9月17日，中电信人工智能科技有限公司正式发布新一代星辰大模型Xing4.0-29B-A4B。作为面向智能体时代打造的轻量级代码智能体大模型，该模型聚焦复杂任务理解、任务规划、工具调用和自主执行等能力，支持长上下文处理，可广泛应用于代码开发、数据分析、办公自动化及生活服务等场景。

　　 Xing4.0-29B-A4B总参数29B，激活参数仅4B，是国内首个基于昇腾Atlas900A3SuperPoD液冷超节点与昇思MindSpore框架完成训练的百亿参数大模型，面向复杂工程任务进行了深度优化。模型采用新一代架构设计，进一步提升长程任务处理和多步骤执行能力，能够根据用户提出的目标自主规划任务路径、调用工具并完成复杂任务。

　　 Xing4.0-29B-A4B：从“写片段”到“干工程”

　　 Xing4.0-29B-A4B围绕智能Agent执行与代码生成两大核心能力完成深度专项优化，面向复杂工程任务场景实现能力跃升。针对主流Agent与代码框架进行定向适配调优，深度对齐各框架格式规范，开发者无需繁琐的集成改造，即可将其无缝接入现有开发工作流，大幅降低框架适配成本。

　　实际应用中，该模型在代码开发、数据分析、智能评标、智能终端多意图交互、客服智能体等多个核心场景中，对于长程任务，不只是“能看懂”，而是“能办完”。基于精心设计的29B参数量级，在保证专业精度的同时，推理速度显著优于千亿级大模型，并支持轻量级私有化部署，满足企业对数据安全与合规管控的要求。

　　开源地址：

• 　　 GitHub：https://github.com/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

• 　　 HuggingFace：https://huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

• 　　魔搭：https://modelscope.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

• 　　 Gitee：https://gitee.com/xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b

• 　　魔乐：https://modelers.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

　　协同攻坚：从数据到强化学习的四重攻坚

　　模型的中高阶代码生成与智能体执行，是对长程上下文理解、复杂推理规划、工具调用协同的综合考验。华为团队与中电信团队紧密协同，从数据体系、模型架构、训练工程到强化学习，进行了系统性攻坚。

　　数据基座：围绕预训练与后训练全生命周期，建设涵盖数十万亿词元的数据体系。预训练阶段完成PB级多源异构数据清洗，引入海量智能体行为轨迹与结构化知识图谱。后训练阶段搭建高并发沙箱容器，构建端到端长程任务合成数据，并建立自动化校验机制保障数据正确性。

　　架构设计：专为长程Agent任务设计，MLA多头潜变量注意力压缩KV缓存；MT多Token预测增强生成连贯性；mHC流形约束超连接解决训练数值不稳定的问题；Muon与QK-Clip优化器保障训练稳定。训练采用分阶段递进策略，从4K逐步扩展至32K/128K/256K序列长度，系统性构建长程能力。

　　工程优化：Xing4.0-29B-A4B在昇腾超节点集群上通过多层次软硬件协同优化实现训练性能提升96%，近翻倍突破:基于MindSpore全栈适配mHC多残差连接与DSA长序列机制，针对细粒度MoE(64路由/Top4激活)，通过专家负载均衡、Grouped GEMM、通信计算重叠及DVM图算融合，吞吐提升32%；层级与算子级选择性重计算再提升19%；自研Ascend C mHC融合算子解决Sinkhorn碎片化，计算效率提升30%，整网吞吐再提升25%。

　　多专家强化学习：基于昇腾生态完成Slime强化学习框架适配，面向Agent、Coding、Reasoning开展多专家强化学习训练，通过MOPD技术实现多专家能力高效融合，进一步提升复杂推理与智能体任务表现。

　　目前，昇腾已支持40+个业界头部模型完成原生训练，也是国内唯一支持商用大规模预训练，并训练落地SOTA大模型的厂商。未来，昇腾将持续完善软硬件生态与工具链易用性，深度协同客户实现从大模型训练到推理部署落地全流程自主创新，共建繁荣AI生态。

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