首页Senspeech X2.5 双星：首个在端侧实现百万级 Token 上下文，完全使用国产算力训练
9月1日，科大讯飞全资子公司思元星火正式推出并开源两款端侧通用大模型：星火X2.5-4B和星火X2.5-1.7B。这两款模型是业界首批原生支持高达100万Token上下文长度的模型，并完全开放模型权重、代码仓库及部署文档。
百万级上下文支持，小模型也能“读完一本书”
两款模型均采用混合注意力架构，针对智能体、代码、数学及指令遵循等核心能力进行了优化，在同类规模的行业级开源模型中展现出领先的综合性能。
在上下文能力方面，星火X2.5-4B和星火X2.5-1.7B基于万亿级Token的高质量数据进行了训练，涵盖长文档和技术资料等场景。它们原生支持100万Token的上下文窗口，能够一次性接收并理解更大规模的信息。
例如，在产品售后服务场景中：用户可以将完整的售后手册导入星火X2.5-4B。模型首先梳理不同场景下的售后规则，并标记对应章节。当被问及“购买10天内出现故障且使用第三方耗材的设备是否符合换货条件？”时，它可以通过关联各章节中关于退货、故障处理和例外情况的法规，提供全面的判断。即使后续新增偏远地区或带有家庭地图的设备等新条件，模型也能保持之前的上下文，并结合物流、数据擦除及费用承担规则继续提供建议。
长上下文解决了“信息能否被完整查看”的问题，而智能体和工具调用能力则解决了“查看后能否采取行动”的问题。星火X2.5端侧模型为个人办公、代码开发、智能硬件及机器人等场景提供了本地化的智能能力。在代码开发场景中，星火X2.5-4B在算法实现、代码补全及生成等任务上，可媲美参数量大2至3倍的云端模型；在Domux智能家居测试集上，星火X2.5-1.7B对控制指令的端到端执行准确率达到90.3%，平均响应时间仅为0.85秒；在机器人场景中，两款模型均可部署于机器人本体或边缘设备上，支持操作控制、目标跟踪及导航决策等任务，降低了对云端连接和固定预设程序的依赖。
全栈国产算力训练，即下即用体验
星火X2.5-4B和星火X2.5-1.7B完全基于国产算力平台进行训练，使用约20万亿多样化Token数据进行预训练，并通过高质量监督微调及强化学习持续提升性能。
在部署方面，两款模型支持包括NVIDIA、华为、海光及摩尔线程在内的硬件平台，并兼容vLLM、SGLang及llama.cpp等主流推理框架。用户可以通过Ollama和LM Studio等工具快速部署，并支持使用LLaMA-Factory进行增量训练。即日起，模型权重已在Hugging Face和GitHub等平台开放下载，科大讯飞星火MaaS平台也同步上线了相应的模型API，限时免费使用。9月7日，科大讯飞将正式发布下一代旗舰通用大模型星火X2.5，进一步升级代码及智能体等核心能力。
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