9月7日，科大讯飞正式发布星火X2.5大模型。这款采用MoE架构的基座模型参数规模达到293B-A30B（总参数2930亿、激活参数300亿），重点提升代码生成和多智能体协作能力，同时覆盖200余种语言，在语言理解、答题、推理等通用任务上保持优异表现。目前模型已上线讯飞开放平台，开发者可立即申请调用。
参数规模背后：一场针对”缺位”的集中补课
293B的总参数量放在2026年的行业格局里并不算激进——与500B+的旗舰模型相比，星火X2.5走的是”中等规模+定向优化”的路线。这与此前DeepSeek”中等规模+好训练”的打法一脉相承：不盲目追求参数最大、榜单最高，而是把算力集中在代码生成、智能体协作这两个2026年上半年竞争最激烈的方向。
科大讯飞董事长刘庆峰曾在8月21日的业绩说明会上坦言，受国产算力限制，公司在代码和智能体热潮中”有所缺位”，国产算力在训练超长上下文模型时与英伟达H200存在明显差距，训练效率差距最高达到5倍。星火X2.5的发布，正是对这一问题的正面回应——用工程效率证明，没有最先进的进口芯片，同样能训练出有竞争力的国产大模型。
全国产算力：从”能不能用”到”部署优势”
星火X2.5最引人注目的标签，是”基于全国产算力完成全流程训练及推理”。在当前芯片出口管制背景下，这一选择的意义远不止于技术层面：
其一，它直接回应了外部限制——国产算力不是”将就”，而是可以训练出293B级基座模型的成熟底座；
其二，它解决了国产超长序列训练的工程难题，持续优化训推链路，让长文档、长上下文场景在实际部署中更稳定；
其三，对医院、学校、政府机构及央国企等对数据安全敏感的客户来说，全国产算力意味着可控、可信、可私有化部署，这恰恰是讯飞深耕的政企市场核心诉求。
大小模型双线作战：端侧先行，云端守高
与293B基座模型形成配合的，是此前已开源的星火X2.5-4B和1.7B两款端侧模型。这两款小模型原生支持最长100万Token上下文，可本地部署于长文档处理、代码辅助、数据分析等场景，主要面向车载、智能硬件和万物互联终端。
科大讯飞的策略很清晰：小模型负责进入车载、智能硬件和终端设备，抢占端侧AI入口；大模型负责维持技术高度和开发者关注，沉淀平台生态。如果这条”双线路线”走通，国产算力就不再只是”能不能用”的问题，而可能转化为成本和部署效率上的差异化优势。
对开发者和企业的实际影响
对开发者而言，星火X2.5上线讯飞开放平台意味着国产大模型选型清单里又多了一个主力选项：代码生成、智能体搭建、多语言场景都能覆盖，且全链路国产化让合规性更省心。对企业客户来说，293B规模的模型配合国产算力，意味着在信创环境下也能获得接近旗舰模型的智能体与代码能力，而无需绑定海外算力供应链。
从行业视角看，星火X2.5的发布传递出一个明确信号：国产大模型正在从”追赶参数”转向”打磨工程”——用更聪明的训练方式、更务实的部署方案，在受限的算力条件下做出真正能用的产品。这种务实路线，或许才是国产AI在2026年下半场最值得关注的变化。
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