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China Telecom lança modelo Xing4.0-29B-Intent em código aberto

A China Telecom abriu o código do modelo Xing4.0-29B-Intent, desenvolvido para extrair parâmetros e classificar intenções de usuários.

Por Redação Noticiário IA

· 2 min de leitura

China Telecom lança modelo Xing4.0-29B-Intent em código aberto
Imagem: Pandaily — Tecnologia chinesa

Resumo rápido

  • China Telecom lança modelo Xing4.0-29B-Intent em código aberto para extrair parâmetros e classificar intenções.
  • A equipe relata latência de inferência abaixo de 150 ms e pontuação Micro-F1 em zero-shot de 70,27.
  • O código está no GitHub sob a licença Apache 2.0 e o modelo está disponível no Hugging Face e ModelScope.
Entenda o contexto

A China Telecom desenvolve tecnologias de inteligência artificial focadas no entendimento de comandos e agentes digitais. O modelo Xing4.0-29B-Intent tem como objetivo transformar instruções em linguagem natural em dados estruturados do tipo JSON para execução por sistemas automatizados.

Em 20 de outubro de 2026, o laboratório XingChen AGI da China Telecom Artificial Intelligence Technology disponibilizou em código aberto o modelo Xing4.0-29B-Intent. A ferramenta foi desenvolvida para classificar a intenção do usuário e extrair os parâmetros exatos necessários para a execução de uma ação em sistemas de agentes de inteligência artificial na mesma passagem. A partir de um esquema fornecido, o modelo gera uma estrutura em JSON com o campo de categoria para a intenção e o campo de argumentos com as entidades e atributos extraídos.

Desempenho e resultados relatados

Ajustado a partir do modelo base XingChen 29B, o sistema é focado em análise semântica e saídas estruturadas. A equipe responsável relata uma latência de inferência de ponta a ponta inferior a 150 milissegundos. Segundo os dados divulgados pelo próprio laboratório, o modelo atingiu uma pontuação Micro-F1 em zero-shot de 70,27 e uma taxa de correspondência exata de 61, resultados que a equipe afirma superarem o GPT-4.1. Em uma avaliação mais ampla cobrindo compreensão de linguagem falada e extração de relações e eventos, a empresa reportou uma pontuação geral de 58, nove pontos acima do Gemini-3.6-Flash.

Em testes práticos publicados pelo veículo Zhidx, o modelo separou configurações de diferentes luzes em um mesmo comando, manteve a duração original de uma reunião após mudanças e não interpretou notas escritas em um memorando como novas tarefas. No entanto, o sistema falhou em um teste de janelas automotivas ao retornar uma configuração de 0% para janelas traseiras que alterava a posição prévia do equipamento. Segundo a reportagem do Pandaily, o treinamento do modelo utilizou 2,753 milhões de amostras de ajuste fino supervisionado extraídas de 61 conjuntos de dados públicos em 19 domínios e 52 idiomas.

O código do projeto foi disponibilizado no GitHub sob o nome TeleChat-USP e com a licença Apache 2.0, enquanto o modelo e o conjunto de dados foram publicados no Hugging Face e no ModelScope. A liberação inclui uma imagem oficial e um SDK para inferência. A empresa aponta como mercados-alvo o uso em espaços inteligentes, assistentes automotivos, fluxos de trabalho de escritório e agentes pessoais. Para conferir outro desenvolvimento da empresa, veja que a China Telecom lança modelo Xing4.0-29B-A4B em código aberto.

Referências

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