# Spark-X2.5 模型介绍

星火模型是科大讯飞自研的大语言模型系列，当前平台已上线 Spark X2.5 系列三款模型：

# 1、Spark X2.5

基于全国产平台训练，采用 MoE 架构，总参数 293B、激活参数 30B，支持 256K 上下文长度，全面提升代码生成与智能体（Agent）能力，同时覆盖 200 余种语言，在语言理解、知识问答、逻辑推理等通用任务上保持优异效果，适用于复杂推理、长文本处理与企业级应用。

下表为 Spark-X2.5 与多款前沿大模型的基准测试横向对比，从代码开发、Agent 自主执行、数理科学推理三大能力域进行量化评估。

Benchmarks	GPT-5.6 Sol	Fable 5	Claude Opus 4.8	DeepSeek-V4-Pro-0813	DeepSeek-V4-Flash-0731	GLM-5.3	GLM-5.2	Spark-X2.5
Coding
SWE Verified	96.2	95.0	88.6	92.0	88.8	91.0	81.0	89.0
SWE Multilingual	85.1	87.0	84.4	93.0	93.3	90.3	79.0	84.0
SWE Pro	64.6	80.0	69.2	74.8	69.1	68.2	62.1	67.5
SciCode	57.0	61.0	54.0	51.0	50.0	59.0	51.0	54.2
Terminal Bench 2.1	88.0	85.0	85.0	87.9	82.7	88.2	81.0	70.0
Agent
τ³-bench	44.3	38.1	34.2	39.6	39.4	50.3	35.6	38.2
MCP-Atlas	83.6	84.7	83.6	79.8	78.2	79.6	77.0	70.3
WideSearch	84.0	81.2	72.9	54.7	53.8	48.7	48.7	42.6
STEM & General
GPQA-Diamond	94.1	92.6	92.0	92.8	90.8	91.7	91.2	91.0
IMO-AnswerBench	93.5	89.7	83.5	94.8	91.8	74.7	91.0	89.0
AA-LCR	84.0	82.3	77.7	80.3	78.3	79.7	78.9	77.0
FrontierScience-Olympiad	77.2	75.5	74.3	71.0	71.0	70.0	72.5	71.0

# 2、Spark X2.5-1.7B

1.7B 级轻量端侧通用语言 Dense 模型，采用混合注意力架构，原生支持最长 1M token 上下文，支持 200 多种语言，在语言理解、文本创作、数学推理、编程、工具调用和智能体工作流等日常任务中表现优异，性能领先同尺寸开源模型，适合对时延与成本敏感的端侧及轻量级部署场景。

# 3、Spark X2.5-4B

4B 级端侧通用语言 Dense 模型，采用混合注意力架构，原生支持最长 1M token 上下文，支持 200 多种语言，在语言理解、文本创作、数学推理、编程、工具调用和智能体工作流等日常任务中表现优异，性能领先同尺寸开源模型，兼顾能力与效率，适合中小规模业务的快速接入。

# 快速调用

模型名称	Model ID	支持功能	上下文长度	输入模态	输出模态	上架时间
Spark X2.5	spark-x2.5	体验、API调用	256K	文本	文本	2026/9/6
Spark X2.5-1.7B	spark-x2.5-1.7b	体验、API调用、精调	1M	文本	文本	2026/8/31
Spark X2.5-4B	spark-x2.5-4b	体验、API调用、精调	1M	文本	文本	2026/8/31