星火X2.6 운영 중

星火X2.6（Spark-X2.6）는 중국과학기술대학 아이플라이텍이 출시한 단말·클라우드 통합 기반 대규모 언어 모델로, 전면적인 중국산 컴퓨팅 역량을 기반으로 학습되었으며 중국산 AI의 보안성과 비용 효율성을 위한 핵심 전략입니다. 클라우드 293-A30B는 백만 토큰 컨텍스트를 지원하며, 입력 비용은 백만 토큰당 0.9위안으로 DeepSeek-V4.1-Flash보다 저렴합니다. 단말용 星火X2.6-4B는 오픈 소스로 공개되었으며, 사무 문서와 도구 협업 등 에이전트 작업에 강점을 보입니다. 시스템은 작업 난이도와 데이터 보안 요구 사항에 따라 순수 단말, 순수 클라우드, 단말·클라우드 협업 간 역할을 자동으로 정밀하게 분배하여 민감한 데이터가 단말 밖으로 나가지 않도록 하고, 간단한 작업은 낮은 비용으로 처리합니다. 코드 및 에이전트 역량은 업계 최상위권에 속하며, Loomy와 AStudio 등 사무용 제품에도 이미 적용되었습니다.

백만 컨텍스트 이해: 클라우드 293-A30B는 백만 토큰 컨텍스트를 지원하여 초장문 문서와 여러 차례의 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
코드 생성 및 수정: SWE Pro, SWE Multilingual 등 코드 벤치마크 테스트에서 1위를 차지하며 국제적인 최고 수준에 도달했습니다.
에이전트 작업 실행: 여러 차례의 도구 호출과 도구 간 협업을 지원하며, 기업 운영·유지보수용 Agent와 MCP-Atlas 도구 호출 역량은 업계 최상위권입니다.
단말 로컬 인텔리전스: X2.6-4B는 로컬에서 오프라인으로 이메일 분석, 주간 보고서 요약, 경영 분석 등 사무 작업을 완료할 수 있어 데이터가 단말 밖으로 나가지 않습니다.
단말·클라우드 협업 사무: 星火Loomy와 AStudio가 내장되어 보고서 작성, PPT 제작, 코드 작성, 데이터 분석 등 다양한 시나리오를 지원합니다.

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전면적인 중국산 컴퓨팅 역량을 활용한 장기 학습: 飞星二号 1만 대급 중국산 지능형 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 장기 작업 동적 병렬 학습 기술을 적용합니다. 작업 길이에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 할당하여 2000B 데이터, 256K 길이 학습에 걸리는 시간을 4.5개월에서 1.2개월로 단축하고, 초장문 컨텍스트 학습 효율을 약 4배 향상했습니다. 이를 통해 중국산 칩에서 학습부터 추론까지 완전한 자율 통제가 가능합니다.
4계층 KV Cache 분산 추론: 중국산 칩의 GPU 메모리와 대역폭 제약을 해결하기 위해 전면적인 중국산 하드웨어 기반의 최초 4계층 KV Cache 아키텍처와 적응형 메모리·연산 협업 추론 기술을 구축했습니다. 캐시 재사용 및 연산 효율을 크게 향상하여 추론 효율을 4.5배 높이고, 캐시 적중률을 63%에서 95.7%로 끌어올렸습니다. 이를 통해 긴 컨텍스트가 “담기 어렵고, 계산이 느린” 병목을 해결했습니다.
단말·클라우드 통합 협업 아키텍처: 단말이 판단하고 클라우드가 협력하는 라우팅 메커니즘을 적용합니다. 단말 모델이 먼저 작업 난이도와 데이터 민감도를 평가하여 순수 단말, 순수 클라우드 또는 단말·클라우드 협업을 결정합니다. 평가 모델 기반 라우팅 협업 학습을 통해 라우팅 정확도를 81.2%에서 96.1%로 높였으며, 데이터가 클라우드로 전송되기 전에 비식별화 처리를 수행하여 보안과 비용을 함께 고려합니다.
단말 모델 역량 증류: X2.6-4B는 단말·클라우드 통합 학습을 통해 역량을 확보했습니다. 단말 모델의 현재 역량에 따라 교사 모델을 동적으로 선택하고 학습 비중을 조정하며, 적응형 반복 후학습 알고리즘을 적용했습니다. 그 결과 단말 에이전트 작업 커버리지는 41.9%에 도달했으며, 여러 사무 작업에서 동급 Qwen 및 Gemma 모델을 넘어섰습니다.

요구 사항과 시나리오 명확히 하기: 작업 난이도와 데이터 민감도에 따라 클라우드 API, 단말 로컬 배포, 또는 두 방식의 협업 중 어떤 방식을 사용할지 판단합니다.
클라우드 호출: 아이플라이텍 오픈 플랫폼 https://maas.xfyun.cn/modelSquare/base/2628905721051136?sort=0&userSelectCategory=%255B%255D에 접속하여 293-A30B 모델의 API를 호출합니다. 입력 비용은 백만 토큰당 0.9위안이며, 복잡한 추론과 장문 문서 작업에 적합합니다.
단말 오픈 소스 배포: HuggingFace（https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.6-4B）에서 X2.6-4B를 다운로드하여 AI PC, 자동차 또는 로봇 플랫폼에 배포합니다.
사무 시나리오에서 직접 사용: 일상적인 사용에는 星火Loomy 또는 星火AStudio를 선택할 수 있으며, 로컬 파일의 오프라인 처리를 지원합니다.
단말·클라우드 협업 구성: 단말·클라우드 라우팅 기능을 활성화하면 시스템이 작업을 로컬, 클라우드 또는 협업 방식으로 처리할지 자동으로 판단합니다. 민감한 데이터는 단말에서만 처리하도록 선택할 수 있습니다.
기업 프라이빗 배포: 데이터 보안 요구 사항이 높은 기업은 星火 사무용 통합 장비를 사용하여 로컬 프라이빗 배포를 진행할 수 있습니다.

전면적인 중국산 컴퓨팅 역량과 자율 통제: 중국산 칩을 기반으로 학습부터 추론까지 완전한 폐쇄 루프를 최초로 구현했으며, 진정한 의미의 풀스택 자율 대규모 모델입니다.
백만 토큰 초장문 컨텍스트: 클라우드 293-A30B는 백만 토큰 입력을 지원하여 초장문 문서와 복잡한 작업을 한 번에 처리할 수 있습니다.
단말·클라우드 통합 지능형 스케줄링: 작업 난이도와 데이터 보안 요구 사항에 따라 순수 단말, 순수 클라우드 또는 단말·클라우드 협업을 자동으로 선택하며, 라우팅 정확도는 96.1%에 달합니다.
데이터 보안 및 단말 외부 유출 방지: 민감한 작업을 로컬에서 오프라인으로 처리할 수 있으며, 비식별화 메커니즘을 통해 교육, 의료, 법률 등 산업의 데이터 규정 준수 요구를 해결합니다.
선도적인 코드 및 에이전트 역량: SWE Pro 및 SWE Multilingual 코드 테스트에서 1위를 차지했으며, 에이전트 작업 역량은 업계 최상위권입니다.
강력한 단말 역량과 오픈 소스: X2.6-4B는 오픈 소스로 공개되어 배포할 수 있고, 단말 에이전트 작업 커버리지는 41.9%로 동급 Qwen 및 Gemma 모델을 넘어섰습니다.

GitHub 저장소: https://github.com/XHToken/Spark-X2.6
HuggingFace 모델 저장소: https://huggingface.co/collections/abenzerps/spark-x26

단말·클라우드 협업 기업용 AI 서비스: 클라우드+단말 라우팅 아키텍처를 통해 간단한 요청은 단말에서 즉시 처리하고 복잡한 작업은 클라우드 대규모 모델로 전달하여, 사용자 경험을 보장하는 동시에 클라우드 컴퓨팅 비용을 크게 절감합니다.
스마트 오피스: Loomy와 AStudio를 통해 보고서 작성, PPT 제작, 데이터 분석, 코드 작성 등의 작업을 수행하고, 로컬 이메일과 문서의 오프라인 처리를 지원합니다.
기업 경영 분석: 단말 모델이 로컬 주간 보고서와 이메일을 읽고 경영 현황을 자동으로 정리하며, 시각화 표를 생성하고 위험 요소와 할 일을 표시합니다.
코드 개발: SWE Pro 및 SWE Multilingual에서 1위를 차지한 코드 역량을 바탕으로 개발자의 코드 생성, 수정 및 다국어 프로젝트 유지보수를 지원합니다.