SparkLLM 发布 Spark-X2.6-1.7B，支持 1M 上下文和 vLLM 首日支持
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SparkLLM 发布了 Spark-X2.6-1.7B，vLLM 宣布通过 trust-remote-code 提供首日支持，并通过 vLLM-Ascend 支持 NPU。vLLM 将其描述为一款紧凑型端侧智能体模型，原生上下文窗口为 1M 个 token，并提供三种可选思考设置：无、低和高。 SparkLLM 报告称，在高思考设置下，Spark-X2.6-1.7B 在 SWE-Verified 上得分为 59.8，而其 4B 同系列模型得分为 62.8；在 τ²-bench 上得分为 85.3，而 4B 模型得分为 86.9。根据这些报告结果，小模型在两项基准测试中的表现均低于同系列模型。
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- SparkLLM 发布 Spark-X2.6-1.7B，具备 1M 原生上下文并支持 vLLM 首日适配
SparkLLM 发布了 Spark-X2.6-1.7B，这是一款紧凑型端侧智能体模型，具备 1M 原生上下文和可控思考能力（none/low/high）。 SparkLLM 报告称，在 high 思考设置下，SWE Verified 得分为 59.8，其 4B 同系列模型为 62.8；τ²-bench 得分为 85.3，其 4B 同系列模型为 86.9。https://t.co/kjB7OxCIZU vLLM 宣布通过 trust-remote-code 提供首日支持，其中包括面向 NPU 的 vLLM-Ascend。https://t.co/flNTocm1UI
- SparkLLM 发布 Spark-X2.6-1.7B：原生支持 1M 上下文并提供 day-0 vLLM 支持
vLLM 宣布推出 SparkLLM 的 Spark-X2.6-1.7B。这是一款紧凑型端侧智能体模型，原生支持 1M 上下文，并可控制思考强度（none/low/high）。 SparkLLM 报告称，在 high 思考强度下，该模型的 SWE Verified 得分为 59.8，其 4B 兄弟型号为 62.8；τ²-bench 得分分别为 85.3 和 86.9。 vLLM 通过 trust-remote-code 提供 day-0 支持，其中包括适用于 NPU 的 vLLM-Ascend https://t.co/flNTocm1UI
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