10月22日，在第十届科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰发布端云一体讯飞星火X2.6，并提出以端云协同解决大模型应用中的安全性、成本和效果问题。
并非所有任务都需要交给云端完成。涉及个人隐私、企业内部资料和科研数据的任务，可以优先在本地处理；需要更强计算能力的复杂任务，再由云端模型提供支持。通过任务路由和端云分工，模型能力可以更贴近真实的设备和工作场景。
端云协同能否真正落地，关键取决于端侧模型是否具备足够的任务执行能力。近期，讯飞星火X2.6-4B在模型能力、开源社区关注度以及海外开发者应用方面持续取得进展。相关模型进入Hugging Face趋势榜单前三，星火X2.5/X2.6相关模型及社区衍生版本累计下载超过400万次，海外开发者也围绕本地智能体、浏览器推理和工具调用开展了多项实践。
这些进展显示，讯飞星火正在将端云协同战略落实到具体模型和应用生态中。
端侧智能体任务完成率超41.9%，更多工作具备本地处理条件
与运行在大型算力集群上的云端模型不同，端侧模型必须在个人电脑、汽车、机器人等设备的有限资源中运行。模型既要足够轻量，又要能够理解任务、规划步骤和调用工具，才能真正进入工作流程。
星火X2.6推出4B和1.7B两个端侧版本，重点增强代码、智能体、长上下文理解等能力。其中，4B级模型兼顾参数规模与任务能力，是科大讯飞推进AIPC、汽车、机器人等端侧部署的重要选择。
此次能力升级的一项关键技术是端云一体训练。云端教师模型根据端侧模型的能力和任务需求提供指导，帮助其学习任务拆解、工具使用和连续执行。科大讯飞在1024开发者节上披露，相关训练方案将端侧智能体任务完成率提升至41.9%以上，这意味着端侧模型能够独立承接更多任务，而不只是提供问答服务。
星火X2.6端侧模型同时提供三档可配置的思考模式，开发者可根据任务难度，在响应速度、推理质量和资源消耗之间进行选择。文件处理、本地表格操作、信息搜索和代码修改等工作，因此有了更多在设备本地完成的可能。
端侧能力提升的背后，是科大讯飞在全国产算力上的持续投入。此次X2.6云端模型支持百万Token上下文，并上线国产万卡推理集群。据公司披露，经过技术优化，超长上下文训练效率达到原来的4倍，国产芯片推理效率达到优化前的4.5倍。这为复杂代码和长程智能体任务提供了算力与模型能力支撑。
星火X2.6-4B进入Hugging Face热榜前三，相关模型下载超400万次
模型升级之后，开发者是否愿意下载、测试并开展二次开发，是衡量其实际吸引力的重要参考。
2026年10月，星火X2.6-4B长期位列Hugging Face模型趋势榜前三。此前，星火X2.5-4B曾于9月7日至9日连续三天登顶该榜单。两代模型接续获得关注，显示星火端侧模型正在全球开源社区积累影响力。
截至11月2日，星火X2.5/X2.6相关官方模型及社区衍生版本，仅在Hugging Face平台的累计下载就已超过400万次，其中第三方衍生模型贡献约58%。目前，已发现246个Hugging Face衍生模型仓库，并收录51个具有接入或源码证据的第三方GitHub项目。
超过一半的下载来自社区衍生版本，意味着开发者不仅在试用模型，也在主动投入适配工作。通过压缩模型体积、转换运行格式、接入本地工具，社区为不同硬件条件下的用户提供了更多使用选择，成为星火端侧模型扩大应用范围的重要力量。
这对端侧模型尤为重要。个人电脑、移动设备等终端的内存、算力和运行环境各不相同，模型能否被广泛使用，既取决于自身能力，也取决于部署是否方便、工具是否完善。社区提供的适配版本、调用工具和参考代码，可以减少其他开发者的重复工作，让他们将更多精力投入具体应用。
热榜和下载量反映了关注度，持续出现的测试、适配和集成，则进一步体现了开发者的实际投入。目前，海外开发者已围绕星火X2.6开展本地Agent任务测试、浏览器运行适配等实践，并公开测试结果与代码。这些工作既为用户选择模型提供了独立参考，也为后续应用开发提供了可复用的基础。
约6GB显存通过25项Agent任务，海外开发者完成浏览器适配
海外开发者的真实评测和使用，进一步展示了星火X2.6-4B的任务执行能力。在有限硬件资源下，这款小参数模型已经能够处理文件、修改代码，并配合工具完成多步骤工作。
本地AI开发者witcheer公开的Hermes Agent评测显示，X2.6-4B量化版本通过了30项离线智能体任务中的25项，覆盖文件处理、代码修改、重构和错误恢复等场景。在该次64K上下文配置下，显存峰值约6GB，被作者列为此次评测中适配8GB显存档位的最高分模型文件。
另一项NanoBench社区公开上报记录中，X2.6-4B的Q8_0版本在Pi框架下取得97.5分，12项任务中11项完全通过，其中智能体任务和系统任务全部满分。两项测试配置不同，但都说明，4B级模型在特定环境中已不只能够回答问题，还能承担具体的执行工作。
这对端侧部署具有实际意义。模型能够在消费级硬件上完成的任务越多，开发者就越有条件将文件处理、代码辅助等功能放在本地，减少部分任务对云端调用的依赖。在BenchLM于10月29日更新的小模型索引中，X2.6-4B也位列百亿参数以下组综合估计评分首位，为小参数模型选型提供了补充参考。
评测之外，海外开发者还在进一步拓展模型的使用方式。社区开发者Mohd Mahmodi已完成星火X2.6的浏览器运行适配，公开模型、聊天演示和代码，支持通过浏览器调用本机GPU。其验证报告显示，4B浏览器版本在数学和工具调用测试中分别取得90.5%和89.5%的成绩。开发者还在适配过程中推动修复了上游推理框架的通用问题。
对于科大讯飞而言，这些进展的意义在于，1024发布的端云协同战略正在获得端侧能力和开发实践的支撑。全国产算力支撑云端模型升级，端云一体训练提升本地任务执行能力，开发者则持续补充适配工具和应用入口。
端侧评测尚不能替代完整的端云协同验证，社区关注也仍需转化为持续使用和商业成果。但模型能力提升、海外开发者适配和已有产品集成，已经为后续应用拓展提供了基础。随着更多工作具备本地处理条件，星火有望进一步覆盖企业私有化部署、个人智能助手和专业工作流等场景，拓宽科大讯飞大模型业务的应用空间。