据了解，Xing4.0-29B-A4B是基于全国产昇腾算力生态训练、面向复杂工程任务深度优化的百亿参数大模型。总参数 29B，激活参数仅 4B，原生支持 256K 超长上下文，可扩展至1M。采用 MLA + MTP + mHC 前沿架构，可高效处理长程Agent任务，支持多步骤规划、工具调用，复杂推理链路执行，保障长会话上下文下任务逻辑连贯、执行稳定。在通用能力、 Agent能力、Coding能力方面，效果比肩行业头部，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。

据业界权威专家分析，Xing4.0-29B-A4B模型有如下技术亮点：

从“写片段”到“干工程”

当大模型从“聊天工具”走向“工程助手”，百亿参数规模的模型往往卡在两个坎上：一是代码生成停留在“片段级”，难以应对仓库级复杂工程任务；二是Agent执行缺乏长程稳定性，多步骤规划到一半就“断片”，工具调用频频出错。开发者不得不反复人工纠偏，效率不升反降。 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。

 主流开源生态深度兼容

对标头部模型开源生态工具链，Xing4.0-29B-A4B 支持MindSpore、LLaMA-Factory等微调框架，适配 SGLang、vLLM、KTransformers 等主流推理框架。无论是模型微调还是生产环境部署，开发者均可沿用熟悉的开源工具链，无需额外学习成本，实现便捷高效的全链路落地。

Agent框架无缝接入

模型针对 OpenCode、Claude Code、OpenClaw、Hermes 等主流 Agent 与代码框架做定向适配调优，深度对齐各框架格式规范，这意味着，开发者无需繁琐的集成改造，即可将Xing4.0-29B-A4B 无缝接入现有开发工作流，大幅降低框架适配成本。

轻量化部署：一张显卡就够了

15GB，一张卡就够了。传统 FP16 精度下，29B 参数模型单卡显存占用约 60GB，必须依赖多卡集群或云端部署。Xing4.0-29B-A4B经 4-bit 量化后，单卡显存占用压缩至约15GB，直降 75%，RTX 3090 / 4090（24GB）更能从容支撑长上下文场景，推理吞吐达30 tokens/s，交互体验流畅自然。

从数据到强化学习的四重攻坚

中高阶代码生成与智能体，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。 电信团队从数据体系、模型架构、训练范式到强化学习进行了系统性攻坚，期间华为小巧灵等团队参与训练全流程的系统工程落地保障。

※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。

※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，MTP 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，Muon + 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。

※原生全国产化训练与微调： 基于昇腾 910C 芯片实现“国芯训国模”。通过 DVM 图算融合、细粒度重计算、Ascend C 定制融合算子三级递进优化，同时兼容 GPU 训推生态。TeleChat4-29B 量化模型推理服务已经在中国电信高阶网关完成验证，经 1、5、8、10 四个并发档位实测，服务运行稳健，请求成功率达 100%，输出吞吐量峰值达到 513.57 tok/s。

※多专家强化学习：依托昇腾生态完成 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，Xing4.0-29B-A4B模型已上线GitHub、huggingface、魔搭、Gitee、魔乐等开源社区。

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