Reddit 的 LocalLLaMA 社区最近在热议一个只有 4B 参数左右的小模型 Spark X2.6。一位实测者在 pi CLI 里连跑三组工具调用测试，结论很直接：这个尺寸里，它是目前表现最好的一个。
三组实测都过了
第一组，让它写一段 Blender 的 Python 脚本：生成一个红色立方体，旋转，再渲染出来，一次通过。第二组，丢给它一个相当复杂的 Rust 代码库，它不仅读懂了，还能讲清楚同一个功能在不同模块里的做法差异，全程 12 次工具调用，直奔主题，没有绕圈。第三组最有意思：不装任何 Skill 和扩展跑 pi CLI，它自己找到了全局的 agents.md，理解了里面的要求，每轮结束后主动列出改动过的文件清单。
小、快、想得稳
模型本身小、跑得快，KV 缓存占用也不大。思考过程克制、切中要点，不发散。美中不足是没有视觉能力，不支持图像输入；多 token 预测（MTP）据说很快会跟进。测试时只设了 temperature 1.0，其余参数全部默认。
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