Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання. Моделі поєднують повну й ковзну увагу, орієнтовані на довгі документи, код, агентні сценарії, розумний дім і робототехніку.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 TerraЗображення створено за допомогою GPT Image 2
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 і Spark X2.5-1.7B — компактні універсальні мовні моделі, створені насамперед для локального запуску або edge-розгортання, а не лише для роботи через хмару. Їх 1 вересня 2026 року випустила у відкритий доступ повністю контрольована iFLYTEK дочірня компанія Ciyuan Xinghuo, пов’язана також із XHToken та SparkLLM. 2
4
Цільові пристрої — ПК, смартфони, «розумне» обладнання, роботи та автомобільні системи. Офіційний репозиторій заявляє підтримку діалогів, написання текстів, перекладу, міркування, програмування, виклику інструментів і агентних робочих процесів. 22
iFLYTEK називає ці моделі першими open-source моделями для пристроїв із нативною підтримкою контексту до 1 млн токенів. Важливо: це твердження компанії, а не незалежно підтверджений галузевий рекорд. 1
2
5
Нативний довгий контекст означає, що модель спроєктована для приймання дуже великого масиву тексту як одного контексту. Теоретично це зменшує залежність від звичного RAG-пайплайна: документ ділять на фрагменти, система знаходить кілька релевантних уривків, а вже з них формує відповідь.
Практичний приклад — сервісний або післяпродажний посібник. Виняток із правила може бути описаний в одному розділі, порядок дій — в іншому, а код помилки чи номер деталі — у таблиці. Якщо більше матеріалу міститься в одному контексті, моделі легше зберегти зв’язки між такими частинами, а не покладатися на окремо витягнуті уривки. Та сама перевага потенційно стосується великих технічних документів, пакетів файлів і кодових баз.
Втім, підтримуваний ліміт контексту не тотожний зручній роботі на конкретному пристрої. Сторонній огляд зазначає, що у відкритих матеріалах не наведено вимірів споживання RAM і затримки для повного контексту на мільйон токенів на телефоні чи одноплатному комп’ютері. Тому варто перевіряти саме свою конфігурацію: пристрій, квантування, потрібну довжину контексту та цільову затримку. 1
У Spark X2.5 використано гібридну схему: один шар повної уваги поєднується з трьома шарами уваги з ковзним вікном у повторюваному шаблоні. 6
18
Повна увага дає змогу враховувати зв’язки по всій послідовності. Натомість ковзне вікно обмежує більшість шарів сусідніми токенами. Такий підхід має скоротити обчислювальні витрати, які виникли б, якби повну увагу застосовували до кожного шару над надзвичайно довгим введенням. 6
В одній on-device конвертації версію 4B описано як щільний декодер на 4,11 млрд параметрів — це показує відносно компактний масштаб, на якому й побудоване її edge-позиціонування. 18
Реліз позиціонує Spark X2.5 не просто як модель для розуміння команд, а як компонент локальних систем, здатних інтерпретувати інструкції та виконувати багатокрокові завдання. 3
4
Для офісних сценаріїв iFLYTEK представляє 4B-версію як модель, що може пройти шлях від сирих даних до двомовного звіту. Для розробників сімейство оптимізували під код, використання інструментів, міркування й агентні процеси. 10
16
22
SparkLLM також стверджує, що 4B-модель здатна конкурувати в програмуванні з хмарними моделями у два-три рази більшого розміру. Це заява постачальника з нормалізацією за розміром: надані джерела не доводять загальної переваги моделі в незалежних бенчмарках, усіх завданнях чи на всьому обладнанні. 16
Меншу версію 1.7B позиціонують для сценаріїв керування пристроями. На наборі тестів Domux для розумного дому iFLYTEK повідомила про 90,3% точності наскрізного виконання команд і середню затримку 0,85 секунди. 4
10
16
Ці цифри характеризують результат тестування, про який повідомила сама компанія. Їх не слід сприймати як пряме зіставлення з усіма конкурентними моделями або середовищами розгортання.
iFLYTEK також називає робототехніку одним із напрямів використання: локальні мовні робочі процеси можуть застосовуватися для керування роботами й завдань на периферійних пристроях, пов’язаних із контролем, відстеженням об’єктів і навігаційними рішеннями. 10
20
Окремих бенчмарків для маніпуляцій, трекінгу чи навігації в наданих матеріалах немає. Це заявлені сценарії застосування, а не незалежно продемонстровані гарантії продуктивності.
Запуск моделі на пристрої може зменшити залежність від інтернету та хмарних запитів. Він також дає змогу не передавати промпти й документи за межі пристрою, що може бути важливим для чутливих інструкцій, команд розумного дому або роботизованих процесів. 3
4
Але локальний запуск не робить кожен сценарій автоматично швидким чи приватним. Реальний досвід залежить від апаратної платформи, рушія інференсу, квантування, обсягу пам’яті та активної довжини контексту. Контекст на мільйон токенів особливо вимогливий, навіть якщо базова модель порівняно невелика. 1
За даними iFLYTEK, Spark X2.5 навчали на китайських обчислювальних платформах із використанням приблизно 20 трлн токенів різнорідних даних для попереднього навчання. Подальше навчання було зосереджене на агентах, коді, математиці та виконанні інструкцій. 10
16
Моделі підтримують обладнання NVIDIA, Huawei, Hygon і HOUMO та сумісні з інструментами інференсу й розгортання, зокрема vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama та LM Studio. Для донавчання зазначено LLaMA-Factory. 4
10
16
Ваги, вихідні матеріали та документація з розгортання доступні в проєкті XHToken/Spark-X2.5 і пов’язаних релізах, зокрема на Hugging Face та GitHub. 2
22 4 вересня 2026 року на сторінці XHToken у Hugging Face також повідомили про квантизовані версії FP8 та INT8.
28
SparkLLM оголосила і про доступність API через iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS із безкоштовним доступом на обмежений час. У наданій інформації не вказано тривалість пропозиції, умови участі, квоти чи її поточний статус, тому ці умови слід перевіряти безпосередньо перед використанням у проєкті. 10
16
Spark X2.5-4B і 1.7B привертають увагу поєднанням компактного формату для edge-пристроїв, заявленого нативного контексту до 1 млн токенів і фокусу на виконанні локальних завдань агентами. Найобережніший висновок такий: це open-source моделі для перевірки поєднання довгого контексту, локального розгортання та автоматизації дій — але не доказ того, що будь-який смартфон уже сьогодні комфортно оброблятиме мільйон токенів або що моделі беззаперечно лідирують на ринку. Вирішальною лишається перевірка на конкретному обладнанні. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання.
Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання. Моделі поєднують повну й ковзну увагу, орієнтовані на довгі документи, код, агентні сценарії, розумний дім і робототехніку.
У тесті Domux iFLYTEK повідомляє про 90,3% точності виконання команд і середню затримку 0,85 с для версії 1.7B; це результат самого постачальника, а не універсальне незалежне порівняння.
Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання. Моделі поєднують повну й ковзну увагу, орієнтовані на довгі документи, код, агентні сценарії, розумний дім і робототехніку.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 TerraЗображення створено за допомогою GPT Image 2
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 і Spark X2.5-1.7B — компактні універсальні мовні моделі, створені насамперед для локального запуску або edge-розгортання, а не лише для роботи через хмару. Їх 1 вересня 2026 року випустила у відкритий доступ повністю контрольована iFLYTEK дочірня компанія Ciyuan Xinghuo, пов’язана також із XHToken та SparkLLM. 2
4
Цільові пристрої — ПК, смартфони, «розумне» обладнання, роботи та автомобільні системи. Офіційний репозиторій заявляє підтримку діалогів, написання текстів, перекладу, міркування, програмування, виклику інструментів і агентних робочих процесів. 22
iFLYTEK називає ці моделі першими open-source моделями для пристроїв із нативною підтримкою контексту до 1 млн токенів. Важливо: це твердження компанії, а не незалежно підтверджений галузевий рекорд. 1
2
5
Нативний довгий контекст означає, що модель спроєктована для приймання дуже великого масиву тексту як одного контексту. Теоретично це зменшує залежність від звичного RAG-пайплайна: документ ділять на фрагменти, система знаходить кілька релевантних уривків, а вже з них формує відповідь.
Практичний приклад — сервісний або післяпродажний посібник. Виняток із правила може бути описаний в одному розділі, порядок дій — в іншому, а код помилки чи номер деталі — у таблиці. Якщо більше матеріалу міститься в одному контексті, моделі легше зберегти зв’язки між такими частинами, а не покладатися на окремо витягнуті уривки. Та сама перевага потенційно стосується великих технічних документів, пакетів файлів і кодових баз.
Втім, підтримуваний ліміт контексту не тотожний зручній роботі на конкретному пристрої. Сторонній огляд зазначає, що у відкритих матеріалах не наведено вимірів споживання RAM і затримки для повного контексту на мільйон токенів на телефоні чи одноплатному комп’ютері. Тому варто перевіряти саме свою конфігурацію: пристрій, квантування, потрібну довжину контексту та цільову затримку. 1
У Spark X2.5 використано гібридну схему: один шар повної уваги поєднується з трьома шарами уваги з ковзним вікном у повторюваному шаблоні. 6
18
Повна увага дає змогу враховувати зв’язки по всій послідовності. Натомість ковзне вікно обмежує більшість шарів сусідніми токенами. Такий підхід має скоротити обчислювальні витрати, які виникли б, якби повну увагу застосовували до кожного шару над надзвичайно довгим введенням. 6
В одній on-device конвертації версію 4B описано як щільний декодер на 4,11 млрд параметрів — це показує відносно компактний масштаб, на якому й побудоване її edge-позиціонування. 18
Реліз позиціонує Spark X2.5 не просто як модель для розуміння команд, а як компонент локальних систем, здатних інтерпретувати інструкції та виконувати багатокрокові завдання. 3
4
Для офісних сценаріїв iFLYTEK представляє 4B-версію як модель, що може пройти шлях від сирих даних до двомовного звіту. Для розробників сімейство оптимізували під код, використання інструментів, міркування й агентні процеси. 10
16
22
SparkLLM також стверджує, що 4B-модель здатна конкурувати в програмуванні з хмарними моделями у два-три рази більшого розміру. Це заява постачальника з нормалізацією за розміром: надані джерела не доводять загальної переваги моделі в незалежних бенчмарках, усіх завданнях чи на всьому обладнанні. 16
Меншу версію 1.7B позиціонують для сценаріїв керування пристроями. На наборі тестів Domux для розумного дому iFLYTEK повідомила про 90,3% точності наскрізного виконання команд і середню затримку 0,85 секунди. 4
10
16
Ці цифри характеризують результат тестування, про який повідомила сама компанія. Їх не слід сприймати як пряме зіставлення з усіма конкурентними моделями або середовищами розгортання.
iFLYTEK також називає робототехніку одним із напрямів використання: локальні мовні робочі процеси можуть застосовуватися для керування роботами й завдань на периферійних пристроях, пов’язаних із контролем, відстеженням об’єктів і навігаційними рішеннями. 10
20
Окремих бенчмарків для маніпуляцій, трекінгу чи навігації в наданих матеріалах немає. Це заявлені сценарії застосування, а не незалежно продемонстровані гарантії продуктивності.
Запуск моделі на пристрої може зменшити залежність від інтернету та хмарних запитів. Він також дає змогу не передавати промпти й документи за межі пристрою, що може бути важливим для чутливих інструкцій, команд розумного дому або роботизованих процесів. 3
4
Але локальний запуск не робить кожен сценарій автоматично швидким чи приватним. Реальний досвід залежить від апаратної платформи, рушія інференсу, квантування, обсягу пам’яті та активної довжини контексту. Контекст на мільйон токенів особливо вимогливий, навіть якщо базова модель порівняно невелика. 1
За даними iFLYTEK, Spark X2.5 навчали на китайських обчислювальних платформах із використанням приблизно 20 трлн токенів різнорідних даних для попереднього навчання. Подальше навчання було зосереджене на агентах, коді, математиці та виконанні інструкцій. 10
16
Моделі підтримують обладнання NVIDIA, Huawei, Hygon і HOUMO та сумісні з інструментами інференсу й розгортання, зокрема vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama та LM Studio. Для донавчання зазначено LLaMA-Factory. 4
10
16
Ваги, вихідні матеріали та документація з розгортання доступні в проєкті XHToken/Spark-X2.5 і пов’язаних релізах, зокрема на Hugging Face та GitHub. 2
22 4 вересня 2026 року на сторінці XHToken у Hugging Face також повідомили про квантизовані версії FP8 та INT8.
28
SparkLLM оголосила і про доступність API через iFLYTEK Xingchen/Spark MaaS із безкоштовним доступом на обмежений час. У наданій інформації не вказано тривалість пропозиції, умови участі, квоти чи її поточний статус, тому ці умови слід перевіряти безпосередньо перед використанням у проєкті. 10
16
Spark X2.5-4B і 1.7B привертають увагу поєднанням компактного формату для edge-пристроїв, заявленого нативного контексту до 1 млн токенів і фокусу на виконанні локальних завдань агентами. Найобережніший висновок такий: це open-source моделі для перевірки поєднання довгого контексту, локального розгортання та автоматизації дій — але не доказ того, що будь-який смартфон уже сьогодні комфортно оброблятиме мільйон токенів або що моделі беззаперечно лідирують на ринку. Вирішальною лишається перевірка на конкретному обладнанні. 1
2
22
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання.
Дочірня компанія iFLYTEK Ciyuan Xinghuo 1 вересня 2026 року відкрила моделі Spark X2.5 4B і Spark X2.5 1.7B для локального та edge розгортання. Моделі поєднують повну й ковзну увагу, орієнтовані на довгі документи, код, агентні сценарії, розумний дім і робототехніку.
У тесті Domux iFLYTEK повідомляє про 90,3% точності виконання команд і середню затримку 0,85 с для версії 1.7B; це результат самого постачальника, а не універсальне незалежне порівняння.