纯血国产！4B模型越级打怪，杀入万亿赛道

科大讯飞旗下词元星火于9月1日在Hugging Face发布两款开源端侧模型星火X2.5-4B和1.7B。4B模型在多项评测中表现突出：τ³

-bench多轮工具调用得分30.4，MCP-Atlas协议测试54.6，BrowseComp自主搜索40.9，IFBench指令理解75.

0，在智能体与工具调用指标上实现越级表现。1.7B版本在MCP-Atlas同尺寸中得分最高（23.4）。两模型均基于全国产算力训练，兼容英伟

达、华为、海光等硬件平台。

端侧模型此前受限于“只会动嘴不会动手”，而星火X2.5通过压缩体积解决部署难题：4B模型BF16精度权重约8G

B，1.7B约3GB，4bit量化后可再减半。4B版本适用于笔记本及老旧业务系统，1.7B面向汽车座舱、智能家居等场景。

实测中，模型在断

网环境下完成两份八千字合同的比对，精准识别出“应当”改为“可以”的义务弱化、知识产权条款整段缺失、违约金比例不对等三处隐蔽改动，并输出风险分

级报告。数据处理方面，模型自主编写Python代码完成表格分析，揪出超审批上限4条、字段缺失3条、拆单嫌疑11条，以及周末报销、负数金额等异

常，全程无需人工干预。

技术层面，星火X2.5采用混合注意力机制，原生支持100万Token上下文，显存占用仅为传统全局注意力模型的四分之

一。后训练阶段使用多教师在线策略蒸馏（MOPD），通过大模型导师实时纠偏小模型操作路径，传授工具调用与问题解决能力，而非简单灌输知识。

该

模型瞄准信创替代市场。按国资委要求，2027年底前央企国企需完成信息化系统100%信创替换，党政PC替换需求达千万台量级。今年8月施行的《网

络数据安全风险评估办法》亦将AI大模型纳入动态安全评估，使本地化处理成为合规刚需。星火X2.5权重采用Apache-2.0协议，支持免费商用

与微调，兼容vLLM、Ollama等主流框架，已在Hugging Face、ModelScope、GitHub全面开源，MaaS平台同步上线

并限时免费。