10月22日，在2026科大讯飞全球1024开发者节大会上，科大讯飞发布端云一体的讯飞星火X2.6，该模型采用全国产算力完成训练。科大讯飞董事长刘庆峰在演讲中表示，国产算力与英伟达相比仍有将近两代的差距，但未来两年有望拉平。
据介绍，讯飞星火X2.6由云端大模型与一个4B参数的端侧模型组成，通过端云路由按任务难度和数据敏感度决定任务在本地处理、两端协同还是交由云端完成。讯飞方面给出的端云路由准确率为96.1％。刘庆峰表示，当前算力差距主要集中在显存和带宽，代码与智能体任务动辄需要百万级上下文，原有架构面临”装不下、训不动”的问题。
针对训练效率，讯飞采用长程任务动态并行训练方法，按任务长度自适应分配算力，超长上下文训练效率提升约4倍；推理侧基于自适应存算协同，并结合首个基于全国产设备的四层KVCache和分布式推理技术，效率提升4.5倍。
在端侧模型方向，刘庆峰认为这是绕开当前算力约束的可行路径。”虽然算力我们现在跟美国比有所差距，但是训端侧模型我们算力是够的。”模型参数规模缩小后，算力限制被大幅抵消，可在这一层面与海外厂商同台竞技。据其披露，此前业内端侧模型在复杂智能体任务上的完成率约为12％，讯飞4B模型将该指标提升至41.9％，下一步目标为60％。手机、PC、AI眼镜、智能座舱、机器人均被纳入端侧范畴。
大会现场演示了两个场景。其一是机器人创业公司CEO的经营复盘，模型在本地关联周报、采购通知和项目邮件，识别出重复跟进同一客户的问题，资料不出端；其二是采购合同审核，敏感信息先在本地脱敏、经用户确认后再发送，本地原始文件不上传。这套方案对应的是用端云一体化解决大模型安全与Token成本兼顾的落地问题。刘庆峰同时强调，由于国产算力本身有限，公司定位是云端结合端侧，云端模型不会做得太大。
在端云一体架构中，云端角色不只是兜底。刘庆峰表示，训练端侧模型需要云端模型能力支撑，端侧任务是否达标需由云端大模型判断，端的能力边界也需云端标定，讯飞此次做的是云端联合统一训练。在他看来，仅做端侧模型的厂商缺乏云端大模型基本能力，难以判断哪些任务应留在端侧、哪些必须上云，大概率不具备竞争优势。
除星火X2.6外，科大讯飞本次还发布了星火语音基座大模型SparkAudio 1.0、星火具身多模交互技术及相关产品、讯飞星帆WinWork数字员工平台和科大讯飞AIPC系列产品，并面向智能硬件和企业应用等领域开发者发布新的技术解决方案。
刘庆峰呼吁更多厂商加入国产算力训练大模型的行列。”我们并不希望讯飞是唯一一个在国产算力上做训练的，我们大声疾呼就希望有更多的人进来。”他透露，目前主力投入的厂商主要是华为与讯飞。其逻辑在于，英伟达平台上的算法创新开源后各家可直接复用，而国产算力架构不同，大量工程问题尚无人验证，模型能力上限的探索由十家共同推进与一家单独推进，成本分摊相差一个量级。
对差距收窄的速度，刘庆峰判断未来两年将拉平，依据是国产算力自身在进步，而美国方面存在限制。他还提及更长期的布局：讯飞已在量子计算领域投入，若三到五年内量子计算能与当前经典人工智能预训练方法结合，算力量级问题将被根本改写。
在现有算力约束下，刘庆峰为讯飞划定三条定位：在全栈自主可控平台上对标全球顶尖模型，目标是紧紧跟进；在教育、医疗、能源、安全等行业做到全球领先；多语言大模型代表中国为全球提供第二选择。对开发者生态与企业应用市场而言，端云一体能否在安全合规与推理成本之间形成可复制的落地路径，将是检验这套架构的关键。
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