Spark X2.5 Faoliyat yuritmoqda

Spark X2.5 — iFlytek tomonidan ishlab chiqilgan flagman universal katta modellar seriyasi bo‘lib, bulutdagi MoE bazaviy modellarini (293B/30B) hamda Spark X2.5-4B va Spark X2.5-1.7B ochiq manbali qurilma modellarini o‘z ichiga oladi. Model to‘liq mahalliy hisoblash quvvatlari asosida, barcha bosqichlarda mustaqil boshqariladigan tarzda o‘qitilgan. Kod generatsiyasi, agentlar hamkorligi va matematik mantiqiy xulosa chiqarish imkoniyatlari sezilarli yaxshilangan. Qurilma versiyasi tabiiy ravishda 1 million Token hajmidagi ultrauzun kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi va hisoblash xarajatlarini kamaytirish uchun gibrid e’tibor arxitekturasidan foydalanadi. NVIDIA, Huawei Ascend kabi ko‘plab apparat platformalariga mos keladi, vLLM, Ollama kabi ommabop freymvorklarni qo‘llab-quvvatlaydi hamda iFlytek Open Platform va Hugging Face kabi kanallarda taqdim etilgan.

To‘liq mahalliy va mustaqil boshqariladigan infratuzilma: butun o‘qitish jarayoni mahalliy hisoblash quvvatlari asosida amalga oshirilgan, quyi darajadagi chipdan yuqori darajadagi modelgacha to‘liq mustaqil boshqaruvni ta’minlaydi.
MoE samarali arxitekturasi: 293B umumiy parametr / 30B faollashtiriladigan parametrdan iborat aralash ekspertlar arxitekturasidan foydalanib, yuqori unumdorlik va xulosa chiqarish samaradorligini uyg‘unlashtiradi.
Kodni aqlli generatsiya qilish: kodni tushunish va generatsiya qilish qobiliyatini sezilarli oshiradi, SWE-Bench kabi nufuzli kod baholashlarida kattaroq parametrli modellarni ortda qoldiradi.
Agentlarning mustaqil bajarishi: asosiy Agent freymvorklari bilan chuqur integratsiyalashgan bo‘lib, murakkab vazifalarni ko‘p bosqichli mustaqil rejalashtirish, vositalardan foydalanish va hamkorlikda bajarishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Matematik mantiqiy xulosa chiqarish: matematika va mantiqiy xulosa chiqarish qobiliyatlari sezilarli kuchaytirilgan, milliy kirish imtihoni va AIME kabi baholashlarda sohaning yetakchi darajasiga erishgan.
1 million Token hajmidagi uzun kontekst: tabiiy ravishda 1 million Token hajmidagi ultrauzun kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi. Bu qobiliyatga ega yagona qurilma modeli bo‘lib, butun kitob yoki uzun videolarni qayta ishlay oladi.
Qurilmalar uchun yengil ochiq manba: 4B va 1.7B qurilma modellarini ochiq manbada taqdim etadi. Gibrid e’tibor arxitekturasi asosida telefonlar, IoT qurilmalari va boshqa uskunalarda samarali ishlaydi.
Barcha apparat ekotizimlariga moslik: NVIDIA, Huawei Ascend, Hygon, Moore Threads kabi chiplarni muammosiz qo‘llab-quvvatlaydi, vLLM va Ollama kabi ommabop freymvorklarga mos keladi.
Ko‘p tillilik: 200 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlaydi, dunyoning asosiy tillarini qamrab oladi va tillararo muloqot hamda xalqaro joylashtirish ehtiyojlarini qondiradi.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuborib, AI ochiq manba loyihalari guruhiga qo‘shiling
To‘liq mahalliy hisoblash quvvatlarida o‘qitish: Huawei Ascend kabi mahalliy intellektual hisoblash klasterlari asosida modelni oldindan va keyingi o‘qitishning barcha bosqichlari bajarilgan. Bu xorijiy hisoblash quvvatlariga qaramlikni bartaraf etib, quyi darajadagi chipdan yuqori darajadagi modelgacha to‘liq mustaqil boshqaruvni ta’minlaydi.
MoE aralash ekspertlar arxitekturasi: siyrak faollashtiriladigan aralash ekspertlar dizaynidan foydalanadi. Umumiy parametrlar soni 293B, xulosa chiqarish vaqtida esa faqat 30B parametr faollashadi. Shu tariqa katta model unumdorligi saqlanib, xulosa chiqarish xarajatlari va videoxotira sarfi sezilarli kamayadi.
Gibrid e’tibor mexanizmi: qurilma modeli 1 qatlamli to‘liq e’tibor va 3 qatlamli suriluvchi oyna e’tibori navbatma-navbat keladigan arxitekturadan foydalanadi. Juda kam hisoblash xarajati bilan 1 million Token hajmidagi ultrauzun kontekstni tabiiy ravishda qo‘llab-quvvatlab, qurilmalarda uzun matnlarni qayta ishlashdagi cheklovni bartaraf etadi.
MOPD orqali keyingi o‘qitishni optimallashtirish: keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘qitish va MOPD (ko‘p maqsadli afzalliklarni distillatsiya qilish) kabi keyingi o‘qitish texnologiyalari yordamida kod generatsiyasi, Agentning mustaqil rejalashtirishi, matematik xulosa chiqarish va ko‘rsatmalarga amal qilish kabi asosiy qobiliyatlar maqsadli ravishda kuchaytiriladi.
Qurilmalar uchun yengil dizayn: ochiq manbali 4B va 1.7B modellar qurilma ssenariylari uchun chuqur optimallashtirilgan. Aqlli uy va telefon kabi hisoblash quvvati cheklangan uskunalarda soniyadan kam javob berish tezligini ta’minlab, bulutdagi katta modellarga yaqin vazifa bajarish sifatini saqlaydi.

API orqali chaqirish: iFlytek Open Platform yoki Xingchen MaaS platformasiga kirib, kalit oling va standart OpenAI bilan mos interfeys orqali ulang. Hozircha vaqtincha bepul.
Modelni yuklab olish: Hugging Face, ModelScope, GitHub kabi kanallardan Spark-X2.5-4B yoki 1.7B model og‘irlik fayllarini yuklab oling.
Mahalliy joylashtirish: apparatga mos xulosa chiqarish yechimini tanlang. NVIDIA GPU uchun vLLM/SGLang, Huawei Ascend NPU uchun rasmiy Docker image’ini yuklash, Apple Silicon uchun esa MLX’dan bevosita foydalanish mumkin.
Bir tugma bilan ishga tushirish: modelni Ollama yoki LM Studio orqali import qiling va kod yozmasdan mahalliy chat xizmatini ishga tushiring.
Maxsus fine-tuning: ochiq manbali modelni LLaMA-Factory yordamida yuklab, muayyan sanoat yoki biznes ssenariysiga tez moslashtirish uchun qo‘shimcha o‘qitishni amalga oshiring.

To‘liq mahalliy va mustaqil boshqariladigan infratuzilma: Huawei Ascend kabi mahalliy hisoblash quvvatlari asosida barcha bosqichlarda o‘qitilgan, chipdan modelgacha to‘liq mustaqil boshqaruvni ta’minlaydi va tashqi qaramlikni bartaraf etadi.
MoE samarali arxitekturasi: 293B umumiy parametrdan atigi 30B tasi faollashadi, shu sababli ancha past xulosa chiqarish xarajati bilan kattaroq modellarga yaqin unumdorlikka erishadi.
Kodlash qobiliyati yetakchi: SWE-Bench kabi nufuzli kod baholashlarida 9B darajadagi modellarni ortda qoldiradi, algoritmlarni amalga oshirish va kodni to‘ldirish qobiliyatlari kuchli.
Agentlarning mustaqil bajarishi: Codex, OpenClaw kabi ommabop Agent freymvorklari bilan chuqur mos keladi, murakkab vazifalarni ko‘p bosqichli mustaqil rejalashtirish va vositalardan foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Matematik xulosa chiqarishda yetakchilik: milliy kirish imtihoni, AIME kabi matematik baholashlarda sohaning birinchi darajali natijalariga erishgan, mantiqiy xulosa va masala yechish qobiliyatlari sezilarli kuchaytirilgan.
1 million Token hajmidagi uzun kontekst: tabiiy ravishda 1 million Token hajmidagi ultrauzun ketma-ketlikni qo‘llab-quvvatlaydi. Bu qobiliyatga ega yagona qurilma modeli bo‘lib, butun kitob yoki uzun videolarni qayta ishlay oladi.
Qurilmalar uchun yengil ochiq manba: 4B/1.7B modellar telefonlar, IoT qurilmalari va boshqa uskunalar uchun optimallashtirilgan bo‘lib, juda kam parametr bilan bulutdagi katta modellarga yaqin vazifa bajarish sifatini ta’minlaydi.
Barcha apparat ekotizimlariga moslik: NVIDIA, Huawei Ascend, Hygon, Moore Threads kabi chiplarni muammosiz qo‘llab-quvvatlaydi, vLLM va Ollama kabi ommabop freymvorklar orqali bir tugma bilan joylashtirish imkonini beradi.

GitHub repozitoriysi：https://github.com/XHToken/Spark-X2.5
HuggingFace modellar kutubxonasi：https://huggingface.co/collections/XHToken/spark-x25

Aqlli dasturlash va ishlab chiqish: kod generatsiyasi va SWE-Bench’dagi yetakchi natijalari tufayli talablarni tahlil qilishdan tortib test va joylashtirishgacha bo‘lgan to‘liq dasturiy ta’minot muhandisligi jarayonini qo‘llab-quvvatlaydi hamda AI dasturchi sifatida ishlab chiqish samaradorligini sezilarli oshiradi.
Korxona darajasidagi Agent avtomatlashtirishi: ommabop Agent freymvorklari bilan chuqur integratsiyalashgan, murakkab vazifalarni ko‘p bosqichli mustaqil rejalashtirish, vositalardan foydalanish va yakuniy natijagacha bajarishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ofis avtomatlashtirishi va tizimlararo biznes jarayonlari uchun mos.
Qurilmalarda uzun matnlarni qayta ishlash: qurilma modeli tabiiy ravishda 1 million Token hajmidagi ultrauzun kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi. Telefon, avtomobil tizimi kabi oflayn uskunalarda butun kitoblarni o‘qish, uzun shartnomalarni tekshirish va uzun videolarni tushunish imkonini beradi.
Aqlli ta’lim va matematik yordam: milliy kirish imtihoni, AIME kabi matematik baholashlarda sohaning yetakchi darajasiga erishgan. Shaxsiylashtirilgan matematik masala yechish yordami, mantiqiy xulosa chiqarish mashqlari va moslashuvchan o‘quv yo‘lini rejalashtirishni qo‘llab-quvvatlaydi.
To‘liq mahalliy va ishonchli joylashtirish: to‘liq mahalliy hisoblash quvvatlari asosida barcha darajalarda mustaqil boshqaruvni ta’minlaydi. Hukumat, moliya, energetika kabi ma’lumotlar xavfsizligi va ta’minot zanjiri mustaqilligiga qat’iy talablar qo‘yadigan sohalarning xususiy joylashtirish ehtiyojlarini qondiradi.