MODEL VARLIĞI
Spark X2.5-4B
iFlytek'in Eylül 2026'da açık ağırlıklarla yayımladığı iki uç modelinden büyüğü. Ayırt edici yanı ölçek-pencere dengesi: 4 milyar parametre sınıfında bir modelin doğuştan 1 milyon token bağlam penceresi taşıması, aynı pencereyi sunan bulut modellerinin çok altında donanımla uzun bağlam işlenebilmesi anlamına geliyor. Araç içi sistemler, akıllı donanım ve nesnelerin interneti senaryoları için ajan, matematik ve genel anlama tarafında iyileştirildi. Amiral gemisi Spark X2.5'in 293B ölçeğindeki muhakeme derinliğini beklemek gerçekçi değil; bu model gecikme ve mahremiyetin öne çıktığı yerel kurulumlar için konumlandırılmış.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- iFlytek
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 1M token
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Var
- Yayın
- 2026-09-01
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- Doğuştan 1M token bağlam penceresi
- 4 milyar parametre sınıfında cihaz üstünde (on-device) çalışma
- İndirilebilir açık ağırlıklar
- Ajan, matematik ve genel anlama görevlerinde iyileştirme
- Araç içi, akıllı donanım ve IoT senaryolarına ayarlı
- Yerel çalıştığı için veri cihazdan çıkmadan çıkarım
Sınırlılıklar
- 4B ölçeğinde: muhakeme derinliği ve genel bilgi, 293B'lik Spark X2.5 amiral gemisinin belirgin biçimde altında
- 1M token penceresini uç donanımda gerçekten doldurmak bellek açısından pratikte kısıtlı
- Lisans adı doğrulanamadı; bu kayda yazılmadı
- Sayısal kıyaslama sonucu yayımlanmadı
- Modalite desteği yalnızca metin olarak doğrulandı
- iFlytek ABD Varlık Listesi'nde olduğu için kurumsal tedarik tarafında kısıt doğabilir
Tipik kullanım alanları
- Araç içi sesli ve metinsel asistanlar
- Akıllı donanım ve IoT cihazlarında yerel çıkarım
- Ağ bağlantısı olmadan çalışması gereken uygulamalar
- Veri cihazdan çıkmaması gereken mahremiyet duyarlı akışlar
- Uzun kullanıcı geçmişini yerelde taşıyan kişisel asistanlar
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.