iFlytek Spark X2.6 wurde am 22. Oktober 2026 auf dem Hauptforum des 2026 iFlytek Global 1024 Developer Festival in Peking offiziell vorgestellt. Es handelt sich um ein Edge-Cloud-Modell, und iFlytek spricht vom ersten Durchbruch bei Code- und Agentenfähigkeiten, der vollständig auf heimischer chinesischer Rechenleistung trainiert wurde: Die Cloud-Version nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 293 Mrd. Parametern insgesamt und 30 Mrd. aktiven Parametern, erweitert den Kontext auf 1M und kann bereits auf der Spark-Website getestet werden; das zeitgleich vorgestellte On-Device-Modell Spark X2.6-4B wurde direkt quelloffen veröffentlicht.
Heimische Rechenleistung: Die Engpässe lagen bei Training und Inferenz
Speicherkapazität und Bandbreite heimischer Chips bremsten bisher vor allem lange Aufgaben aus. iFlytek nannte diesmal zwei Antworten: Beim Training verteilt eine dynamische Paralleltechnik für Langzeitaufgaben die Rechenleistung adaptiv nach Aufgabenlänge und steigert die Effizienz bei ultralangem Kontext um etwa das Vierfache; bei der Inferenz bringen adaptives Compute-Memory-Co-Scheduling, der erste vierstufige KV-Cache auf heimischer Hardware und verteilte Inferenz laut Unternehmen insgesamt rund 4,5-mal mehr Effizienz. Vorstandschef Liu Qingfeng sagte es auf der Bühne deutlicher: Spark sei vollständig auf heimischer Rechenleistung trainiert, bei vergleichsweise kleinerer Modellgröße. Das ist die Darstellung des Herstellers, die eigentliche Prüfung werden unabhängige Messungen sein, aber immerhin liegen die Effizienzwerte für Training und Inferenz nun offen auf dem Tisch.
So teilen sich Edge und Cloud die Arbeit, und dort landet der Preis
Lius Aufteilung sieht so aus: Rund 60 Prozent der Anwendungen laufen lokal, die Daten verlassen das Gerät nicht und es fallen keine Inferenzkosten an; rund 30 Prozent laufen über Edge-Cloud-Zusammenarbeit; die restlichen 10 Prozent übernimmt das Cloud-Modell allein. Die Cloud-Preise betragen zeitlich befristet 0,9 Yuan pro Million Eingabe-Tokens, 0,08 Yuan bei Cache-Treffern und 3,6 Yuan pro Million Ausgabe-Tokens, mit je nach Aufgabenszenario anpassbaren Sicherheitsrichtlinien. Das On-Device-Modell X2.6-4B legt bei Code, Agenten, Langtext und Mehrsprachigkeit deutlich gegenüber dem Vorgänger zu, erhält drei Inferenzmodi und ist für Inferenz befristet kostenlos; sein Vorgänger X2.5-4B zählt seit der Open-Source-Veröffentlichung am 1. September 2026 nach Downloads zu den vier führenden On-Device-Modellen weltweit.
Beachtenswert an dieser Vorstellung ist nicht das Datenblatt selbst, sondern dass iFlytek die Frage, ob sich mit heimischer Rechenleistung ein konkurrenzfähiges Modell trainieren lässt, öffentlich beantwortet hat: Trainingseffizienz, Inferenz-Cache, ein kleines On-Device-Modell und Preise kamen gleichzeitig. Für Behörden und Unternehmen mit Bedarf an heimischem Ersatz gibt es nun eine weitere Option, die sie selbst vermessen können; Entwickler können mit dem kostenlosen 4B-Modell und der günstigen Cloud-API erst echte Aufgaben durchspielen und danach entscheiden, ob sie auf diese Linie setzen.
