Spark X2.6 Faoliyat yuritmoqda

Spark X2.6 (Spark-X2.6) — iFLYTEK tomonidan ishlab chiqilgan, qurilma va bulutni birlashtiruvchi bazaviy katta model bo‘lib, to‘liq mahalliy hisoblash quvvatida o‘qitilgan. U mahalliy AI’ning xavfsizlik va iqtisodiy samaradorlik borasidagi muhim yo‘nalishidir. Bulutdagi 293-A30B modeli million tokenli kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi, kirish narxi 0.9 yuan/million token bo‘lib, DeepSeek-V4.1-Flash’dan past; qurilma tomonidagi ochiq kodli Spark X2.6-4B ofis hujjatlari, vositalar bilan hamkorlik va boshqa agent vazifalarida kuchli. Tizim vazifa murakkabligi va ma’lumotlar xavfsizligi talablariga ko‘ra, faqat qurilma, faqat bulut yoki qurilma-bulut hamkorligi o‘rtasida avtomatik va aniq taqsimot qiladi: maxfiy ma’lumotlar qurilmadan tashqariga chiqmaydi, oddiy vazifalar esa kam xarajat bilan bajariladi. Kod yozish va agent imkoniyatlari yetakchi darajada bo‘lib, Loomy, AStudio kabi ofis mahsulotlariga joriy etilgan.

Million tokenli kontekstni tushunish: bulutdagi 293-A30B modeli million tokenli kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi hamda juda uzun hujjatlar va ko‘p bosqichli murakkab vazifalarni qayta ishlay oladi.
Kod yaratish va tuzatish: SWE Pro, SWE Multilingual kabi kod benchmark testlarida birinchi o‘rinni egallab, xalqaro yetakchi darajaga erishgan.
Agent vazifalarini bajarish: ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari va turli vositalar o‘rtasidagi hamkorlikni qo‘llab-quvvatlaydi; korporativ texnik xizmat agentlari va MCP-Atlas vosita chaqiruvlari yetakchi guruhda.
Qurilmadagi mahalliy intellekt: X2.6-4B elektron pochta tahlili, haftalik hisobotlarni umumlashtirish, biznes tahlili kabi ofis vazifalarini mahalliy qurilmada va oflayn bajara oladi, ma’lumotlar qurilmadan tashqariga chiqmaydi.
Qurilma-bulut hamkorligidagi ofis ishlari: ichki Spark Loomy va AStudio hisobot yozish, PPT tayyorlash, kod yozish, ma’lumotlarni tahlil qilish kabi vazifalarni qamrab oladi.

WeChat’da kuzatib, “开源” deb javob yuboring va AI ochiq kodli loyihalar guruhiga qo‘shiling
To‘liq mahalliy hisoblash quvvatida uzoq muddatli o‘qitish: Feixing-2 minglab mahalliy AI chiplaridan iborat hisoblash platformasiga asoslanib, uzoq davom etadigan vazifalar uchun dinamik parallel o‘qitish texnologiyasidan foydalanadi. Vazifa uzunligiga ko‘ra hisoblash resurslarini moslashtirib taqsimlash orqali 2000B ma’lumot va 256K uzunlikdagi o‘qitish vaqti 4.5 oydan 1.2 oygacha qisqartirildi, juda uzun kontekstni o‘qitish samaradorligi taxminan 4 baravar oshdi va mahalliy chiplar asosida o‘qitishdan inferensgacha bo‘lgan to‘liq mustaqil boshqariladigan jarayon amalga oshirildi.
To‘rt qatlamli KV Cache taqsimlangan inferensi: mahalliy chiplarning video xotirasi va o‘tkazuvchanligi cheklangan muammosini hal qilish uchun to‘liq mahalliy apparatga asoslangan ilk to‘rt qatlamli KV Cache arxitekturasi hamda xotira va hisoblashni muvofiqlashtiruvchi adaptiv inferens texnologiyasi yaratildi. Bu keshdan qayta foydalanish va hisoblash samaradorligini sezilarli oshirib, inferens samaradorligini 4.5 baravar ko‘paytirdi, kesh mos kelish darajasini 63% dan 95.7% gacha oshirdi hamda uzun kontekstning “sig‘masligi va tez hisoblanmasligi” muammosini hal qildi.
Qurilma-bulut integratsiyalashgan hamkorlik arxitekturasi: qurilma vazifani baholashi va bulut bilan hamkorlik qilishi asosidagi marshrutlash mexanizmidan foydalaniladi. Qurilma tomoni modeli avval vazifa murakkabligi va ma’lumotlar maxfiyligini baholab, faqat qurilma, faqat bulut yoki qurilma-bulut hamkorligi variantini tanlaydi. Baholash modeli asosidagi marshrutlash bo‘yicha hamkorlikdagi o‘qitish bilan marshrutlash aniqligi 81.2% dan 96.1% gacha oshirildi; ma’lumotlar bulutga yuborilishidan oldin maxfiy ma’lumotlardan tozalanadi, shu tariqa xavfsizlik va xarajat muvozanatlashadi.
Qurilma modelining imkoniyatlarini distillatsiya qilish: X2.6-4B qurilma-bulut integratsiyalashgan o‘qitish orqali imkoniyatlarga ega bo‘ladi. U qurilma modelining joriy imkoniyatlariga ko‘ra o‘qituvchi modelni dinamik tanlaydi, o‘qitish ulushini moslashtiradi va adaptiv iterativ keyingi o‘qitish algoritmidan foydalanadi. Natijada qurilma tomonidagi agent vazifalarini qamrab olish darajasi 41.9% ga yetib, bir qator ofis vazifalarida shu darajadagi Qwen va Gemma modellaridan ustun keldi.

Vazifa va ehtiyojlarni aniqlash: vazifa murakkabligi va ma’lumotlar maxfiyligiga ko‘ra bulut API’si, qurilmada mahalliy joylashtirish yoki ikkalasining hamkorligidan foydalanishni belgilang.
Bulutdan foydalanish: iFLYTEK ochiq platformasiga kiring: https://maas.xfyun.cn/modelSquare/base/2628905721051136?sort=0&userSelectCategory=%255B%255D, 293-A30B modeli API’sini chaqiring. Narx kiruvchi ma’lumotlar uchun 0.9 yuan/million token asosida hisoblanadi va bu murakkab mantiqiy xulosalar hamda uzun hujjatlar uchun mos.
Qurilmaga ochiq kodli joylashtirish: X2.6-4B modelini HuggingFace’dan (https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.6-4B) yuklab olib, AI PC, avtomobil yoki robot platformasiga joylashtiring.
Ofis vazifalarida bevosita foydalanish: kundalik ishlar uchun Spark Loomy yoki Spark AStudio’ni tanlash, mahalliy fayllarni oflayn qayta ishlash mumkin.
Qurilma-bulut hamkorligini sozlash: qurilma-bulut marshrutlash funksiyasini yoqing. Tizim vazifa mahalliy qurilmada, bulutda yoki hamkorlikda bajarilishini avtomatik belgilaydi; maxfiy ma’lumotlarni faqat qurilmada qayta ishlashni tanlash mumkin.
Korporativ xususiy joylashtirish: ma’lumotlar xavfsizligi talabi yuqori bo‘lgan korxonalar Spark ofis integrallashgan qurilmasidan foydalanib, mahalliy xususiy joylashtirishni amalga oshirishi mumkin.

To‘liq mahalliy hisoblash quvvati va mustaqil boshqaruv: ilk bor mahalliy chiplar asosida o‘qitishdan inferensgacha bo‘lgan to‘liq yopiq jarayon amalga oshirildi; bu to‘liq stekli, haqiqiy ma’noda mustaqil katta modeldir.
Million tokenli juda uzun kontekst: bulutdagi 293-A30B modeli million tokenli kirishni qo‘llab-quvvatlaydi va juda uzun hujjatlar hamda murakkab vazifalarni bir martada qayta ishlay oladi.
Qurilma-bulut asosidagi aqlli taqsimot: vazifa murakkabligi va ma’lumotlar xavfsizligi talablariga ko‘ra faqat qurilma, faqat bulut yoki qurilma-bulut hamkorligini avtomatik tanlaydi; marshrutlash aniqligi 96.1% ga yetadi.
Ma’lumotlar qurilmadan tashqariga chiqmaydi: maxfiy vazifalar mahalliy qurilmada oflayn bajarilishi mumkin. Ma’lumotlarni maxfiylikdan tozalash mexanizmi ta’lim, tibbiyot, huquq kabi sohalardagi ma’lumotlar muvofiqligi ehtiyojlarini qondiradi.
Kod yozish va agent imkoniyatlari yetakchi: SWE Pro va SWE Multilingual kod testlarida birinchi o‘rin, agent vazifalarida esa yetakchi guruh.
Kuchli va ochiq kodli qurilma imkoniyatlari: X2.6-4B ochiq kodli va joylashtirishga tayyor; qurilma tomonidagi agent vazifalarini qamrab olish darajasi 41.9% bo‘lib, shu darajadagi Qwen va Gemma modellaridan ustun.

GitHub repozitoriysi: https://github.com/XHToken/Spark-X2.6
HuggingFace model kutubxonasi: https://huggingface.co/collections/abenzerps/spark-x26

Qurilma-bulut hamkorligidagi korporativ AI xizmatlari: bulut va qurilma marshrutlash arxitekturasi orqali oddiy so‘rovlar qurilmada darhol qayta ishlanadi, murakkab vazifalar esa bulutdagi katta modelga yuboriladi. Bu foydalanuvchi tajribasini saqlagan holda bulut hisoblash xarajatlarini sezilarli kamaytiradi.
Aqlli ofis: Loomy va AStudio yordamida hisobot yozish, PPT tayyorlash, ma’lumotlarni tahlil qilish, kod yozish kabi vazifalar bajariladi; mahalliy elektron pochta va hujjatlarni oflayn qayta ishlash qo‘llab-quvvatlanadi.
Korporativ biznes tahlili: qurilma modeli mahalliy haftalik hisobotlar va elektron xatlarni o‘qib, biznes holatini avtomatik tartiblaydi, vizual jadvallar yaratadi, xavflar va bajarilishi kerak bo‘lgan vazifalarni belgilaydi.
Kod ishlab chiqish: SWE Pro va SWE Multilingual testlarida birinchi o‘rinni egallagan kodlash imkoniyatlari asosida dasturchilarga kod yaratish, tuzatish va ko‘p tilli loyihalarni qo‘llab-quvvatlashda yordam beradi.