China Telecom pubblica Xing4.0: la scommessa aperta sui chip Huawei

China Telecom AI, società di intelligenza artificiale del gruppo China Telecom, ha ufficializzato il rilascio di Xing4.0-29B-A4B, un modello linguistico a pesi aperti con architettura mixture-of-experts concepito per compiti agentici come la chiamata di strumenti, il lavoro da terminale e la programmazione. Il sistema, rilasciato con licenza Apache 2.0, appartiene alla serie Xing, chiamata in precedenza TeleChat, e possiede 29 miliardi di parametri totali con 4 miliardi attivi per token, affiancati da una finestra di contesto nativa di 256K estendibile a 512K. Secondo AIbase l'annuncio in Cina risale al 17 settembre; la diffusione internazionale è arrivata con un comunicato emesso da Pechino il 22 settembre 2026.

Il tratto di maggiore interesse risiede nella dichiarazione sulla filiera produttiva. Nella scheda ufficiale pubblicata su Hugging Face, la società afferma che l'addestramento si è svolto interamente su NPU Huawei Ascend tramite il framework MindSpore, presentandolo come "il primo modello di questa scala addestrato interamente sulla piattaforma Ascend NPU". Nel medesimo documento l'azienda dichiara un incremento di efficienza dell'addestramento di circa il 96%, senza tuttavia specificare la baseline utilizzata per il calcolo. Sul fronte della distribuzione, il comunicato commerciale sostiene che il modello richiede 15 GB di memoria su una singola scheda grafica consumer, senza precisare a quale quantizzazione il dato si riferisca; l'analisi della testata AIbase lo attribuisce a una quantizzazione a 4 bit, mentre la scheda Hugging Face non indica requisiti di memoria e i file pubblicati sul repository ufficiale risultano attualmente disponibili nei formati F32 e BF16.

I dati prestazionali diffusi dallo sviluppatore mostrano risultati alterni rispetto alla concorrenza diretta. Nei test agentici e di programmazione citati nella scheda tecnica, Xing4.0 supera Gemma4-26B-A4B e Qwen3.6-35B-A3B su Terminal-Bench 2.1 raggiungendo 57,50 punti e su Claw-Eval con 76,55, ma si colloca al di sotto di Qwen3.6 su SWE-bench Verified, dove ottiene 75,00 contro il 76,00 del modello di Alibaba. Nella stessa tabella resta sotto Qwen3.6 anche su AIME2026, Tau3-Bench, SWE-bench Multilingual e AA.LCR, e sotto Gemma4 su IFBench e AA.LCR. L'azienda ha dichiarato di aver già integrato il sistema nei propri servizi di assistenza clienti per gestire richieste complesse, sostenendo un miglioramento nella risoluzione dei problemi al primo contatto senza però fornire numeri a supporto. In merito all'impostazione del progetto, un portavoce di China Telecom AI ha dichiarato: "Riteniamo che il futuro dell'IA non risieda in modelli sempre più grandi, ma nel rendere un'intelligenza potente accessibile a tutti, economica e distribuibile ovunque".

I confronti prestazionali pubblicati su una scheda tecnica aziendale restano provvisori fino a eventuali verifiche indipendenti. Sul piano industriale, invece, la rivendicazione di un addestramento condotto interamente su architettura Huawei è l'elemento che conterà, ed è anche quello che nessuno all'esterno può controllare: i pesi si scaricano, l'hardware che li ha prodotti no.

— Olya