家「Xunfei Xinghuo X2-Flash」が、国内向け演算能力の強化と256Kの長文対応機能を搭載して発売
4月29日、iFLYTEKは新型モデル「Spark X2-Flash」を正式にリリースし、APIインターフェースの公開を開始した。これにより、国内のコンピューティングエコシステムを基盤とする大規模モデルアプリケーションにおいて、効率性の新たなマイルストーンが打ち立てられた。
このモデルは、現在主流のMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、パラメータ総数は300億に達する。最大の特徴は、最大256Kという超長文のコンテキストに対応している点である。 特に注目すべきは、Spark X2-FlashがファーウェイのAscend 910Bクラスター上で完全にトレーニングされたことであり、ディープラーニングトレーニングにおける国内のソフトウェアとハードウェアの相乗効果を実証している。
コア性能において、Spark X2-Flashはエージェント機能およびコード生成能力において大幅な向上を実現している。第三者機関によるテストでは、詳細な調査レポートの処理、スキルの管理・呼び出し、システム制御の実行といった複雑なタスクにおけるその性能が、数兆パラメータを有する業界トップクラスのモデルと同等のレベルに達していることが示された。
開発者が重視するコスト面においても、Spark X2-Flashは優れています。同一のワークフローテストにおいて、そのトークン消費量は現在の主流となる大規模モデルのわずか3分の1であり、複雑なエージェントアプリケーション構築のハードルを大幅に引き下げます。 例えば、複雑な動画生成スキルを作成する際、本モデルは要件を迅速に把握するだけでなく、スキルの構造から中核機能に至るまで詳細な説明を提供します。
技術面では、Spark X2-Flashは国内チップ上でDSA（Sparse Attention）とMTP（Multi-Token Prediction）を組み合わせた初のモデルです。この革新により、国内のコンピューティングプラットフォームにおける長文トレーニングの遅延問題が解決され、同規模のクラスターと比較してトレーニング効率が4.5倍向上しました。 さらに、エージェント強化学習のシナリオにおいては、アルゴリズムとエンジニアリングの最適化を組み合わせることで、サンプリング推論効率を2倍以上向上させ、長時間の対話シナリオにおけるパフォーマンスのボトルネックを効果的に解消しています。
現在、AstronClawやLoomyなどのアプリケーションが最初に統合を完了しています。また、本モデルはOpenClawやClaude Codeといった国際的な主流のエージェントフレームワークとも深く連携しており、世界中の開発者に、よりコスト効率の高い国内の計算リソースの選択肢を提供します。
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