China Telecom випустила Xing4.0: відкрита ставка на чипи Huawei

China Telecom AI, компанія групи China Telecom, що займається штучним інтелектом, офіційно випустила Xing4.0-29B-A4B — мовну модель із відкритими вагами та архітектурою mixture-of-experts, створену для агентних завдань: виклику інструментів, роботи в терміналі та програмування. Система поширюється за ліцензією Apache 2.0 і належить до серії Xing, яка раніше називалася TeleChat. Вона має загалом 29 мільярдів параметрів, з яких 4 мільярди активні на токен, і нативне контекстне вікно 256K із можливістю розширення до 512K. За даними AIbase, у Китаї модель анонсували 17 вересня; для міжнародної аудиторії її представили в пресрелізі, випущеному в Пекіні 22 вересня 2026 року.

Найцікавіше — заява про виробничий ланцюжок. В офіційній картці моделі на Hugging Face компанія стверджує, що навчання повністю відбувалося на NPU Huawei Ascend із використанням фреймворку MindSpore, і називає її «першою моделлю такого масштабу, повністю навченою на платформі Ascend NPU». У тому ж документі компанія заявляє про зростання ефективності навчання приблизно на 96%, але не вказує, відносно чого це пораховано. Щодо розгортання, комерційний пресреліз стверджує, що моделі потрібно 15 ГБ пам'яті на одній споживчій відеокарті, не уточнюючи, до якої квантизації належить ця цифра; аналітика AIbase пов'язує її з 4-бітною квантизацією, тоді як у картці на Hugging Face вимоги до пам'яті не вказано, а файли в офіційному репозиторії зараз доступні у форматах F32 і BF16.

Опубліковані розробником показники дають неоднозначну картину на тлі прямих конкурентів. В агентних і програмістських тестах із технічної картки Xing4.0 випереджає Gemma4-26B-A4B і Qwen3.6-35B-A3B у Terminal-Bench 2.1 з 57,50 бала та в Claw-Eval з 76,55, але поступається Qwen3.6 у SWE-bench Verified: 75,00 проти 76,00 у моделі Alibaba. У тій самій таблиці вона також відстає від Qwen3.6 в AIME2026, Tau3-Bench, SWE-bench Multilingual і AA.LCR, а від Gemma4 — в IFBench і AA.LCR. Компанія заявляє, що вже вбудувала систему у власну службу підтримки для обробки складних звернень і що частка проблем, розв'язаних під час першого контакту, зросла, але цифр на підтвердження не наводить. Про напрям проєкту представник China Telecom AI сказав: «Ми вважаємо, що майбутнє ШІ не в дедалі більших моделях, а в тому, щоб зробити потужний інтелект доступним для всіх, недорогим і придатним до розгортання будь-де».

Порівняння продуктивності з технічної картки компанії залишаються попередніми, доки їх не перевірять незалежно. А от із промислового погляду значення матиме заява про навчання повністю на обладнанні Huawei — і саме її ніхто ззовні перевірити не може: ваги можна завантажити, а залізо, на якому їх отримано, — ні.

— Olya