如何兼顾大模型安全性和性价比？如何加速AI从数字世界进入物理世界？在2026科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰给出了新解法。
“我们要把端侧模型做通用，用端云一体化解决大模型既安全又省推理成本的落地问题，这就是我们的战略定位。”刘庆峰说。
10月22日，讯飞首次发布星火大模型端云一体协同架构，端侧模型星火X2.6-4B成为全场主角之一。
在过去的应用模式中，用户习惯将需求一股脑发给云端处理。在刘庆峰看来，这其实是一种“大材小用”。如今，一部分工作可留在端侧完成，更复杂的问题再交由云端解决。比如手机、个人电脑、平板、AI眼镜、智能座舱、机器人等端侧设备，就能自行处理部分工作。
依托端云一体协同架构，大量基础任务可在端侧完成，既省去Token调用成本，也从源头降低数据泄露风险。端侧执行时，用户信息无需经过公共网络传输；需要云端参与时，敏感信息先在本地脱敏处理，经用户确认后再发送，本地原始文件不上传。
刘庆峰认为，未来的AI任务将形成清晰的“三级分工”：“60%的应用在本地完成，数据不出域；30%的应用通过端云协同完成；剩下的10%才真正需要云端独立处理。”
端云一体路线背后，有着现实的产业考量。讯飞长期依托全国产算力训练大模型，刘庆峰坚持认为，只有真正在国产算力上训练出自己的模型，才是真的自主可控。不过他也坦言，尽管国产算力正在快速追赶，但与国际顶尖水平仍存在代际差距。如果一味在云端赛道比拼超大参数模型，算力差距会被持续放大；但切换到端侧赛道，算力差距会被大幅削弱甚至抹平，依托国产算力训练端侧模型，完全能够满足需求。
与此同时，端侧也是AI进入物理世界的载体。如果说攻坚云端底座大模型，是要把国产算力的效率挖掘到极限，那么布局端侧，就是要把大模型缩小到能塞进各类终端设备。
讯飞选择以4B参数的端侧模型作为突破口，正是在“设备装得下”与“能力够用”之间找到平衡。刘庆峰表示：“4B是最适合在各种机器人、汽车平台以及AIPC领域直接部署使用的，再大了设备装不下，小了则没有足够的推理能力。”
近半年，讯飞动作频频。6月9日，讯飞成立全资子公司合肥词元星火科技有限公司，注册资本10亿元，聚焦通用大模型研发与Token经济；9月1日，词元星火推出并开源星火X2.5-4B与星火X2.5-1.7B两款端侧模型；9月7日，发布旗舰云端模型星火X2.5；10月22日，端云一体大模型星火X2.6亮相，端侧模型星火X2.6-4B同步完成能力升级。
发布会上，刘庆峰介绍了星火X2.6-4B的能力突破：该模型的智能体任务覆盖度已达41.9%。他同时表示，下一步要将这一指标提升至60%以上。这意味着端侧能够解决更多工作流任务，可用性大幅提升，让端侧智能真正走向规模化落地。
据悉，讯飞已布局AI学习机、智能办公本、AI录音笔、AI眼镜、智能批阅机、AIPC、讯飞听见等多款硬件产品与终端应用，覆盖教育、办公、消费等多个领域。这些终端设备，便是端侧模型快速落地的直接载体。
刘庆峰将发展人工智能比喻为“一场凝心聚力的长跑”。而在端侧这一赛道，讯飞正在加速奔跑。（记者 李月华）
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