Дом
Xunfei Xinghuo X2-Flash выходит на рынок с повышенной вычислительной мощностью и поддержкой длинных текстов объемом до 256 КБ
29 апреля компания iFLYTEK официально представила новую модель Spark X2-Flash и открыла доступ к своему API-интерфейсу, что стало новым этапом в повышении эффективности приложений на базе крупных моделей, построенных на отечественной экосистеме вычислительных ресурсов.
Модель использует современную архитектуру MoE (Mixture of Experts) с общим количеством параметров 30 миллиардов. Ее отличительной особенностью является поддержка сверхдлинного контекста длиной до 256K. Примечательно, что модель Spark X2-Flash была полностью обучена на кластере Ascend 910B компании Huawei, что демонстрирует синергию отечественного программного и аппаратного обеспечения для обучения глубокого обучения.

Что касается основной производительности, Spark X2-Flash обеспечивает значительное повышение возможностей по генерации агентов и кода. Сторонние тесты показывают, что его производительность при решении сложных задач — таких как обработка подробных исследовательских отчетов, управление и вызов навыков, а также управление системой — достигла уровня ведущих отраслевых моделей с триллионами параметров.
Что касается стоимости, которая важна для разработчиков, Spark X2-Flash превосходит аналоги. В тестах с идентичным рабочим процессом его потребление токенов составляет всего одну треть от потребления текущих основных крупных моделей, что значительно снижает барьер для создания сложных приложений-агентов. Например, при создании сложных навыков генерации видео модель не только быстро улавливает требования, но и предлагает подробные объяснения, охватывающие структуру навыка и основные функции.

С технической точки зрения Spark X2-Flash — первая модель, сочетающая DSA (Sparse Attention) и MTP (Multi-Token Prediction) на отечественных чипах. Эта инновация решает проблему медленного обучения на длинных текстах на отечественных вычислительных платформах, повышая эффективность обучения в 4,5 раза по сравнению с кластерами аналогичного масштаба. Кроме того, для сценариев обучения с подкреплением агентов модель более чем в два раза повышает эффективность вывода по выборке за счет комбинированных алгоритмических и инженерных оптимизаций, эффективно устраняя узкие места в производительности при длительных сценариях взаимодействия.
В настоящее время такие приложения, как AstronClaw и Loomy, первыми завершили интеграцию. Модель также глубоко согласована с международными основными фреймворками агентов, такими как OpenClaw и Claude Code, предлагая разработчикам по всему миру более экономичный вариант отечественных вычислительных мощностей.
Связанная статья
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
29 апреля компания iFLYTEK официально представила новую модель Spark X2-Flash и открыла доступ к своему API-интерфейсу, что стало новым этапом в повышении эффективности приложений на базе крупных моделей, построенных на отечественной экосистеме вычислительных ресурсов.
Модель использует современную архитектуру MoE (Mixture of Experts) с общим количеством параметров 30 миллиардов. Ее отличительной особенностью является поддержка сверхдлинного контекста длиной до 256K. Примечательно, что модель Spark X2-Flash была полностью обучена на кластере Ascend 910B компании Huawei, что демонстрирует синергию отечественного программного и аппаратного обеспечения для обучения глубокого обучения.

Что касается основной производительности, Spark X2-Flash обеспечивает значительное повышение возможностей по генерации агентов и кода. Сторонние тесты показывают, что его производительность при решении сложных задач — таких как обработка подробных исследовательских отчетов, управление и вызов навыков, а также управление системой — достигла уровня ведущих отраслевых моделей с триллионами параметров.
Что касается стоимости, которая важна для разработчиков, Spark X2-Flash превосходит аналоги. В тестах с идентичным рабочим процессом его потребление токенов составляет всего одну треть от потребления текущих основных крупных моделей, что значительно снижает барьер для создания сложных приложений-агентов. Например, при создании сложных навыков генерации видео модель не только быстро улавливает требования, но и предлагает подробные объяснения, охватывающие структуру навыка и основные функции.

С технической точки зрения Spark X2-Flash — первая модель, сочетающая DSA (Sparse Attention) и MTP (Multi-Token Prediction) на отечественных чипах. Эта инновация решает проблему медленного обучения на длинных текстах на отечественных вычислительных платформах, повышая эффективность обучения в 4,5 раза по сравнению с кластерами аналогичного масштаба. Кроме того, для сценариев обучения с подкреплением агентов модель более чем в два раза повышает эффективность вывода по выборке за счет комбинированных алгоритмических и инженерных оптимизаций, эффективно устраняя узкие места в производительности при длительных сценариях взаимодействия.
В настоящее время такие приложения, как AstronClaw и Loomy, первыми завершили интеграцию. Модель также глубоко согласована с международными основными фреймворками агентов, такими как OpenClaw и Claude Code, предлагая разработчикам по всему миру более экономичный вариант отечественных вычислительных мощностей.
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её











