집Xunfei Xinghuo X2-Flash, 향상된 국내 컴퓨팅 성능과 256K 장문 지원 기능으로 출시
4월 29일, iFLYTEK은 새로운 Spark X2-Flash 모델을 공식 출시하고 API 인터페이스를 공개하며, 국내 컴퓨팅 파워 생태계를 기반으로 한 대규모 모델 애플리케이션의 효율성 측면에서 새로운 이정표를 세웠다.
이 모델은 현재 주류인 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택했으며, 총 300억 개의 파라미터를 갖췄습니다. 가장 두드러진 특징은 최대 256K에 달하는 초장문 컨텍스트를 지원한다는 점입니다. 특히, Spark X2-Flash는 화웨이의 Ascend 910B 클러스터에서 완전히 훈련되어 딥러닝 훈련을 위한 국내 소프트웨어와 하드웨어의 시너지를 보여줍니다.
핵심 성능 측면에서 스파크 X2-플래시는 에이전트 및 코드 생성 능력에서 상당한 향상을 보여줍니다. 제3자 테스트에 따르면 심층 연구 보고서 처리, 스킬 관리 및 호출, 시스템 제어 실행과 같은 복잡한 작업 수행 성능이 수조 개의 파라미터를 가진 업계 최상위 모델 수준에 도달했습니다.
개발자들이 가장 중요하게 생각하는 비용 면에서도 Spark X2-Flash는 탁월한 성능을 보입니다. 동일한 워크플로우 테스트에서 토큰 소비량은 현재 주류 대형 모델의 3분의 1 수준에 불과하여, 복잡한 에이전트 애플리케이션 구축의 진입 장벽을 크게 낮춥니다. 예를 들어, 정교한 영상 생성 스킬을 개발할 때 이 모델은 요구 사항을 신속하게 파악할 뿐만 아니라 스킬 구조부터 핵심 기능에 이르기까지 상세한 설명을 제공합니다.
기술적으로, Spark X2-Flash는 국내 칩에서 최초로 DSA(Sparse Attention)와 MTP(Multi-Token Prediction)를 결합한 모델입니다. 이 혁신은 국내 컴퓨팅 플랫폼에서 발생하는 장문 훈련 속도 저하 문제를 해결하여, 유사 규모의 클러스터 대비 훈련 효율을 4.5배 향상시켰습니다. 또한 에이전트 강화 학습 시나리오의 경우, 알고리즘 및 엔지니어링 최적화를 결합하여 샘플링 추론 효율을 2배 이상 향상시켜, 긴 상호작용 시나리오에서 발생하는 성능 병목 현상을 효과적으로 완화합니다.
현재 AstronClaw 및 Loomy와 같은 애플리케이션이 가장 먼저 통합을 완료했습니다. 또한 이 모델은 OpenClaw 및 Claude Code와 같은 국제적인 주류 에이전트 프레임워크와도 긴밀하게 연동되어, 전 세계 개발자들에게 더욱 비용 효율적인 국내 컴퓨팅 파워 옵션을 제공합니다.
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