辅助设计个性化癌症疫苗、赋能数学研究突破、全球总支出达19.2万亿元、全球活跃用户规模达24.2亿……AI正在掀起人类有史以来最具颠覆性的技术革命和产业革命。但在实际业务中，数据安全、Token成本等问题，AI也正在引发日益广泛的顾虑。

　　10月22日，2026科大讯飞全球1024开发者节主论坛在北京举行。科大讯飞董事长刘庆峰发布基于全国产算力训练的讯飞星火X2.6。基于全栈国产自主技术路线，讯飞星火X2.6实现全新突破，并以“云+端”协同，破解用户使用AI时绕不开的两道难题——怕泄密、怕太贵。

　　什么是“云+端”协同？可以简单理解：以往大家用AI，习惯把问题一股脑全发给云端处理，这其实是一种“大材小用”；如今，一部分工作可以留在“端”侧完成，更复杂的问题再交由“云”端解决。也就是说，手机、PC、平板、AI眼镜、智能座舱、机器人等端侧设备，就能自行处理一部分工作。

　　如此一来，不仅节省Token，也更加安全——用户信息不必经过公共网络，不会被其他用户看到；涉及敏感信息时，还能先在手机上完成脱敏处理。

　　“大模型深入业务，既要具备处理复杂任务的能力，也要守住数据边界、降低使用成本。”刘庆峰说，全栈自主可控端云一体大模型，是解决AI安全性和极致性价比的必然选择。此次发布的星火X2.6同步增强云端和端侧能力，通过精准分工、按需协同，兼顾任务效果、安全与成本。

　　星火X2.6首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破，在国际公开测试集 Benchmarks中，多项技术指标对标业界一流水平。用户以自然语言提出需求，模型即可规划步骤、调用工具、生成可运行应用。

　　端侧模型则进一步从“能对话”走向“能办事”。星火X2.6-4B通过端云一体训练，采用端侧模型能力感知的自适应迭代后训练算法，根据自身能力动态选择教师模型、调整学习内容，强化长文本理解与工具调用，智能体任务覆盖度达到41.9%。

　　现场，科大讯飞演示了“一个机器人创业公司CEO”的经营复盘，模型依靠本地资料，关联周报、采购通知和项目邮件，识别经营风险，发现重复跟进同一客户项目的问题。整个过程，结论可追溯，资料不出端。

　　更精准的任务分工是能力提升的重要因素。科大讯飞首次发布星火大模型端云一体协同架构：基于端侧模型精准路由的，根据任务难度、端侧能力和数据安全需求，选择纯端侧执行、端云协同或纯云侧执行，并通过“云指导端”“端云分工”完成任务；基于评语模型的端云路由协同训练，将路由准确率提升至96.1%，推动更多任务在端侧高质量完成。

　　需要云端参与时，敏感信息先在本地脱敏，经用户确认后发送，本地原始文件不上传，并支持自定义脱敏策略。在“采购合同审核”演示中，模型识别出验收与付款条款叠加等多处风险，并生成带修订记录的Word文件，供用户继续审核，呈现了端云协同兼顾隐私保护与复杂任务处理的能力。

　　能力提升背后，是国产算力利用效率的持续突破。针对国产芯片显存与带宽限制，科大讯飞通过长程任务动态并行训练技术，按任务长度自适应分配计算资源，使超长上下文训练效率提升约4倍。推理侧，基于国产集群的自适应存算协同推理技术，结合首个基于全国产设备的四层KVCache技术和分布式推理技术，提升缓存利用与计算效率，解决长程任务“放不下、算不快”的问题，推理效率提升4.5倍。

　　“只有真正地在国产算力上训练出自己的模型，才是真的自主可控。”刘庆峰说，全栈自主可控，不仅要能够在国产算力上进行推理，更要能够在国产平台上完成训练。

　　基于科大讯飞在“AI+行业”领域的多年深耕，此次端云一体大模型率先应用在教育、医疗、法律等民生刚需领域。

　　本次主论坛，科大讯飞回应AI时代“如何兼顾安全与成本，如何从数字世界走向物理世界，如何将个人提效转化为组织成效”等关键问题。（记者 李政葳）