4月29日，科大讯飞正式发布了全新的星火X2-Flash模型，并同步开放API接口，标志着基于国产算力生态的大模型应用进入了全新的效能阶段。
该模型采用了当前主流的MoE（混合专家）架构，总参数量达到30B，最引人注目的特性是其支持高达256K的超长上下文。值得注意的是，星火X2-Flash完全基于华为昇腾910B集群训练完成，这展示了国产软硬件在深度学习训练领域的协同能力。
在核心性能上，星火X2-Flash在智能体（Agent）和代码生成能力方面实现了显著增强。根据第三方实测数据显示，该模型在处理深度研究报告、Skill管理与调用、以及系统控制执行等复杂任务时，其表现已经能够比肩业界万亿级参数的顶尖模型。
针对开发者关注的成本问题，星火X2-Flash表现优异。在相同的工作流测试中，其Token消耗量仅为目前主流大尺寸模型的三分之一，大幅度降低了构建复杂智能体应用的门槛。例如，在创建复杂的视频生成技能时，模型不仅能快速理解需求，还能细致地提供从技能结构到核心功能的详尽说明。
技术底层方面，星火X2-Flash率先在国产芯片上实现了DSA（稀疏注意力）与MTP(多Token预测)技术的结合。这一创新解决了长文本在国产算力平台上训练缓慢的痛点，使训练效率相比同规模集群提升了4.5倍。针对智能体强化学习场景，该模型通过算法与工程的双重优化，将采样推理效率提升了2倍以上，有效缓解了长交互场景下的性能瓶颈。
目前，AstronClaw、Loomy等应用已率先完成接入。同时，该模型也实现了对OpenClaw、Claude Code等国际主流Agent框架的深度兼容，为全球开发者提供了更具性价比的国产算力方案。
