雲端同規格換了訓練底座，端側只剩4B一檔。星火X2.6 與星火X2.5 的雲端同為 293B 總參數、30B 啟用的 MoE，區別在訓練算力、推理鏈路和端雲調度；端側從 X2.5 的 4B 加 1.7B 兩檔，收成 X2.6-4B 一檔開源，能力靠端雲一體訓練補上。
同規格不等於同表現。雲端參數量沒變，變的是訓練平台和推理架構：X2.5 基於昇騰集群完成全流程訓練，X2.6 換到飛星二號萬卡國產平台，用長程任務動態並行訓練把超長上下文的訓練週期壓下來，官方口徑是訓練效率提升約四倍。
| 對比項 | 星火X2.5 | 星火X2.6 |
|---|---|---|
| 雲端規格 | 293B 總參數 / 30B 啟用 | 293B 總參數 / 30B 啟用 |
| 上下文 | 百萬 token | 百萬 token |
| 端側開源 | 4B 與 1.7B 兩檔 | 4B 一檔 |
| 訓練算力 | 國產算力集群 | 飛星二號萬卡平台 |
| 重點能力 | 程式碼、數學、Agent 規劃 | 程式碼、智慧體協同、端雲調度 |
表裡第三行是選型時最要緊的一行。手裡有 1.7B 那條端側線路的，升級前先確認新版本還提供不提供同規格權重，沒有就得改走 4B 或者繼續用舊版權重。
端雲一體的做法是端側先判斷，再決定去哪跑。端側模型評估任務難度和資料敏感度，簡單任務和敏感資料留在本地，複雜任務轉雲端，需要兩邊配合的走協同。這套路由的準確率官方給到約九成六，前代是八成出頭，靠的是基於評語模型的路由協同訓練。
對使用者來說，這套機制的價值在兩處。一處是資料不出端，郵件分析、週報彙總、經營分析這類碰本地檔案的活在端側完成，上雲前還有脫敏環節；另一處是成本，簡單請求不打到雲端，長任務的整體消耗降下來。代價是端側要佔本地算力，老設備上體驗會打折。
程式碼是這一代著重說的能力。官方給出的口徑是在 SWE Pro 與 SWE Multilingual 兩項基準上排到前列，另一項 SWE Verified 稍遜於同期的 DeepSeek 版本。這類基準看的是修真實倉庫裡 issue 的能力，和寫一段函數不是一回事，選型時按自己項目的語言棧找對應那一項看。
智慧體這一側的說法是多輪工具調用和跨工具協同進入第一梯隊，企業運維類 Agent 與工具調用基準也在同一檔。想驗證這點，最省事的辦法是拿自己的一條真實流程試，比如讓它讀三份表格再寫結論，看中間會不會丟步驟。
能。X2.5 的 4B 和 1.7B 權重仍然開源，許可證允許商用，部署路徑也成熟：英偉達顯卡走 vLLM 或 SGLang，昇騰拉官方鏡像，蘋果晶片用 MLX，嫌麻煩還能匯入 Ollama 或 LM Studio 一鍵起服務。低算力設備上 1.7B 那一檔仍有價值。
是否換到 X2.6-4B，看兩件事。前一檔的本地部署經驗大部分能沿用，權重格式和推理框架沒換體系，換的只是模型檔案和參數。一是設備顯存，4B 在端側跑得動就沒有必要退回小參數；二是任務類型，X2.6-4B 的強項是辦公類智慧體任務，做純文字生成兩者差距不大，做多步工具調用才顯出代差。
三條路各有各的入口。雲端調用要先在平台側建應用拿 API Key，端側則是下載權重後本地載入。雲端調用走訊飛開放平台的模型廣場，在模型頁拿介面和密鑰；端側本地部署去模型的權重頁下載 4B 權重，按模型卡說明配推理框架；辦公場景直接用配套的辦公產品，裝客戶端後本地檔案離線處理。
不管走哪條，驗證從一件具體任務開始，別拿“講個笑話”試。找一件手上有標準答案的活，跑完對一下結果，比看榜單靠譜。端側跑不動時先看顯存佔用和量化方案，換小一號的量化版本比重裝環境有效。
不是全套開源。開源的是端側那一檔 4B 權重，託管在模型倉庫裡可以下載部署；雲端的 293B 啟用 30B 版本走介面調用，不提供權重。所以想本地私有化的團隊，拿到的是端側模型，雲端能力仍然通過平台介面使用。
計費口徑要看平台的模型頁，價格按輸入和輸出分別計價，快取命中的輸入另有折扣。兩代模型在同一個模型廣場裡並列，選哪條看任務形態，長文件和高併發場景對快取的依賴更重，命中率高的方案實際支出更低。具體檔位看結算頁展示。
介面側直接傳長文字即可，不需要分段。實際用滿的場景不多，整本書、整套合同、連續幾年的財報這類輸入才需要。長上下文和推理成本是一對矛盾，塞得越長單次費用越高，按任務真正需要的範圍給材料，比一次塞滿更划算。
雲端跑在國產算力平台上，端側模型面向 AI PC、汽車座艙、機器人這幾類設備。本地部署的推理框架按顯卡類型選，英偉達走 vLLM 一類，昇騰用官方鏡像，蘋果晶片用 MLX。具體到某一款晶片的支援情況，按權重頁的說明看。
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