10 月 22 日，在科大讯飞全球 1024 开发者节上，星火 X2.6 端云一体大模型正式发布。最大的标签只有四个字：全国产算力。

参数与架构

星火 X2.6 采用 293B-A30B 的 MoE 架构：总参数 2930 亿，每个问题只激活 300 亿参数作答；上下文长度拓展到 100 万 token。官方称代码与智能体能力达到"业界一流水平"，并提供专业安全防护、支持按任务场景自定义安全策略。

科大讯飞董事长刘庆峰在现场放话：只有星火一家是用全国产算力训练的，其他全是在 N 卡上训练，而且星火的尺寸是最小的。

啃下的是国产芯片的两块硬骨头

发布会重点讲了针对国产算力的两项攻坚：

• 训练：长程任务动态并行训练技术，解决国产芯片显存带宽限制导致的混合训练效率低下问题，超长上下文训练效率提升约 4 倍；
• 推理：基于国产异构算力的分布式推理技术，推理结果可复用、无需重复计算，叠加四层 KVCache 分布式推理，推理效率提升 4.5 倍。

端云协同：60% 的任务不出终端

这次同步发布了全国产"云 + 端"协同方案：60% 的 AI 应用任务在本地终端完成，原始数据不上传云端；30% 场景端侧与云端协同处理；只有 10% 的高难度任务调用云端大模型。刘庆峰称，这套设计是为调和大模型安全性与推理成本之间的矛盾。

配套的星火 X2.6-4B 开源端侧大模型也一并发布：代码、智能体、长文本、多语言能力全面提升，新增三档推理模式，自研推理框架下的推理效率超过 ollama。作为参照，9 月 1 日开源的 X2.5-4B 下载量已进入全球端侧模型前四。X2.6-4B 推理定价限时免费。

价格与试用

云端 X2.6 推理定价（限时）：输入 0.9 元/百万 token，缓存命中 0.08 元/百万 token，输出 3.6 元/百万 token。全系列已在讯飞星火官网开放试用。

要点解读

• "全国产算力训练"的真正分量不在参数规模，而在训练与推理两套工程方案：能把国产芯片的显存带宽短板绕过去，才是这场发布的技术含金量。
• MoE + 端云协同打的是"成本与安全"牌：60% 任务不出终端，对政企、金融这类数据敏感客户很有说服力。
• 但"业界一流"的代码与智能体能力目前只有官方口径，尚缺独立第三方评测。上手前建议先在官网试用里跑自己的真实任务验证。
• 定价上，0.9 元/百万 token 的输入价（限时）明显在对标国际厂商的低价策略，意图很明确：先把开发者生态圈进来。

（观点部分为本刊解读，仅供参考。）