北京
科大讯飞旗下词元星火今天推出并开源星火X2.5-4B和星火X2.5-1.7B两款端侧通用大模型。最引人注目的是那个数字——原生支持最长100万Token上下文窗口，官方称这是目前端侧模型中唯一支持该量级上下文的产品。
4B和1.7B的参数规模，放在大模型圈子里不算大，但配上百万Token的上下文能力，定位就很清楚：不是跑云端的，是塞进手机、机器人、边缘设备里干活的。
100万Token在端侧意味着什么
两款模型采用混合注意力架构，围绕智能体、代码、数学和指令遵循四项核心能力进行优化。预训练数据量约20万亿Token，全流程跑在全国产算力平台上。
官方举了个售后场景的例子：把完整售后手册导入模型，用户问“购买10天后设备故障且使用过第三方耗材”这种跨章节的复杂问题，模型能关联不同章节的规定给出综合判断。更关键的是，后续新增条件时，它还能保持前文情境继续给建议——这正是长上下文窗口在真实业务里的价值，不是刷分用的。
1.7B小模型跑出90.3%控制正确率
个人办公场景里，星火X2.5-4B可以从原始数据分析一路做到双语报告交付。更小的1.7B版本则在智能家居测试集上露了一手：Domux测试集上，控制指令端到端执行正确率90.3%，平均响应时间0.85秒。
这个成绩单背后是明确的落地意图。官方列出的适用场景包括机器人操作控制、目标追踪、导航决策，部署位置可以是机器人本体，也可以是边缘设备。换句话说，1.7B不是4B的缩水版，是给更受限的硬件准备的另一个答案。
硬件和框架兼容性拉满
部署层面，两款模型支持英伟达、华为、海光及后摩等硬件平台，推理框架兼容vLLM、SGLang、llama.cpp，还能通过Ollama、LM Studio这类工具快速跑起来。模型权重已在Hugging Face和GitHub开放，API同步上线讯飞星辰MaaS平台。
这套组合拳的意图不难读：降低试错成本，让开发者先把模型跑起来再说。端侧模型的竞争，拼的不只是参数和榜单，更是能不能在真实设备上顺畅落地。
9月7日还有更大的
词元星火同时预告，9月7日将正式发布星火X2.5-293B通用大模型，升级方向是代码和智能体能力。4B和1.7B是开胃菜，293B才是主菜。端侧先开源抢开发者心智，云端大模型随后跟上，这条发布节奏本身也值得琢磨。
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