2026年10月22日，2026科大讯飞全球1024开发者节主论坛在北京、合肥双会场拉开帷幕，本届论坛主题为"解放生产力，释放想象力"。论坛上，科大讯飞正式发布了端云一体的讯飞星火X2.6，这是业内首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破的大模型版本。针对国产芯片在显存与带宽上的限制，科大讯飞通过长程任务动态并行训练技术，按任务长度自适应分配计算资源，使超长上下文训练效率提升了约4倍。在推理侧，基于国产集群的自适应存算协同推理技术，结合首个基于全国产设备的四层KVCache技术和分布式推理技术，效率提升达到4.5倍。董事长刘庆峰在现场表示，大模型的安全性和极致性价比要通过云端一体化来实现：60%的应用在本地完成，30%通过云端协同完成，10%需要云端大模型单独解决。

"全国产算力"是这次发布最大的关键词。过去两年，国内大模型厂商的训练大多依赖海外芯片，供应波动和兼容成本一直是悬在行业头顶的问题。科大讯飞这次把星火X2.6的训练和推理全链路搬到国产集群上，并且在代码生成与智能体这两个对算力消耗最大的能力上率先取得突破，等于给行业做了一个完整的示范。值得一提的是，这并不是把模型简单"移植"到国产芯片上跑起来，而是针对国产芯片显存偏小、带宽有限的特点，重新设计了训练和推理的并行策略。这种从底层做适配的路线，决定了这次发布的含金量。

具体到训练环节，超长上下文一直是国产算力的短板。长文本任务对显存的占用几乎是线性增长的，国产芯片的单卡显存往往撑不起动辄几十万token的训练窗口。科大讯飞的解法是长程任务动态并行训练技术：系统根据每个任务的长度，自动决定计算资源怎么拆、怎么拼，长的任务多分资源、短的任务快速过，把整张集群的利用率提上来。这套方法让超长上下文训练效率提升了约4倍，意味着同样规模的长文本训练任务，现在只需要原来四分之一左右的时间就能跑完。对于需要处理海量文档、长代码仓库的场景，这个提升是实打实的。

推理侧的改进同样针对国产硬件的真实瓶颈。科大讯飞公布了基于国产集群的自适应存算协同推理技术，配合首个基于全国产设备的四层KVCache技术和分布式推理技术，整体效率提升了4.5倍。KVCache是长对话场景下最吃显存的部分，四层KVCache相当于把缓存的存储结构做了分层优化，让国产设备在有限显存下也能保持较高的吞吐。结合分布式推理，多个节点可以协同承担一次推理请求。这意味着星火X2.6在国产算力上不仅能训出来，还能以可接受的成本真正用起来，这对后续的商业化落地很关键。

在战略层面，刘庆峰给出了一个清晰的数字配比：60%的应用在本地完成，30%通过云端协同完成，10%需要云端大模型单独解决。这句话点明了"端云一体"的真正含义。端侧模型负责处理隐私敏感、延迟敏感的日常任务，云端大模型兜底处理最复杂的推理，中间的协同层则决定了用户体验的流畅度。谁能把这三层的分工和调度做好，谁就能在成本和体验之间找到最优解。科大讯飞显然想把自己定位成这套架构的定义者，而不只是模型供应商。

同场发布的产品矩阵进一步印证了这个思路。星火X2.6-4B开源端侧大模型同步亮相，端云协同效率达到96.1%，开发者可以直接拿来用；SparkAudio 1.0语音基座大模型已经上线讯飞输入法16.0、讯飞听见等产品，语音交互的底座能力进一步夯实；星火智慧座舱SparkAuto Space 3.0瞄准车载场景；星帆WinWork数字员工平台面向企业办公自动化；售价1299元的讯飞AI录音环则把AI能力做进了一款随身硬件。从端侧小模型到座舱、办公再到硬件，科大讯飞正在把端云一体的版图铺满。

价格层面，星火X2.6的API定价也同步公布：输入限时0.9元/百万tokens，缓存命中0.08元，输出3.6元。这个定价在国产大模型API里属于相当有竞争力的区间，尤其是缓存命中的价格，明显是在鼓励开发者把高频、重复的调用场景沉淀下来。结合4.5倍的推理效率提升，低价背后是实实在在的成本下降，而不是补贴换市场。对于正在选型国产大模型的企业开发者来说，星火X2.6提供了一个"国产算力+低价API"的完整选项。至于实际效果如何，还要看后续开发者社区的真实反馈。

来源：中华网、澎湃新闻、雷科技