China Telecom выпустила Xing4.0: открытая ставка на чипы Huawei

China Telecom AI, компания группы China Telecom, занимающаяся искусственным интеллектом, официально выпустила Xing4.0-29B-A4B — языковую модель с открытыми весами и архитектурой mixture-of-experts, созданную для агентных задач: вызова инструментов, работы в терминале и программирования. Система распространяется по лицензии Apache 2.0 и относится к серии Xing, ранее называвшейся TeleChat. У неё 29 миллиардов параметров в общей сложности, из которых 4 миллиарда активны на токен, и нативное контекстное окно 256K с возможностью расширения до 512K. По данным AIbase, в Китае модель анонсировали 17 сентября; для международной аудитории она была представлена в пресс-релизе, выпущенном в Пекине 22 сентября 2026 года.

Самое интересное — заявление о производственной цепочке. В официальной карточке модели на Hugging Face компания утверждает, что обучение полностью проходило на NPU Huawei Ascend с использованием фреймворка MindSpore, и называет её «первой моделью такого масштаба, полностью обученной на платформе Ascend NPU». В том же документе компания заявляет о росте эффективности обучения примерно на 96%, но не указывает, относительно чего это посчитано. Что касается развёртывания, коммерческий пресс-релиз утверждает, что модели нужно 15 ГБ памяти на одной потребительской видеокарте, не уточняя, к какой квантизации относится эта цифра; аналитика AIbase связывает её с 4-битной квантизацией, тогда как в карточке на Hugging Face требования к памяти не указаны, а файлы в официальном репозитории сейчас доступны в форматах F32 и BF16.

Опубликованные разработчиком показатели дают неоднозначную картину на фоне прямых конкурентов. В агентных и программистских тестах из технической карточки Xing4.0 обходит Gemma4-26B-A4B и Qwen3.6-35B-A3B в Terminal-Bench 2.1 с 57,50 балла и в Claw-Eval с 76,55, но уступает Qwen3.6 в SWE-bench Verified: 75,00 против 76,00 у модели Alibaba. В той же таблице она также отстаёт от Qwen3.6 в AIME2026, Tau3-Bench, SWE-bench Multilingual и AA.LCR, а от Gemma4 — в IFBench и AA.LCR. Компания заявляет, что уже встроила систему в собственную службу поддержки для обработки сложных обращений и что доля проблем, решённых при первом контакте, выросла, но цифр в подтверждение не приводит. О направлении проекта представитель China Telecom AI сказал: «Мы считаем, что будущее ИИ не в моделях всё большего размера, а в том, чтобы сделать мощный интеллект доступным для всех, недорогим и разворачиваемым где угодно».

Сравнения производительности из технической карточки компании остаются предварительными, пока их не проверят независимо. А вот с промышленной точки зрения значение будет иметь заявление об обучении полностью на оборудовании Huawei — и именно его никто извне проверить не может: веса можно скачать, а железо, на котором они получены, — нет.

— Olya