星火深度推理模型X1的概述

星火深度推理模型X1是科大讯飞于2025年1月15日发布的一款大模型。它是国内首个基于全国产算力平台训练的具备深度思考和推理能力的大模型。
在具体的展示中，科大讯飞研究院的研究员们通过让讯飞星火X1解答高考题、AIME竞赛题以及高中奥赛题等方式展示其性能，它不仅能够准确给出答案，还能对解题思路和步骤进行详细拆解。例如在数学方面，它覆盖小学、初中、高中、大学全学段数学，输入或拍照输入数学题目等复杂问题都能进行解答。并且，该模型的中文数学能力在国内处于领先地位。此外，讯飞星火X1还体现了深度推理模型的三大典型特征：化繁为简，将复杂问题分步拆解简化；进行自我探索和反思验证；基于答案正确与否的优质反馈信息进行强化训练。

星火深度推理模型X1的特点

基于全国产算力平台训练

星火深度推理模型X1的一大特点是基于全国产算力平台训练。这一过程面临诸多挑战，如训练推理强交互、高吞吐推理优化以及国产算子优化等问题。科大讯飞与华为合作成功攻克了这些难题，才最终训练得到这个模型。如此一来，这个模型标志着国产算力在大模型训练领域的新突破，使中国在人工智能领域的自主性和可控性得到了进一步提升，摆脱了对国外算力技术的依赖。

接近人类的慢思考解题方式

该模型的解题过程更接近人类的慢思考方式。与通用大模型相比差异明显，在解答题目过程中，它不是简单地直接给出结果，而是像人类思考问题一样，逐步推进。比如在解答数学题目时，它会展现推理逻辑，从分析条件、运用原理到得出结论的整个过程，就像一个学生在认真做解题步骤一样。例如面对大学生数学案例题，它回答逻辑严密，能够根据题干进行预设，并且注释清晰。对于小学生常见问题“1 + 1为什么等于2?”，它根据自然数的定义、定义加法运算以及应用定义计算得出结果，不过对小学生理解来说可能有些抽象。

表现能力优秀且用更少的算力

讯飞星火X1在多项考试中成绩亮眼，如小初高（含竞赛）、大学（含竞赛）、AIME、MATH500等。并且它以较少的算力，就实现了业界一流的效果，多项指标处于国内领先的地位。这不仅体现了其高效的运算能力，也显示出模型在设计和算法优化上的优势，能够在硬件资源有限的情况下发挥出强大的推理和解决问题的能力，降低了运行成本，提高了使用效率，在模型性能与资源利用之间找到了较好的平衡。

具备深度推理的三大典型特征

一是化繁为简，它可以将复杂的问题进行分步拆解简化。这有助于对于一些大型、复杂问题进行细化处理，转化为一个个小的、易于解决的子问题，例如对于复杂的数学证明题或者多步骤的应用题，它按照步骤一点一点深入分析，使解答过程更有条理。二是进行自我探索和反思验证，在接受问题后，模型能够自主探索解题思路，并在得到初步结果后进行反思验证，从而保证答案的准确性。三是基于答案正确与否的优质反馈信息进行强化训练，这一特征使模型能够不断地进化、提升自身的能力，根据之前问题回答的情况调整策略，变得更加智能和准确。

星火深度推理模型X1的应用场景

教育领域的应用

该模型率先在教育场景落地，有着广泛的应用意义。首先，在之前科大讯飞联合中国教育科学研究院发布基于“问题链”的高中数学智能教师助手过程中，已经开始部署星火X1，并且已经得到了众多教研员和老师的好评。例如一些老师反馈，使用该模型辅助教学后，数学解题的推理过程和思路对于教学变得更加清晰了。其次，对于学生来说，在产品应用到讯飞AI学习机等设备之后，将对孩子学习的诊断和推荐指导更加精准。可以根据每个学生不同的学习情况，进行有针对性的辅导。例如提供个性化的学习方案，针对学生的错题分析知识点漏洞，进而推荐适合补充知识内容的练习习题等，从而更好地实现因材施教，并且这种能力还会随着技术的融入持续升级。

医疗领域的应用

在医疗领域，星火深度推理模型X1的模型策略已经取得了初步验证成效。它可使得专科辅助诊断和复杂病历内涵质控的准确率均达90%，例如在四川大学华西医院的呼吸内科、骨科等科室以及与北京安贞医院的合作项目中均有很好的表现。在华西医院，依托讯飞星火医疗大模型的技术优势和X1算法的系统，在处理诊疗行为记录、手术术式质控等复杂质控任务的准确率已经达到90%，显著提升了质控人效及复杂内容质控效果；与北京安贞医院合作的多模态大模型心脏超声诊断决策系统，也展示了讯飞星火X1在医疗领域提高诊断效率和质量方面的潜力。科大讯飞还宣布将在2025年上半年发布基于讯飞星火X1的医疗大模型升级版，以确保其深层次诊断推理效果和质控能力继续保持业界领先的地位，从而进一步推动整个医疗行业向智能化发展。

对企业的辅助作用

企业在日常办公中往往面临着大量的数据处理、信息提供、数学计算等多方面工作内容，讯飞星火X1的数学能力能够助力数学有关的工作，如金融分析中的风险评估计算、科研推演中的数据模型分析。企业中的大量文档需要进行处理，无论是图文识别还是长文本能力的提升都有助于企业对文档类资料的整理，这也是科大讯飞星火4.0Turbo升级的方向，目前它在基础数学能力、图文识别能力和长文本能力等多方面能力指标提升显著，图文识别能力的升级也能有效处理企业合同等文档，并大幅提升高价值数据的获取能力，在一定程度上可以帮助提高企业的办公效率和决策准确性。

星火深度推理模型X1与其他模型的比较

和通用大模型相比

• 解题过程的差异：星火深度推理模型X1的解题过程更接近人类的慢思考方式，而常见的通用大模型可能更侧重于基于大量数据的模式识别得出结果，相对缺乏这种类似人类由步骤导向得出答案的过程。比如在数学题目解答中，星火深度推理模型X1不仅给出答案，更注重逻辑推理步骤，通用大模型可能只是给出答案而缺少详细的思考推理过程阐述。

• 算力需求方面：星火深度推理模型X1可以用更少的算力实现业界一流的效果并且多项指标国内第一，而一些通用大模型可能需要更高的算力资源消耗来达到较好的性能表现，这反映了星火深度推理模型X1在优化算法、数据利用效率等方面的独到之处。

和国外同类型模型相比

• 本地化优势：讯飞星火X1基于全国产算力平台训练，针对国内教育、医疗等场景应用效果良好且表现出独特优势，例如中文数学能力国内第一。由于国外模型在开发基准、针对群体等方面与国内不同，所以星火深度推理模型X1对于国内市场的特定需求、中文语境下的语义理解等方面存在独特的优势。并且在涉及国家安全、民族性等因素下，使用国内自主研发的模型在数据保密、符合国情的服务等方面更有保障。

• 行业针对性方面：可能国外的模型更多倾向于国际化的商业布局、跨领域通用性，而星火深度推理模型X1已经开始明确地在教育、医疗这类关乎国计民生且具有专业数据积累需求的行业中进行具体深入的应用探索，特别是在医疗领域内复杂病历内涵质控、专科辅助诊断等方面已经初步验证其成效，具有很强的行业针对性的先发优势。

如何使用星火深度推理模型X1

通过合理提问方式输入问题

当使用星火深度推理模型X1时，需要采用合适的提问方式，特别是在数学领域。从已有的测试案例来看，对于有明确解题指向的数学问题，模型能很好地应对。例如输入明确的数学题目，如中小学常见的数学应用题或者大学的数学解题题目类型等，模型都可以接受输入并进行解答。但要注意问题的表达要尽可能清晰，以利于模型准确理解需求，如果是拍照输入数学题目的情况可能还需要确保图片清晰度等因素不会影响识别准确性，像大模型之家在测试中如果题目过长或者表述不清时它有时会提示换题尝试等情况。

利用其在多领域的落地应用

如果是教育工作者或者学生，可以利用它在教育领域的应用。像它已经应用在一些辅助教学工具中，如科大讯飞联合中国教育科学研究院发布的基于“问题链”的高中数学智能教师助手就已经有所集成，那么可以使用此类工具，间接接入模型能力来辅助教学或者学习。在医疗方面，随着基于该模型的医疗大模型不断升级完善，医疗人员可以通过与之相配套的医疗诊断系统等工具，将患者病例等数据输入相关系统中，借助模型进行分析辅助诊断等操作。

等待更广泛的应用拓展

目前虽然已经在教育、医疗等场景初步落地应用，但是随着科大讯飞等公司的持续开发推广，相信未来会有更多的途径和方法来方便用户使用这个模型。例如它可能会整合到更多的智能硬件设备中，或者在更多企业场景下开发针对性的应用接入该模型，进而拓展使用方式和场景。并且可能随着时间推移，用户对于它的使用会越来越简便化，就像目前大模型普遍随着版本升级不断优化交互界面和操作方式一样。