提升到 90%，解决了智能体长上下文在国产芯片训练慢的难题。在智能体强化学习训练场景，星火 X2-Flash 通过上述的算法创新 + 工程创新，大幅提升了采样推理效率，相对于非 DSA 结构的采样解码效率最高可以提升 2 倍以上。该突破，一定程度缓解了 910B 上智能体长交互场景下采样效率过低影响 RL 训练问题，为后续的大规模强化学习对齐训练扫清了算力障碍。星火 X2-flash 已实现了
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调用、系统控制与执行等多类“养龙虾”最常用的任务上效果接近业界万亿级参数模型效果；在相同工作流下，整体 token 消耗不到当前主流大尺寸模型的三分之一，降低了开发者构建复杂 Agent 应用的使用成本。以创建一个复杂的视频生成 Skill 为例，星火 X2-Flash 在了解详细需求后快速生成，并给出技能结构、核心功能和使用案例等关于 Skill 的详细说明。科大讯飞介绍称，星火 X2-Flas
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