数据速览
- 全量参数
- 约 266B
- 单次激活参数
- 约 10B
- DeepSWE v1.1 得分（自测）
- 64.6
- 吞吐峰值
- 300 token/s
港交所 2026 年 9 月 15 日挂出云知声智能科技（09678）自愿性公告，签署人是执行董事兼首席执行官黄伟，地点北京。公司称已发布 U2-Flash：在既有 U2 通用基座上加码后训练，做成一款高密度主力模型。接口价目未在公告中列出。
结构是稀疏混合专家：全量约 266B，一次前向大约激活 10B。公司自测：DeepSWE v1.1 得 64.6，称相对前代翻倍，并称高于 GLM-5.3-Flash 与 DeepSeek-V4-Pro-0813；TerminalBench 3.0 为 24.3，公告称其高于 K3 一类「万亿参数级别」对照；SWE-Bench Pro 61.6，比前代多 10.5 分。
效率侧，智能体迭代步数压约 20% 至 30%，任务周期压 35%，token 用量同样压约 20% 至 30%。TTFT 均值低于 3 秒，吞吐峰值最高每秒 300 个 token。推理强度做成四档可调。公告称已在主流国产加速卡上做完对接。
训练段是公司自述的递归自我改进（RSI）第一步，未经第三方鉴证。模型参与出题、拆轨迹、纠错再采样，自己堆出接近十万条软件工程题；异步智能体强化学习、多教师在线蒸馏和动态出题之后，有效轨迹大约多 60%，训练步数大约少 55%。自动改动关在人工划定的沙盒里，记录完整、可以回滚。「超过」对照未附独立报告。
约 10B 的激活参数让单次推理的计算量接近中型稠密模型；但显存仍要装下 266B 的全部权重，这决定了它在国产加速卡上需要多卡部署。软件工程基准是各家比拼智能体能力的通用标尺，不过自测的环境与提示设置差异很大，横向对比只能作参考。
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