China Telecom、Xing4.0を公開　Huawei製チップへのオープンな賭け

China Telecomグループの人工知能企業であるChina Telecom AIは、Xing4.0-29B-A4Bを正式に公開した。ツール呼び出し、ターミナル作業、プログラミングといったエージェント型タスク向けに設計された、mixture-of-expertsアーキテクチャのオープンウェイト言語モデルである。Apache 2.0ライセンスで公開されたこのシステムは、以前はTeleChatと呼ばれていたXingシリーズに属し、総パラメータ数は290億、トークンごとに40億がアクティブになる。ネイティブのコンテキストウィンドウは256Kで、512Kまで拡張できる。AIbaseによれば中国での発表は9月17日で、国際向けには2026年9月22日に北京発のプレスリリースが出された。

最も注目すべきは、サプライチェーンに関する主張だ。Hugging Faceで公開された公式モデルカードで、同社は学習をすべてHuawei AscendのNPU上でMindSporeフレームワークを使って行ったと述べ、これを「Ascend NPUプラットフォームのみで学習したこの規模の初のモデル」と位置づけている。同じ文書では学習効率が約96％向上したとしているが、計算の基準は明示していない。導入面では、商用プレスリリースが単一のコンシューマー向けグラフィックカードで15GBのメモリで動くと説明しているものの、どの量子化を前提にした数字かは書かれていない。AIbaseの分析はこれを4ビット量子化によるものとしているが、Hugging Faceのカードにはメモリ要件の記載がなく、公式リポジトリで公開されているファイルは現時点でF32とBF16形式である。

開発元が公表した性能データは、直接の競合と比べて一長一短だ。技術カードに挙げられたエージェント・プログラミング系のテストでは、Xing4.0はTerminal-Bench 2.1で57.50点、Claw-Evalで76.55点を記録し、Gemma4-26B-A4BとQwen3.6-35B-A3Bを上回った。一方でSWE-bench VerifiedではQwen3.6を下回り、Alibabaのモデルの76.00に対して75.00にとどまる。同じ表では、AIME2026、Tau3-Bench、SWE-bench Multilingual、AA.LCRでもQwen3.6に及ばず、IFBenchとAA.LCRではGemma4にも及ばない。同社は、複雑な問い合わせに対応するため、このシステムをすでに自社のカスタマーサポートに組み込んだとし、初回対応での解決率が改善したと主張しているが、裏づけとなる数字は示していない。プロジェクトの方向性について、China Telecom AIの広報担当者は「AIの未来は、ますます巨大化するモデルにあるのではなく、強力な知能を誰もが手の届く価格で、どこにでも展開できるようにすることにあると考えています」と語った。

企業の技術カードで公表された性能比較は、独立した検証が行われるまでは暫定的なものにすぎない。一方で産業の観点から重要になるのは、学習をすべてHuaweiのハードウェアで行ったという主張であり、それこそ外部の誰にも確認できない点でもある。重みはダウンロードできても、それを生み出したハードウェアはダウンロードできない。

— Olya