科大讯飞的年度版本 Spark-X2.6 来了：293B 总参数、1M 上下文，主攻代码和智能体，从训练到推理整条链路都跑在国产算力上。作者实测了 8 类任务，还算了算那 10 亿免费额度到底值不值。

前几天去了趟科大讯飞全球 1024 开发者节，好家伙，现场人还真不少啊。。

最让我感到意外的是他们掏出来的新模型讯飞 Spark-X2.6。

这是星火今年的年度版本。按官方文档，293B 总参数、每次激活 30B 的 MoE 架构，上下文长度有 1M，主攻代码和智能体。安全这块也单独提了，提供专业安全防护，并且支持按任务场景自定义安全策略。

最特别的是训练，整条链路都跑在国产算力上。

价格是限时六折，每百万输入 0.9 元，输出 3.6 元。

展台上还挂了个活动，针对个人开发者无门槛免费领 10 亿 Token。

国产算力这事儿，说了两年了。

大部分模型是在国产卡上做推理，训练还是用英伟达。讯飞的说法更彻底一点，训练和推理整条链路都在国产平台上，目前只有星火一家这么做。

这条线其实铺了三年。

23 年 10 月的 V3.0，他们搭起了万卡国产集群飞星一号。

24 年 1 月的 V3.5，是第一个基于全国产算力训练的通用大模型。

25 年 1 月的 X1 做深度推理，11 月的 X1.5 补通用能力。

到今年 10 月 22 号的 X2.6，才轮到代码和智能体。

三年，四步，一步比一步难。前面几步是把模型训出来，最后这一步是要它真能干活。

官方还拿出真实场景测了 8 类任务，它 6 项第一，金融研报和 DeepSeek 打平，只有 Web 前端 76.9 输给 78.5。

废话不多说，直接开测。

01 直接上手实测，看效果

首先，就是我们最经典的案例，鹈鹕骑自行车。

Simon Willison 去年开始拿它测模型，prompt 只有一句话，让模型画一只骑自行车的鹈鹕，格式是 SVG。

题目简单，但很能试出东西。自行车有车架、两个轮子、链条、脚踏，鹈鹕有长喙、喉囊、翅膀、两条腿。这些东西的空间关系只要错一点，画面立刻就散。

这种题只看三处。轮子转不转，辐条数不数得清，脚有没有真的踩在踏板上。

提示词：「Create an SVG of a pelican riding a bicycle. Save it as pelican.svg in the current directory and preview the result. Do not use external image assets.」

又给它加了一道题，修代码。

一段现成的程序，一只用 tkinter 画的毛毛虫。十节身体跟着头走，头会随机转弯。

但这次代码问题是，跑起来身体会缩成一团。

提示词：「这段代码是一个毛毛虫爬行动画，运行起来动画表现不正常。请找出问题，然后给我一个能正常跑的版本。」

修没修好，不看它怎么说，只看两个数。

相邻两节的间距有没有稳在 14 像素，跑三分钟身体总长还在不在。

原版这两个数都会崩。我提前跑过，十节的间距会一路抖到零。

有问题的毛毛虫

优化后的毛毛虫

趁着手热，3D 房间。

纯 CSS 3D，不许用图片，不许用外部资源。要搭出一个六面墙的房间，里面有桌子、书架、椅子，全都用 div 拼。

鼠标能拖着转视角，滚轮缩放，WASD 能走。

提示词：「使用纯 CSS 3D Transform 构建一个室内房间的三维透视场景……鼠标拖拽旋转视角，滚轮缩放，键盘 WASD 控制摄像机移动。」

这题难在它得同时顾三件事，透视、遮挡、光照。少一样，房间就塌成一张纸。

3D 房间

一个天气面板。输入城市，出实时温度、湿度、空气质量，再用图表画近七天趋势，数据能存到本地。

需求就一句话：「纯静态、零依赖、零构建，输入城市就能拿到实时数据，用动态图表展示近 7 天趋势。」

它交了一个完整项目，五个 JS 文件，图表全是 Canvas 自己画的，一个第三方库都没引。端到端测了六十三项，全过。

天气面板首屏

我又让它做了一个赛博朋克3D可以交互的卧室场景。

要求只有一条，单文件，双击就能打开，不许用任何库。

它交了个一千一百四十行的 HTML，四十五 KB，用的是原生 WebGL2。

矩阵数学全是手写的，六个着色器，连贴图都是运行时拿 Canvas 画出来再传进去的。

点灯带换色，滚轮缩放，拖拽转视角，空格自动环绕。

接下来换个方向，干点上班时候的活。刚才那张表里的 8 类任务，正好能对上。

02 企业效率、效果大提升

这活难的地方不在写代码，在于它得先把事情先想清楚。

千人规模，文件类型有文档、图片、视频、压缩包，权限要分到用户组、部门、岗位，还要管查看、编辑、下载、转发、打印，权限既能继承也能回收，水印要动态的，带上用户名和时间戳。

提示词给了一大段，最后要求它交六样东西，「功能需求规格书、权限矩阵表、水印策略设计、安全方案、在线预览交互原型、操作手册。」

交互原型图

生成产物

然后试试，网页抓取。

打开浏览器，访问 Unsplash，搜 mountain，把第一页前十张图的原始地址抓下来，逐张下载，按 mountain_01.jpg 到 mountain_10.jpg 命名。

提示词：「打开浏览器，访问 Unsplash 网站，在搜索栏搜索 mountain，从搜索结果的第一页提取前 10 张图片的原始图片 URL（要求是 full 尺寸，不是 thumbnail），然后逐一下载，图片按 mountain_01.jpg、mountain_02.jpg 的格式命名。」

这题的关键全在括号里那句，要 full 尺寸，不是 thumbnail。

大部分抓取拿到的是缩略图，因为页面上显示的就是缩略图。要拿到原图地址，得知道它藏在哪一层。

抓取的十张图

还有，合同差异条款对比。

有时候对方发来一份新版合同，得跟旧版逐条比对。三十多页，人工看一遍要半天。

所以我让它写个脚本，比对两份 docx，交两样东西，一个 Excel 差异汇总表，一个带高亮的新版合同。

提示词：「比对两份 docx 合同版本，输出差异汇总表和高亮标记的合同。删除、新增、修改要分色标注，修改的还要给出逐字差异。」

它一次交了一个两百多行的完整脚本，用的是 difflib 和 python-docx，跑一遍一秒半。

Excel 里三色标得整整齐齐，Word 里也高亮了，看着很专业。

交付产物-差异汇总表

新版合同-高亮标记

03 开发者狂喜，GitHub仓库星标变动监控

有时候盯个开源仓库，想知道它们星标涨得快不快，有没有新 issue。

手动刷太麻烦，所以让它写个脚本，每天自动跑一遍。

需求我就写了一句：「写一个自动化脚本，每天访问我指定的 5 个 GitHub 仓库，记录星标数、fork 数、最近提交，输出变动日志到本地 Excel，有新 issue 自动通知我。」

二十七分钟后它交活了。一个完整项目，能跑，还自带四个单元测试。

第一次跑，五个仓库全成功。openai/whisper 十一万星，torvalds/linux 二十五万星，数字都对得上。

第二次跑，三个失败。

原因是 GitHub 的限流。不带 token 的请求每小时只有六十次，我一个仓库要请求三次，五个就是十五次，跑两轮就撞墙。

它把这个错写进了运行日志，没崩，也没装作成功。

很多脚本遇到限流直接整个挂掉，它是单仓库失败，不影响其他仓库继续跑。

但问题还得我自己解决。去 GitHub 建个 token 填进配置，额度从六十提到五千。它不会替我去申请。

飞书收到的新 issue 通知

这几个活跑下来，最大的感受是，它在有明确验收标准的地方很强，在没有标准的地方会飘。

权限管控那种活没有标准答案。

它给的东西很全，但全不代表对，很多地方还得自己判断。

10 亿 Token，按六折价算，全走输入大概 900 块，全走输出大概 3600 块。

写写脚本、修修代码、跑跑智能体，一个月够用。