快科技 9 月 1 日消息，今日，科大讯飞全资子公司词元星火正式推出并开源星火 X2.5-4B 和星火 X2.5-1.7B 两款端侧通用大模型，这也是端侧模型中首个原生支持最长 100 万 Token 上下文的产品。

两款模型采用混合注意力架构，围绕智能体、代码、数学和指令遵循等核心能力进行优化，综合实测相关能力领先业界同尺寸一流开源模型。

上下文方面，星火 X2.5-4B 和 1.7B 使用覆盖长篇文档、技术资料等场景的千亿 Token 级高质量数据训练，原生支持 100 万 Token 上下文窗口，可以在一次任务中接收和理解更大规模的信息。

百万级上下文真正解决的问题是让模型基于完整信息，在连续交互中持续理解和处理复杂问题。

以产品售后为例，用户可将完整售后手册导入星火 X2.5-4B，模型先梳理不同场景下的售后规则并标注对应章节，当被问及 " 购买 10 天后设备故障且使用过第三方耗材是否符合换货要求 " 时，能够关联退换货、故障处理和例外条件等跨章节规定给出综合判断。

面对偏远地区、设备存有家庭地图等新增条件，模型还能保持前文情境，结合物流、数据清除、费用承担和处理时限等规则提供后续建议。

长上下文解决的是信息能不能看全，智能体和工具调用能力解决的则是看完之后能不能动手，星火 X2.5 端侧模型可面向个人办公、代码开发、智能硬件和机器人等场景，提供本地化智能能力。

比如在代码开发场景中，星火 X2.5-4B 在算法实现、代码补全与生成等任务中可对标参数规模大 2 至 3 倍的云端模型，代码编写、脚本生成和调试辅助工作可以不出本地直接完成。

智能硬件场景中，在 Domux 智能家居测试集上，星火 X2.5-1.7B 控制指令端到端执行正确率达到 90.3%，平均响应时间仅 0.85 秒。

机器人场景方面，两款模型可部署在机器人本体或边缘设备中，支持操作控制、目标追踪、导航决策等任务，减少对云端连接和固定预设程序的依赖。

星火 X2.5-4B 和 1.7B 均基于全国产算力平台完成全流程训练，使用约 20 万亿 Token 多样化数据进行预训练，并通过高质量监督微调和强化学习持续提升推理、代码、智能体和指令遵循等任务表现。

部署层面支持 NVIDIA、华为、海光及后摩等硬件平台，兼容 vLLM、SGLang、llama.cpp 等主流推理框架，可通过 Ollama、LM Studio 等工具快速部署，并支持使用 LLaMA-Factory 开展增量训练。

即日起，星火 X2.5-4B 和 1.7B 已在 Hugging Face、GitHub 等平台开放模型权重、代码仓库和部署文档，对应模型 API 已上线讯飞星辰 MaaS 平台，限时免费。

此外在 9 月 7 日，科大讯飞还将正式发布全新一代旗舰通用大模型星火 X2.5，进一步升级代码和智能体等核心能力。