中国电信开源全栈国产模型Xing4.0-29B-A4B，单张3090就能本地跑

AI办公领域正成为大厂竞逐的焦点，中国电信此次瞄准的是一批尚未被覆盖的企业需求。

今夏，各大厂商纷纷加码AI办公，在Agent能力、工作入口与企业工作流上展开竞争。但仍有部分企业因数据不能出域、模型需就地部署、算力有限等现实条件，难以迈入这一门槛，同时又要应对长文档阅读和复杂业务处理等任务。

中国电信AI最新开源的Xing4.0-29B-A4B正是针对这类需求推出。

该模型是一款全栈国产化的轻量级代码智能体大模型，从国产芯片、国产训练框架到模型训练与推理部署，整条技术链路均进行了系统适配。

为实现本地部署，Xing4.0-29B-A4B采用MoE架构，总参数290亿，每次推理仅激活约40亿参数，经4-bit量化后可在单张RTX 3090上运行。

在具体能力上，模型可在本地完成重要文档的内容理解、指标提取与信息整理，数据全程不离开企业环境；面对一份200页的投标文件，能在本地约20分钟内完成技术、商务、价格三方面初评，并逐条给出评分依据。

在部署层面，该模型完全基于华为昇腾910C算力训练，采用国产MindSpore/MindFormers训练框架与开发套件，实现国芯训国模；推理部署端也完成了昇腾的适配验证，从训练到落地走通了国产算力路径。

目前，模型已在GitHub、Hugging Face、Gitee、魔搭、魔乐等平台开源上线，并同步支持API调用。截至发稿，Xing4.0-29B-A4B已进入HuggingFace模型趋势榜单，位列第四。

将模型装入单张显卡，与让它稳定承接企业日常工作之间仍有距离。企业任务往往不止于一句问答，一份文档读完后可能还需提取信息、调用工具、核对结果，最终整理成可交付材料，且需兼顾每日运行的稳定性与性价比。这要求持续压低部署和运行成本，同时强化实际干活能力。Xing4.0-29B-A4B此次重点加强Coding和Agent能力，正是出于这一考量。过去，百亿参数模型写代码常局限于编写函数或补几行代码。