科大讯飞发布星火 X2.6：唯一全国产算力训练的主流大模型，端云协同把六成任务放回本地
2026 年 10 月 22 日，科大讯飞在 2026 全球 1024 开发者节主论坛发布端云一体星火 X2.6：云端 293B-A30B 的 MoE 架构、上下文 1M，同步开源 4B 端侧模型 X2.6-4B。董事长刘庆峰称，这是当前主流大模型中唯一采用全国产算力训练的模型。
围绕国产芯片的短板做效率工程
针对国产芯片显存与带宽受限，训练侧采用长程任务动态并行技术，按任务长度自适应分配算力，超长上下文训练效率提升约 4 倍；推理侧采用国产集群自适应存算协同、四层 KVCache（称首个基于全国产设备）与分布式推理，缓存利用与计算效率提升 4.5 倍。定价为输入 0.9 元、缓存命中 0.08 元、输出 3.6 元（均为每百万 tokens、限时价），X2.6-4B 端侧推理限时免费。公司公布的口径显示，4B 端侧模型在信息搜索问答、办公文档处理、日程任务管理、本地表格操作、跨工具协同、多轮工具调用上超过上一代 X2.5-4B 及 Qwen3.5-4B、Gemma4-E4B、Qwen3.5-9B。
端云按 60/30/10 切分
刘庆峰给出的企业侧病灶是：AI 让 80% 的个人提效，只有 6% 的企业明显提效，瓶颈在敏感数据不敢上云、Token 成本高、复杂任务算力不足。对应方案把任务分三档：60% 常规应用在本地端侧完成，数据不出域且推理零 Token；30% 端云协同，在保护隐私前提下节约 5 倍以上 Token；10% 高复杂度任务交云端。同场还发布 SparkAudio 1.0 语音基座、星帆 WinWork 数字员工平台、讯飞 AI 眼镜与录音环，以及本地算力 160 TOPS 的 N9000 AIPC、2240 TOPS 的星火办公一体机。
观点
- 国产算力的竞赛点从「能不能训」转到「每张卡训得多快」：4 倍训练、4.5 倍推理都是围绕显存与带宽短板做的工程补偿，这类倍数目前只有公司自测口径，需第三方复现。
- 价格已到国产第一梯队下限：输入 0.9 元与 MiniMax M3.1 Flash 的 1 元同档，缓存命中 0.08 元在长上下文、多轮智能体场景里比标价更能拉开成本差。
- 60/30/10 是收入结构的重排：端侧免费、云端限时低价，把 Token 收入换成一体机与 AIPC 的硬件收入，用毛利换企业渗透率。
- 「6% 企业明显提效」比任何榜单项都值得记：企业侧的真实约束是数据出域审批与流程改造，模型分数不是主要变量。
相关笔记：#395《MiniMax 发布 M3.1 Flash》。
来源：证券时报：星火 X2.6 基于全国产算力实现代码与智能体突破、大河财立方：端云协同方案与定价、智东西（凤凰网科技转载）：模型参数与端侧跑分