文章总结： 中国电信发布自研29B参数大模型Xing4.0-29B-A4B，采用MoE架构与国产昇腾算力，主打私有化低成本部署与数据安全。实测代码与长文本任务总得分87.5分，代码能力表现突出，长文本逻辑推理稍弱。模型已开源，适合政企等对数据安全要求高的场景。
综合评分： 72
文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,产品介绍
电信自研100%纯国产大模型Xing4.0-29B，到底是什么来头？我必须亲自测看看！
原创
allby森林之家
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2026年9月20日 17:20
福建
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今年各家厂商都在拼命卷 AI 大模型赛道，各种各样的发布会一场接着一场，无论是公众号还是短视频，消息那叫一个铺天盖地。模型的参数也渐渐地从百亿飙到了千亿，甚至还在继续往上升，大家都恨不得把”全球最大”四个字刻在自家模型的脑门上。
但就是在这场大家在卷模型参数的战场里，中国电信作为央企国家队，却发布了一款总参数只有29B（290亿）的自研大模型”Xing4.0-29B-A4B”。
三大核心质疑
这消息一出，网上质疑声一片：运营商做模型，是不是又在蹭热度了？模型才29B参数，怎么这么小？电信做的AI模型，质量到底行不行？
这几个问题，我也很想知道答案。
于是在”Xing4.0-29B-A4B”上线三天后，我去了Hugging Face的Trending榜上（全球开发者用下载投票），看看圈内人对它的反响。
没想到”Xing4.0-29B-A4B”仅上线了三天，就已经冲上了Hugging Face的Trending榜单第四名。
这似乎与之前的质疑声形成了两极反转？
耳听为虚，眼见为实
看着网络上众说纷纭，为了弄清楚问题的答案，我决定亲自剖析和测评”Xing4.0-29B-A4B”这款模型，不搞任何话术，只讲究实事求是。
01
第一个问题：运营商做模型，是不是在蹭热度？
我来先替大家把最难听的话给说了：
一家之前卖卡卖宽带的企业，现在满嘴AI大模型，谁信？
但说归说，说完之后，我们也得从客观的角度去实事求是：中国电信在语音、宽带、流量这些传统业务增长见顶，AI算力是它必须找到的第二增长曲线。
说白了，在如今这个智能体时代，没有一家企业会选择不去跟上这波时代的浪潮。诸如字节、阿里云、腾讯这些大厂也都在”蹭AI的热度”，这没什么好遮的。
而中国电信作为央企，背后的硬实力同样也不容小觑，全都是”真金和白银”砸在了AI的研发上。据我通过真实的资料了解，电信早就发布过千亿参数的模型，目前也在推进万亿参数的模型。
但电信这次没有去蹭最近”比拼模型参数大小”的热度，而是选择发布这款纯血国产大模型——”Xing4.0-29B-A4B”
100%纯国产大模型？
没错，”Xing4.0-29B-A4B”是实打实的”国芯训国模”：整套采用了昇腾910C 国产算力集群搭配 MindSpore 国产框架，不但满足了国资委给央企大模型”自主可控、安全可信、行业赋能”的硬约束，整网训练吞吐还比开箱性能提升了将近一倍。
作为央企国家队，电信就是奔着”国产算力上跑得起来、数据不出域”的方向去的，是专门针对”私有化、低成本落地”场景给出最优解，跟其他互联网企业压根不在一个赛道。
但凡你有仔细了解过”Xing4.0-29B-A4B”，都能感受到满满的诚意，绝非所谓的只是在蹭热度而已。
02
第二个问题：模型才 29B参数，怎么这么小？
29B（290亿）参数，在今天的参数大小榜上确实排不上号，这是事实，谁也洗不了。
但如今企业公司内部使用AI，怕的已经不再是”模型不够聪明”，而是这两个更核心的痛点：公司的设备跑不跑得动模型？会不会有数据泄露之类的安全问题？
电信”Xing4.0-29B-A4B”的价值就在这：它不是在比”谁更聪明”，而是在真正地解决”企业能不能用”这个困境。
公司的设备跑不跑得动模型？
任你模型参数再大再好，如果公司的设备跑不动，那也是看得见却摸不着。要知道，可不是所有的单位都能用上企业级算力集群。
所以电信”Xing4.0-29B-A4B”采用了MoE架构，用大白话来翻译就是：”29B参数就像是29个专家集团，每次来活了，会根据任务难度和要求调用对应数量的专家集团，而不是每次全部出动。”
所以MoE架构下的29B不仅撑得起能力，也能将实际激活量压得很低，在4-bit 量化后单卡显存只要约 15GB，比常规 FP16 模式降低了75%，也就是只需要一台带消费级显卡的普通设备就能跑。
会不会有数据泄露之类的安全问题？
这可不是空口无凭地被害妄想，就在最近这两个月，业内发生了不少AI模型在训练过程中严重危害了网络安全的事件，导致部分厂商为了修复安全问题不得不停止训练。
但这方面恰恰是中国电信作为央企国家队的优势，国资委给央企的硬约束就是”自主可控、安全可信”，安全可不是”Xing4.0-29B-A4B”事后才打的补丁，而是从架构到落地方式里自带的——数据不出域、私有化部署，”Xing4.0-29B-A4B”真正地把安全做进了根基里，为AI在企业落地保驾护航。
03
第三个问题：电信做的AI模型，质量到底行不行？
还是那句话，这篇文不搞什么话术，只讲究实事求是。
所以光喊口号没用，要弄清楚”Xing4.0-29B-A4B”的质量到底行不行，还得上实测。
于是，我从朋友那里找来了两个在用的业务项目，主打一个简单粗暴，就得按照日常真实的业务环境来做测评，这样结果才真实。
第一个项目，是一款真实可运行、约 4.5 万行的微信小游戏（Canvas 2D），作为我们Code方向的测评任务一。
第二个项目，是某某平台小说的第一卷，共37章9万字（约 6 万 tokens），剧情主要为逻辑推理类，作为我们长文本方向的测评任务二。
测评规则：
每次调用”Xing4.0-29B-A4B”时都完整注入相关源码/语料、不携带任何参考答案。所有结论基于真实执行与人工复核（客观题程序逐项判分、主观题按源码/语料锚点逐条比对），原始请求/响应全程留档可复现。
废话不多说，让我们直接来看测评结果：
实测任务一：4.5 万行代码的微信小游戏
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| — | — | — |
| 方向 | 维度 | 得分 |
| Code | 1.1 结构理解 | 10.0/10.0 |
| Code | 1.2 代码定位 | 8.5/10.0 |
| Code | 1.3 代码生成 | 10.0/10.0 |
| Code | 1.4 多轮稳定性 | 8.0/10.0 |
| Code | 1.5 JSON+防幻觉 | 10.0/10 |
| 任务一 总得分 | | 46.5 |
- 结构理解（10 /10）：4.5 万行代码直接全部丢进”Xing4.0-29B-A4B”，让它一次性理清函数调用关系。
“Xing4.0-29B-A4B”不但把所有函数节点的完整调用链还原了出来，还顺手标了行号（main.js:40/401/523/3873/3939/929），哪个函数被调了几次、走了哪条分支，全部都写得清清楚楚，因此在该维度取得满分。
- 代码生成（10 /10）：让”Xing4.0-29B-A4B”写 Node+assert 单元测试，覆盖游戏项目中8个用例。
写测试这种活很多模型都能写，但”Xing4.0-29B-A4B”只用了一轮就能直接跑，本地 node 跑8/8 全绿且ESM 语法完全正确，一个报错都没有，所以在该维度取得满分。
- JSON+防幻觉（10 /10）：让”Xing4.0-29B-A4B”按 schema 输出配置 JSON，并加上幻觉题”源码里有x个攻击忍术、x种 element”，考验它是真读了还是在编造答案。
“Xing4.0-29B-A4B”精确答出”38 个、8 种”，还给了逐类分布（wind:9/fire:7/water:6……），结果一个不差没编一个，所以在该维度也取得满分。
- 代码定位（8.5/10）：这一项是让”Xing4.0-29B-A4B”找 bug。在项目js文件里的success分支预留了1个问题：setValueAtTime会导致bgm音符之间没有平滑过渡。
“Xing4.0-29B-A4B”定位准确，根因也说明正确，但修复方案只给了1种。实际工程中开发者一般期望多几个方案对比着选，所以该维度还有提升空间，我给它扣了1.5分。
- 多轮稳定性（8.0 /10）：让”Xing4.0-29B-A4B”进行5 轮渐进式重构测试，看看连续对话会不会崩。
“Xing4.0-29B-A4B”在第1-3 轮和第5轮都保持了正常稳定的输出，但第4轮在上下文累积到 60K 字符时却耗时231秒吐出69K无效字符。虽然下一轮它自己又恢复了，正常输出了 24817 字符的完整代码，但还是会影响实际使用，所以我按每一轮2分的标准，给该维度扣了2分。
实测任务二：九万字中文小说长文本
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| 方向 | 维度 | 得分 |
| 长文本 | 2.1 全文理解 | 10/12.5 |
| 长文本 | 2.2 细节抓取 | 12.5/12.5 |
| 长文本 | 2.3 逻辑梳理 | 8.5/12.5 |
| 长文本 | 2.4 摘要提炼 | 10/12.5 |
| 任务二 总得分 | | 41 |
1.细节抓取（12.5/12.5）：我前后埋了 10 个细节锚点，有的是时间、有的是密度、有的是年龄，都藏得很深。另外我还设了道陷阱题，让它编造一个根本不存在的信息点。
结果”Xing4.0-29B-A4B”10/10 全中，一个细节锚点没漏。陷阱题它也直接发现了文本没有这个信息点，所以我给它满分。
2.摘要提炼（10/12.5）：”Xing4.0-29B-A4B”写了一份 416 字的摘要，五要素全覆盖，没出现幻觉词汇，该抓的关键信息基本都抓到了，整体质量完全是够用的。但在概括精度上还可以再凝练一点，所以我给它扣了2.5分。
3.全文理解（10 /12.5）：小说有个核心反转：真凶身份到第一卷结束都没揭晓。
“Xing4.0-29B-A4B”第一次回答了”真凶是人蛛（角色名字）”，但在问到”有没有反转”时，它又说”真凶身份在第一卷并未揭晓”，部分识别了反转。这说明模型在推理性上还需要加强，所以我给它扣了2.5分。
4.逻辑梳理（8.5/12.5）：这项考的是能不能把小说的逻辑线理清楚，能不能说明白”人蛛（角色名）是嫌疑人”的核心叙事反转。
结果”Xing4.0-29B-A4B”在悬念留白类信息上的理解深度还不太够，倾向于给一个确定的答案，而不是保持悬念。所以这一项我给它扣了4分。
最终得分——87.5分
写代码和长文档，这是企业日常用得最多的场景，”Xing4.0-29B-A4B”在这种实打实的测试里把该做的活都做扎实了。
所以”Xing4.0-29B-A4B”的质量到底行不行？你们看完这个测评后，想必心中都有了答案。我说的不算数，你们心里那份最真实的答案才算数。
04
国家队真正的底牌：模型之外的能力
还有人会说：市面上也有其他家的模型可以私有化部署到客户机房，同样可以让数据不出门。
说得对，但你只说对了一半。
因为你忽略了其他家的模型和电信的模型，有着一道无法避免却又改变不了的差距——那就是中国电信作为国资委直管央企的国家队身份。
请问世上有什么词，能比这几个字更安全？
七张国家级安全认证，均公开可核实：
不仅如此，中国电信还掌控着国内网络线路：
骨干网、专线、机房——数据要跑的路线都在电信自己手里。
别家的模型就算私有化部署了，数据可能还得过第三方网络。但电信是”网络+算力+模型”一条龙全在自家，从物理链路到推理都不出控制范围。
对于政企、金融、能源这些”数据泄露=出事故”的单位来说，电信这一套国家级安全认证组合，是企业从”能用AI”迈向”敢用AI”最踏实的一步，是内网场景真正敢签、敢兑现的价值。
毕竟如今网络技术迭代地飞快，没有任何一家企业、任何一个人敢打包票能保证网络绝对安全。万一真出了事，你说谁更有能力承担责任？
Xing4.0-29B-A4B 现已开源，入口链接如下：
GitHub：
https://github.com/XingChen-AGI
HuggingFace：
https://huggingface.co/XingChen-AGI
魔搭（ModelScope）：https://modelscope.cn/organization/XingChen-AGI
Gitee：
https://e.gitee.com/XingChen-AGI
魔乐（Modelers）：https://modelers.cn/user/XingChen-AGI
我说得再多，都不如你们自己亲自试一试！各位如果体验过后，可以回头来评论区里一起再讨论下！
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