讯飞星火X2.6基于全国产算力训练，端云协同架构落地，4B端侧模型任务完成率达41.9%

2026年10月22日，科大讯飞在北京国家会议中心举办全球1024开发者节，正式发布讯飞星火X2.6大模型。与此前聚焦云端参数规模的路线不同，本次发布的核心是“端云一体”协同架构——一个293B参数的云端大模型搭配一个4B参数的端侧模型，并首次实现全栈国产算力训练。这一调整标志着国产大模型从“堆参数、拼集群”的军备竞赛，转向更务实的落地路径：在算力受限前提下，通过架构创新与任务分层，兼顾安全性、成本与性能。

刘庆峰在主论坛明确指出：“国产算力今天跟英伟达比还是差了将近两代”，差距主要体现在显存容量与带宽上。面对动辄百万Token的代码与智能体任务，传统训练常陷入“装不下、训不动”的困境。为突破限制，讯飞提出两项关键技术：一是长程任务动态并行训练，根据任务长度自适应分配CPU、FSDP与专家并行（EP）资源；二是基于全国产设备的四层KVCache分布式推理技术。实测显示，超长上下文训练效率提升约4倍，推理效率提升4.5倍。

真正构成战略转折点的是端侧模型的突围。刘庆峰强调：“虽然算力我们现在跟美国比有所差距，但是训端侧模型我们算力是够的。”4B参数规模被定义为当前端侧部署的“黄金平衡点”——足够支撑复杂推理，又可适配手机、PC、AI眼镜、智能座舱及机器人等终端设备。此前业内端侧模型在智能体任务上的完成率仅约12%，讯飞X2.6-4B将其提升至41.9%，目标是年内达到60%。

端云协同的可靠性依赖于高精度路由决策。讯飞公布的端云路由准确率达96.1%，较此前81%显著提升。该机制依据任务难度、数据敏感度与实时算力状态，动态决定任务执行路径：纯端侧执行、端云协同或纯云端处理。现场演示了两个典型场景：其一为“机器人创业公司CEO”经营复盘，模型在本地关联周报、采购通知与邮件，识别出重复跟进同一客户的问题，全程数据不出端；其二为采购合同审核，敏感信息先在本地脱敏、经用户确认后才上传，原始文件永不外传。

这种分工并非简单功能拆分，而是一套闭环训练体系。刘庆峰特别指出：“只做端侧模型的厂商，没有云端大模型的基本能力，指导不了端，也不知道哪些任务该留端、哪些必须上云。”讯飞采用云端联合统一训练策略——端侧模型的优化方向、能力边界标定均依赖云端大模型的反馈与评估。换言之，云端不仅是兜底层，更是端侧进化的“教练”与“裁判”。

在商业价值层面，端云协同直接回应了两大现实痛点：安全与成本。按刘庆峰披露的数据，60%的任务可在本地完成，实现“数据不出域、1分钱token成本都不花”；30%通过协同处理，节省约30% token费用；仅10%需纯云端处理。该模式已在教育、医疗、法律等民生领域落地：星火法律大模型使办案效率提升45%以上；讯飞晓医新增中医舌面体质辨识与个性化养生计划功能。

值得注意的是，讯飞正推动国产算力生态共建。刘庆峰呼吁：“我们并不希望讯飞是唯一一个在国产算力上做训练的”，并坦言“现在只有华为跟我们是比较主力在做”。他解释称，英伟达平台算法开源成熟，而国产架构尚处“无人踩坑”阶段，十家厂商共同投入可将模型摸高成本降低一个量级。“如果大家都用国产算力，我还怕个啥？”他以“小米加步枪”自喻，同时透露讯飞已布局量子计算，探索其与经典预训练方法的融合可能——若三五年内取得突破，算力瓶颈或被根本改写。

此次发布也伴随组织与产品线调整：2026年6月成立全资子公司合肥词元星火科技有限公司（注册资本10亿元），由核心开发者刘权领衔；9月1日开源星火X2.5-4B与X2.5-1.7B两款端侧模型，成为首个原生支持100万Token上下文的端侧产品；9月7日发布旗舰通用大模型X2.5；10月22日则聚焦端云协同架构落地。

从技术演进看，讯飞的路径折射出行业共识转变：当算力增长遭遇物理极限与地缘约束，架构创新与场景适配正取代单纯规模扩张，成为下一阶段竞争的关键。端侧模型不再是“缩水版替代”，而是面向真实世界部署的必要形态。能否在有限算力下构建高效、可信、低成本的AI服务闭环，将成为国产大模型能否真正落地的试金石。

讯飞星火X2.6目前已开放端侧模型下载、云端API接入，并通过星火AStudio、星火Loomy及星火APP等多入口供开发者调用。其验证逻辑清晰：不追求单点性能极限，而致力于在现有约束下，最大化整体系统效能与用户价值。