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O Xunfei Xinghuo X2-Flash é lançado com maior capacidade de processamento local e suporte a textos longos de até 256 mil caracteres
Em 29 de abril, a iFLYTEK lançou oficialmente o novo modelo Spark X2-Flash e disponibilizou sua interface API, marcando um novo marco em termos de eficiência para aplicações de modelos de grande porte desenvolvidas no ecossistema nacional de poder de computação.
O modelo utiliza a arquitetura MoE (Mixture of Experts) predominante atualmente, com um total de 30 bilhões de parâmetros. Sua característica de destaque é o suporte a um contexto ultralongo de até 256K. Notavelmente, o Spark X2-Flash foi totalmente treinado no cluster Ascend 910B da Huawei, demonstrando a sinergia entre software e hardware nacionais para o treinamento de aprendizado profundo.
Em termos de desempenho central, o Spark X2-Flash oferece ganhos significativos nas capacidades de geração de agentes e código. Testes de terceiros mostram que seu desempenho em tarefas complexas — como o processamento de relatórios de pesquisa aprofundados, o gerenciamento e a invocação de habilidades e a execução de controle de sistema — atingiu o nível dos modelos de ponta do setor, com trilhões de parâmetros.
Em termos de custo, algo que preocupa os desenvolvedores, o Spark X2-Flash se destaca. Em testes de fluxo de trabalho idênticos, seu consumo de tokens é de apenas um terço do dos grandes modelos convencionais atuais, reduzindo significativamente a barreira para a construção de aplicativos de agentes complexos. Por exemplo, ao criar habilidades complexas de geração de vídeo, o modelo não apenas compreende rapidamente os requisitos, mas também oferece explicações detalhadas que abrangem desde a estrutura da habilidade até as funções centrais.
Tecnicamente, o Spark X2-Flash é o primeiro a combinar DSA (Sparse Attention) e MTP (Multi-Token Prediction) em chips nacionais. Essa inovação resolve o problema do treinamento lento de textos longos em plataformas de computação nacionais, aumentando a eficiência do treinamento em 4,5 vezes em comparação com clusters de escala semelhante. Além disso, para cenários de aprendizado por reforço de agentes, o modelo melhora a eficiência da inferência de amostragem em mais de duas vezes por meio de otimizações combinadas de algoritmos e engenharia, aliviando efetivamente os gargalos de desempenho em cenários de interação longa.
Atualmente, aplicativos como AstronClaw e Loomy foram os primeiros a concluir a integração. O modelo também se alinha profundamente com as principais estruturas de agentes internacionais, como OpenClaw e Claude Code, oferecendo aos desenvolvedores globais uma opção de poder de computação nacional mais econômica.
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