全國產芯片訓練的大模型來了！百萬上下文，價格比DeepSeek V4.1 Flash更低

作者 | 程茜 編輯 | 心緣 10月22日報道，今日，科大訊飛發佈數個大模型及AI應用新成果，包括端雲一體大模型訊飛星火X2.6、語音基座模型SparkAudio 1.0、星火具身多模態交互技術、WinWork數字員工平臺、超級AI教師助手訊飛星光等。其端雲一體訊飛星火X2.6基座模型基於全國產算力完成能力升級，包含雲端的293-A30B模型及端側的X2.6-4B模型，後一模型已開源。雲端模型293-A30B支持百萬token上下文，輸入價格為0.9元/百萬tokens，輸入緩存命中價格為0.08元/百萬tokens，輸出價格為3.6元/百萬tokens。

輸入緩存未命中、輸出價格比DeepSeek-V4.1-Flash-1017更低。根據科大訊飛公佈的測試結果，星火X2.6-4B模型在信息搜索問答、辦公文檔處理、日程任務管理、本地表格操作、跨工具協同、多輪工具調用、複雜知識搜索上均超越了其上一代Spark-X2.5-4B以及Qwen3.5-4B、Gemma4-E4B、Qwen3.5-9B模型。此外科大訊飛還官宣了數個AI硬件，如訊飛AI錄音環、訊飛AI眼鏡、訊飛AI PC系列等產品。其中靈機N9000 AIPC筆記本最高具備160 TOPS本地AI算力；星火辦公一體機提供2240 TOPS AI算力，支持大模型私有化部署。

目前，科大訊飛的產品矩陣已經以訊飛星火基座大模型為底座，在教育、醫療、教育、法律、汽車、機器人等領域實現應用。科大訊飛創始人、董事長劉慶峰稱，今天的AI正成為人類歷史上有史以來最具顛覆性的技術革命和產業革命，沒有之一。他認為，全棧自主可控大模型是AI安全性和極致性價比的必然選擇，這就需要全棧自主可控的端雲一體大模型來解決。未來會有60%的任務在本地跑，30%的任務通過雲端協同處理，10%的任務在雲端獨立處理，這也是科大訊飛此次推出端雲一體大模型X2.6的關鍵原因。一、基於全國產算力訓練，首發端雲一體大模型 在科大訊飛公開的基準測試結果中，代碼能力方面，星火X2.

6在SWE Pro、SWE Multilingual兩項測試集中拿下第一，SWE Verified測試集中僅次於DeepSeek-V4.1-Flash 1017；智能體賽道上，其在企業運維類Agent和通用工具調用MCP-Atlas中，都處於第一梯隊；在推理能力方面，星火X2.6在AA-LCR v1.1測試集中與MiniMax M3持平。在訓練側，該模型突破了國產芯片長程任務訓練瓶頸，以國產超大規模智算平臺飛星二號萬卡訓練2000B 256K長度數據時間為例，訓練時間由4.5個月縮短至1.2個月，超長上下文訓練效率提升至原來的4倍。劉慶峰稱，星火X2.6就是在過去2-3個月訓練出來的。

推理層面，科大訊飛基於國產異構算力的分佈式推理技術、首個全國產硬件的四層KV Cache架構，攻克了長上下文場景下容量不足、推理時延高、緩存命中率低等難題，飛星二號國產芯片推理效率達到優化前的4.5倍，KV Cache命中率由63%提升至95.7%。在端側模型方面，科大訊飛打造了星火X2.6-4B模型。劉慶峰稱，這是因為4B大小是非常適合在機器人、汽車平臺、AI PC上部署使用的。其上一代星火X2.5-4B端側模型從9月1日開源至今，下載量達到256萬次，位列全球端側模型前四。為提升端側模型能力，科大訊飛採用了端雲一體訓練技術。

星火採用端側模型能力感知的自適應迭代後訓練算法，根據端側能力動態選擇教師模型、調整訓練比重。基於端側模型精準路由的“雲+端”協同架構，先由端側模型判斷任務交給哪種方式完成：純端辦、純雲辦、還是由端雲協辦。這之中的一個關鍵問題就是端雲路由是否準確，科大訊飛引入基於評語模型的端雲路由協同訓練機制，將端雲路由準確率由81.2%提升至96.1%。在端雲一體的星火X2.6模型之上，科大訊飛推出了兩款產品：星火Loomy面向日常辦公，幫助用戶寫報告、做PPT、分析數據，讓日常工作輕鬆完成；星火AStudio面向專業辦公，幫助用戶寫代碼、搞研究，讓複雜工作自主推進。

現場演示人員扮演一個創業公司的總經理，讓星火AStudio可以在不聯網的情況下，幫用戶查看最近各大區的週報、郵件，然後分析經營情況並進行整理。模型在檢索內容後，會生成可視化表格、三項待辦事項、風險等，還會提供相應的對應郵件鏈接。在和雲端模型協作的任務中，模型會先對本地數據進行梳理，有需要雲端協作任務時，再發起協作申請。在這之前，本地模型會對數據進行脫敏處理。雲端處理完後，本地模型會將之前的脫敏信息在此處理，生成完整的內容。二、語音基座大模型能分析複雜音頻，訊飛AI錄音環一點就能隨時錄音、整理 在讓AI從數字世界進入物理世界方面，科大訊飛發佈了星火語音基座大模型SparkAudio 1.

0以及新款AI硬件訊飛AI錄音環等。星火語音基座大模型SparkAudio 1.0，基於全國產算力訓練。現場SparkAudio 1.0分析出了一段複雜音頻中的背景音樂、男性聲音、機械運轉聲、自行車鈴聲等諸多聲音。這一模型背後有三項技術創新，分別為半監督音頻編碼器帶來20%的效果提升，動態分段端到端建模使響應時間降低15%，雙範式協同解碼使成本降低60%。該模型已經在訊飛輸入法16.0、訊飛聽見、訊飛智能辦公本、訊飛翻譯機等產品中上線。其中，訊飛智能辦公本升級後，支持手寫標註說話人姓名，後續發言自動對應；搶話、多人交疊發言時也能區分說話人；識別中英混合、專業術語。

科大訊飛還發布了一款新的AI硬件訊飛AI錄音環，重量為35g，貼合手機磁吸設計。用戶只需點擊錄音環上的錄音按鈕，就是隨時隨地記錄。錄音結束後，其會通過WiFi 6高速傳輸，2小時錄音約10秒傳至手機、2分鐘轉成文字，還能智能區分說話人、生成AI會議紀要、提煉重點及待辦事項，並支持多語種同聲轉譯。該設備目前已在電商平臺開售，售價1299元。在多模態交互方面，科大訊飛主要提升了座艙、眼鏡等智能終端理解需求的能力。訊飛AI眼鏡具備顯示能力，重量為40g，支持90dB展會噪聲抑制，8米遠距拾音。這一設備能翻譯120+語種，可以連接PC與雲端智能體，支持遠程指揮電腦端辦公工作。該設備售價為4299元起。

訊飛星火智慧座艙SparkAuto Space 3.0的多人交互響應率、多麼題啊交互正確率、車外遠場交互距離、複雜智能體任務成功率等都大幅提升。機器人的具身多模態交互會面臨開放空間機器人移動降噪識別、多人交互聲源及視覺時空對齊、多模態交互及動作聯動協同等難題。基於此，科大訊飛發佈了機器人超腦平臺V3.0，能實現複雜空間的動態降噪、多目標人的交互意圖識別、語音與動作統一的規劃與執行、視覺觸發的主動交互。在“7×24小時”AI無人超市場景中，機器人可以結合語音、視覺與位置信息，識別不同顧客的需求，在多人插話或者用戶需求反覆變化時，也能完成取貨、遞送與掃碼結賬等任務。機器人超腦平臺V3.

0將向開發者開放，包括星火超腦板、多模態交互模組、具身智能開發套件及具身多模交互Harness。在為組織提效方面，AI要完成從個人提效到組織提效的跨越，核心在於讀懂業務、嵌入業務流程，實現人、數字員工協同作業。基於此，訊飛推出訊飛星帆WinWork平臺。該平臺可以通過搭建企業業務本體的方式，沉澱企業的業務規程、業務數據與專家知識庫，讓數字員工更理解業務；WinWork還能嵌入企業業務流程，支撐數字員工參與完整工作閉環，從自主識別任務、拆解規劃、智能分發，到聯動各類業務系統執行。此外，科大訊飛還推出了基於星火端雲大模型、國產操作系統的訊飛AI PC系列產品。

其中靈機N9000 AIPC筆記本最高具備160 TOPS本地AI算力；星火辦公一體機提供2240 TOPS AI算力，支持大模型私有化部署。三、給老師、學生、律師、醫生、患者都配上AI助手 在教育領域，訊飛發佈了一款面向老師的超級AI助手訊飛星光。訊飛星光將備課、教研、家校溝通和事務助理整合到同一工作臺，支持教案、動畫、情景視頻創編、多角色模擬圓桌研討、規範填報、統計分析與可視化呈現，對內打通智學網，校信等內部通道，對外打通企業微信、QQ、飛書、釘釘等多平臺遠控通道。

▲幫老師填寫家校溝通表 在備課場景中，為了讓學生理解電流方向與磁極方向的關係，老師向訊飛星光提出需求，系統生成可旋轉觀察的三維交互資源，還可結合攝像頭手勢操作，讓學生模擬右手螺旋定則。▲可旋轉觀察的三維交互資源 針對學生，科大訊飛AI學習機上線了“探究學”功能。例如螞蟻爬行最短路徑問題，可以通過三維立體觀察，展開長方體表面比較不同路線，讓孩子先思考、再動手、最後驗證。在醫療領域，訊飛影像雲是全球性醫學影像AI服務平臺，覆蓋了全國超過2.6億人口的區域。醫學影像雲平臺支持影像共享、智能輔診、質控與報告生成；訊飛曉醫是居民身邊的AI健康助手，已累計完成AI諮詢超過2.2億次，下載量突破4400萬。

在法律領域，科大訊飛推出一站式AI超級法律助手訊飛曉法，覆蓋案情梳理、證據審查、訴訟策略、庭審策略和文書起草等任務。結語：AI落地需精細化調度模型，端雲協同是大勢所趨 從科大訊飛本次的新模型與系列新品集中發佈可以看出，其正基於訊飛星火基座模型，逐步為企業和個人，打造一套直接可交付的商業化AI方案。其這次首發的端雲一體大模型X2.6，核心是對AI任務需求做精細化拆分調度，以此平衡性能、成本、數據安全三者的矛盾，給開發者與企業提供新的落地選擇。尤其對教育、醫療、法律這類對數據出境非常敏感的行業來說，這套架構可以契合其私有化、本地部署的需求。

此外，如今大模型行業的競爭，正持續向算力適配、場景落地、數據安全、軟硬一體交付等方向延伸，未來只有模型能力、缺少行業閉環與硬件載體的純底座玩家或被淘汰。