云端同规格换了训练底座，端侧只剩4B一档。星火X2.6 与星火X2.5 的云端同为 293B 总参数、30B 激活的 MoE，区别在训练算力、推理链路和端云调度；端侧从 X2.5 的 4B 加 1.7B 两档，收成 X2.6-4B 一档开源，能力靠端云一体训练补上。
同规格不等于同表现。云端参数量没变，变的是训练平台和推理架构：X2.5 基于昇腾集群完成全流程训练，X2.6 换到飞星二号万卡国产平台，用长程任务动态并行训练把超长上下文的训练周期压下来，官方口径是训练效率提升约四倍。
| 对比项 | 星火X2.5 | 星火X2.6 |
|---|---|---|
| 云端规格 | 293B 总参数 / 30B 激活 | 293B 总参数 / 30B 激活 |
| 上下文 | 百万 token | 百万 token |
| 端侧开源 | 4B 与 1.7B 两档 | 4B 一档 |
| 训练算力 | 国产算力集群 | 飞星二号万卡平台 |
| 重点能力 | 代码、数学、Agent 规划 | 代码、智能体协同、端云调度 |
表里第三行是选型时最要紧的一行。手里有 1.7B 那条端侧线路的，升级前先确认新版本还提供不提供同规格权重，没有就得改走 4B 或者继续用旧版权重。
端云一体的做法是端侧先判断，再决定去哪跑。端侧模型评估任务难度和数据敏感度，简单任务和敏感数据留在本地，复杂任务转云端，需要两边配合的走协同。这套路由的准确率官方给到约九成六，前代是八成出头，靠的是基于评语模型的路由协同训练。
对使用者来说，这套机制的价值在两处。一处是数据不出端，邮件分析、周报汇总、经营分析这类碰本地文件的活在端侧完成，上云前还有脱敏环节；另一处是成本，简单请求不打到云端，长任务的整体消耗降下来。代价是端侧要占本地算力，老设备上体验会打折。
代码是这一代着重说的能力。官方给出的口径是在 SWE Pro 与 SWE Multilingual 两项基准上排到前列，另一项 SWE Verified 稍逊于同期的 DeepSeek 版本。这类基准看的是修真实仓库里 issue 的能力，和写一段函数不是一回事，选型时按自己项目的语言栈找对应那一项看。
智能体这一侧的说法是多轮工具调用和跨工具协同进入第一梯队，企业运维类 Agent 与工具调用基准也在同一档。想验证这点，最省事的办法是拿自己的一条真实流程试，比如让它读三份表格再写结论，看中间会不会丢步骤。
能。X2.5 的 4B 和 1.7B 权重仍然开源，许可证允许商用，部署路径也成熟：英伟达显卡走 vLLM 或 SGLang，昇腾拉官方镜像，苹果芯片用 MLX，嫌麻烦还能导入 Ollama 或 LM Studio 一键起服务。低算力设备上 1.7B 那一档仍有价值。
是否换到 X2.6-4B，看两件事。前一档的本地部署经验大部分能沿用，权重格式和推理框架没换体系，换的只是模型文件和参数。一是设备显存，4B 在端侧跑得动就没有必要退回小参数；二是任务类型，X2.6-4B 的强项是办公类智能体任务，做纯文本生成两者差距不大，做多步工具调用才显出代差。
三条路各有各的入口。云端调用要先在平台侧建应用拿 API Key，端侧则是下载权重后本地加载。云端调用走讯飞开放平台的模型广场，在模型页拿接口和密钥；端侧本地部署去模型的权重页下载 4B 权重，按模型卡说明配推理框架；办公场景直接用配套的办公产品，装客户端后本地文件离线处理。
不管走哪条，验证从一件具体任务开始，别拿“讲个笑话”试。找一件手上有标准答案的活，跑完对一下结果，比看榜单靠谱。端侧跑不动时先看显存占用和量化方案，换小一号的量化版本比重装环境有效。
不是全套开源。开源的是端侧那一档 4B 权重，托管在模型仓库里可以下载部署；云端的 293B 激活 30B 版本走接口调用，不提供权重。所以想本地私有化的团队，拿到的是端侧模型，云端能力仍然通过平台接口使用。
计费口径要看平台的模型页，价格按输入和输出分别计价，缓存命中的输入另有折扣。两代模型在同一个模型广场里并列，选哪条看任务形态，长文档和高并发场景对缓存的依赖更重，命中率高的方案实际支出更低。具体档位看结算页展示。
接口侧直接传长文本即可，不需要分段。实际用满的场景不多，整本书、整套合同、连续几年的财报这类输入才需要。长上下文和推理成本是一对矛盾，塞得越长单次费用越高，按任务真正需要的范围给材料，比一次塞满更划算。
云端跑在国产算力平台上，端侧模型面向 AI PC、汽车座舱、机器人这几类设备。本地部署的推理框架按显卡类型选，英伟达走 vLLM 一类，昇腾用官方镜像，苹果芯片用 MLX。具体到某一款芯片的支持情况，按权重页的说明看。
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