımladı; bu yüzden donanıma özel değerlendirme kritik önem taşıyor. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı.
iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı. Modeller, uzun bağlam maliyetini düşürmeyi amaçlayan tam dikkat ve kayan pencere dikkati birleşimini kullanıyor; yerel ajanlar, kodlama, uzun belgeler, akıllı ev ve robotik için konumlandırılıyor.
iFLYTEK’in Domux akıllı ev testine göre 1.7B model yüzde 90,3 uçtan uca komut doğruluğu ve ortalama 0,85 saniye gecikme elde etti.
iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı. Modeller, uzun bağlam maliyetini düşürmeyi amaçlayan tam dikkat ve kayan pencere dikkati birleşimini kullanıyor; yerel ajanlar, kodlama, uzun belgeler, akıllı ev ve robotik için kon...
YayımlayanGPT-5.6 Terra ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create 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
Spark X2.5-4B ve Spark X2.5-1.7B, yalnızca bulutta çalışmak yerine bilgisayar, telefon ve diğer uç cihazlarda yerel çalışacak şekilde tasarlanmış, kompakt ve genel amaçlı dil modelleri. iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo adlı iştiraki — XHToken ve SparkLLM adlarıyla da ilişkilendiriliyor — iki modeli 1 Eylül 2026’da yayımladı ve açık kaynaklı hale getirdi. 2
4
Modeller; PC’ler, telefonlar, akıllı donanımlar, robotlar ve araç içi sistemler gibi cihazları hedefliyor. Resmî proje sayfasında sohbet, yazı yazma, çeviri, muhakeme, kodlama, araç kullanımı ve ajan iş akışları desteklenen alanlar arasında sayılıyor. 22
iFLYTEK, bu iki modeli yerel olarak 1 milyon tokene kadar doğal bağlam desteği sunan ilk açık kaynak uç cihaz modelleri olarak tanımlıyor. Bu, bağımsız biçimde doğrulanmış bir sektör rekoru değil, şirketin kendi iddiası. 1
2
5
“Doğal bağlam” ifadesi, modelin çok uzun bir metin dizisini tek bir bağlam içinde kabul edecek şekilde tasarlandığını anlatıyor. Teoride bu yaklaşım; bir kılavuzu ya da kod tabanını parçalara ayıran, ilgili bölümleri geri çağıran ve yanıtı kısmi alıntılardan oluşturan geleneksel RAG/geri getirme akışlarına duyulan ihtiyacı azaltabilir.
Örneğin satış sonrası destek kılavuzunda bir istisna bir bölümde, uygulanacak prosedür başka bir bölümde, ilgili parça ya da hata kodu ise bir tabloda yer alabilir. Daha fazla içeriğin aynı bağlamda tutulması, bu bağlantıların kopmamasına yardımcı olabilir. Aynı mantık uzun teknik belgeler, büyük belge koleksiyonları ve geniş kod tabanları için de geçerli.
Ancak desteklenen azami bağlam uzunluğu ile bunun belirli bir cihazda pratik biçimde kullanılabilmesi farklı konular. Bir üçüncü taraf inceleme, yayımlanan bilgilerde bir telefon veya tek kartlı bilgisayarda tam 1 milyon token bağlamın RAM tüketimi ve gecikmesine ilişkin net veri bulunmadığını belirtiyor. Bu nedenle kullanıcıların hedef donanım, niceleme biçimi, bağlam uzunluğu ve kabul edilebilir gecikme hedefiyle kendi testlerini yapması gerekiyor. 1
Spark X2.5, hibrit bir dikkat düzeni kullanıyor: Bir tam dikkat katmanını üç kayan pencere dikkati katmanı izliyor ve bu desen tekrarlanıyor. 6
18
Tam dikkat, dizinin uzak noktaları arasındaki ilişkileri kurmaya yardımcı olurken kayan pencere dikkati, katmanların çoğunda hesabı yakın tokenlarla sınırlıyor. Amaç, çok uzun girdilerde her katmanda tam dikkat uygulamanın getireceği hesaplama maliyetini düşürmek. 6
Cihaz içi kullanım için yapılmış bir dönüşümde 4B model, 4,11 milyar parametreli yoğun bir decoder olarak tanımlanıyor. Bu da modelin uç cihaz odaklı nispeten kompakt konumlandırmasını gösteriyor. 18
iFLYTEK, Spark X2.5’i yalnızca komut anlayan bir model olarak değil; talimatları yorumlayıp çok adımlı görevleri yerine getirebilecek yerel sistemler için konumlandırıyor. 3
4
Şirket, ofis kullanımı için 4B modelin ham veriden iki dilli rapora uzanan bir iş akışını yürütebildiğini söylüyor. Geliştiriciler tarafında model ailesi; kodlama, araç kullanımı, muhakeme ve ajan akışları için ayarlanmış durumda. 10
16
22
SparkLLM’ye göre 4B model, kodlamada kendisinden iki ila üç kat büyük bulut modelleriyle rekabet edebiliyor. Bu, üreticinin model boyutuna göre yaptığı bir performans iddiası; mevcut kaynaklar, farklı görevlerde ve donanımlarda bağımsız testlerle kanıtlanmış genel bir üstünlük ortaya koymuyor. 16
Daha küçük 1.7B model, cihaz kontrol akışları için öne çıkarılıyor. iFLYTEK’in Domux akıllı ev test seti sonucuna göre model, yüzde 90,3 uçtan uca komut doğruluğu ve ortalama 0,85 saniye gecikme sağladı. 4
10
16
Bu rakamlar şirketin test sonucuna dair yararlı bir gösterge olsa da her rakip model veya kurulum ortamıyla doğrudan karşılaştırma olarak görülmemeli.
iFLYTEK, robotları da hedef alanlar arasında gösteriyor: Yerel, dil güdümlü iş akışlarının robot operasyonu ile kontrol, nesne takibi ve navigasyon kararları içeren uç cihaz görevlerinde kullanılabileceğini belirtiyor. 10
20
Sunulan kaynaklarda manipülasyon, takip veya navigasyonun her biri için ayrı kıyaslama sonuçları yer almıyor. Bunlar kanıtlanmış performans garantileri değil, hedeflenen kullanım senaryoları.
Bir modelin yerelde çalışması, ağ bağlantısına ve bulut sunucusuna gidiş-dönüş süresine bağımlılığı azaltabilir. İstemlerin ve belgelerin cihazda kalmasını da sağlayabilir; bu, hassas kılavuzlar, akıllı ev komutları veya robotik iş akışları açısından anlamlı olabilir. 3
4
Bununla birlikte yerel çalışma, tüm iş yüklerinin otomatik olarak hızlı veya gizli olduğu anlamına gelmez. Gerçek deneyim; donanım, çıkarım çalışma zamanı, niceleme, bellek kapasitesi ve aktif bağlamın uzunluğuna bağlı. Özellikle 1 milyon tokenlık bağlam, temel model görece küçük olsa bile ciddi kaynak gerektiriyor. 1
iFLYTEK, Spark X2.5’in yerel bilgi işlem platformlarında yaklaşık 20 trilyon tokenlık çeşitli ön eğitim verisiyle eğitildiğini; eğitim sonrası aşamada ajanlar, kod, matematik ve talimat takibine odaklanıldığını söylüyor. 10
16
Modeller NVIDIA, Huawei, Hygon ve HOUMO donanımlarını destekliyor. Ayrıca vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama ve LM Studio gibi çıkarım ve dağıtım araçlarıyla uyumlu; ince ayar için LLaMA-Factory listeleniyor. 4
10
16
Ağırlıklar, kaynak materyaller ve dağıtım belgeleri XHToken/Spark-X2.5 projesi ile ilişkili model sürümlerinden; GitHub ve Hugging Face üzerinden erişilebilir durumda. 2
22 XHToken’un Hugging Face sayfasında FP8 ve INT8 nicelemeli sürümlerin 4 Eylül 2026’da yayımlandığı da duyuruldu.
28
SparkLLM, iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS üzerinden API erişimi ve sınırlı süreli ücretsiz kullanım duyurusu da yaptı. Ancak verilen bilgilerde kampanyanın süresi, uygunluk koşulları, kota miktarı veya güncel durumu açıklanmıyor. Geliştiricilerin projelerini bu teklife dayandırmadan önce şartları doğrudan doğrulaması önemli. 10
16
Spark X2.5-4B ve 1.7B’yi dikkat çekici kılan, uç cihazlara odaklanan nispeten küçük model boyutlarını, iddia edilen doğal 1 milyon token bağlam penceresi ve yerel ajan yaklaşımıyla birleştirmesi. Buradan çıkarılacak en sağlam sonuç, her telefonun bugün 1 milyon tokenlık iş yükünü rahatça yürütebileceği ya da modellerin tüm pazarda kanıtlanmış liderler olduğu değil. iFLYTEK, uzun bağlam, yerel dağıtım ve görev yürütmeyi birlikte denemeye imkân veren açık modeller yayımladı; bu yüzden donanıma özel değerlendirme kritik önem taşıyor. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı.
iFLYTEK’in tamamına sahip olduğu Ciyuan Xinghuo, Spark X2.5 4B ve X2.5 1.7B modellerini 1 Eylül 2026’da açık kaynaklı olarak yayımladı. Modeller, uzun bağlam maliyetini düşürmeyi amaçlayan tam dikkat ve kayan pencere dikkati birleşimini kullanıyor; yerel ajanlar, kodlama, uzun belgeler, akıllı ev ve robotik için konumlandırılıyor.
iFLYTEK’in Domux akıllı ev testine göre 1.7B model yüzde 90,3 uçtan uca komut doğruluğu ve ortalama 0,85 saniye gecikme elde etti.