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Step 3.5 Flash

聊天大模型

Step 3.5 Flash

发布时间: 2026-02-02更新于: 2026-03-08 21:06:203,139
模型参数
1960亿
上下文长度
256K
中文支持
支持
推理能力

Step 3.5 Flash 是由 StepFunAI 发布的 AI 模型,发布时间为 2026-02-02,定位为 聊天大模型,参数规模约为 1960亿,上下文长度为 256K,模型文件大小约 399GB,采用 Apache 2.0 许可,在 AIME2025 上取得 99.80 分。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Step 3.5 Flash

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
常规模式
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
16K tokens
模型类型
聊天大模型
输入/输出模态
文本 → 文本
发布时间
2026-02-02
模型文件大小
399GB
MoE架构
总参数 / 激活参数
1960亿 / 110亿
知识截止
暂无数据
Step 3.5 Flash

开源和体验地址

代码开源状态
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
在线体验
暂无在线体验地址
Step 3.5 Flash

官方介绍与博客

Step 3.5 Flash

API接口信息

接口速度
5/5
暂无公开的 API 定价信息。
Step 3.5 Flash

评测结果

Step 3.5 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 AIME2025(6 / 106,得分 99.80)、LiveCodeBench(13 / 120,得分 86.40)、τ²-Bench(5 / 40,得分 88.20)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
56.50
39 / 65
53.50
42 / 65

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
86.40
13 / 120
74.40
38 / 108

数学推理

共 4 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
99.80
6 / 106
97.30
18 / 106
86.70
6 / 20
85.40
8 / 20

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
88.20
5 / 40

AI Agent - 信息收集

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
69
22 / 45

AI Agent - 工具使用

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数

OpenClaw智能体能力综合测评

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Pinch Bench
思考模式工具
85.30
15 / 37
Claw Bench
思考模式工具
84.90
16 / 29

和其他模型对比

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Step 3.5 Flash

发布机构

Step 3.5 Flash

模型解读

StepFun Flash 3.5 是阶跃星辰(StepFun)于 2026 年 2 月最新发布的开源“轻量级”旗舰模型,专为智能体(Agent)场景与高并发应用设计。该模型在保持极低推理成本和极高响应速度的同时,具备比肩闭源大模型的逻辑推理与代码生成能力。

1. 模型简介与核心定位

  • 发布机构:阶跃星辰 (StepFunAI)
  • 发布时间:2026年2月2日
  • 核心定位:该模型被称为 Agent 时代的“轻骑兵”,旨在解决传统大模型在复杂智能体交互中“速度慢”与“成本高”的痛点。它特别优化了指令遵循与工具调用能力,适合作为各类端侧应用与云端 Agent 的核心大脑。

2. 架构与技术规格

  • 稀疏 MoE 架构:采用先进的混合专家(Mixture-of-Experts)设计,模型总参数量为 1960亿 (196B),但单次推理的激活参数量仅为 110亿 (11B)。这种设计在保证知识储备的同时,极大降低了计算负载。
  • MTP-3 加速技术:引入了“多 Token 预测”(Multi-Token Prediction)技术,一次前向传播可预测 3 个 Token,使得推理速度最高可达 350 TPS,特别适合实时交互场景。
  • 上下文窗口:原生支持 256K 超长上下文,结合滑动窗口与全局注意力机制,能够精准处理长文档分析与复杂的多轮对话历史。

3. 核心能力与支持模态

  • 模态支持:支持文本输入/输出及代码生成(Text/Code)。虽为轻量版,但继承了 Step 系列的多模态理解基因,能高效处理结构化数据。
  • 智能编程与可视化:在代码生成方面表现卓越,官方演示显示其仅凭自然语言描述即可编写并输出基于 WebGL 2.0 的高性能可视化程序。
  • 复杂逻辑推理:在不依赖外部工具的情况下,能够快速完成等差数列求和、阶乘累加等高难度数学运算,逻辑性能显著优于同尺寸竞品。

4. 性能与基准评测

  • Agent 能力:在复杂的端云协同任务中,表现出极强的任务拆解能力。例如将模糊的用户需求(如“对比全网价格”)自动拆解为具体的搜索、抓取与汇总子任务。
  • 基准对比:在数学逻辑与代码编写的基准测试中,其得分足以媲美当前主流的闭源大模型,同时保持了开源模型的高可控性。

5. 应用场景与限制

  • 推荐用例:实时对话机器人、代码辅助助手、复杂 Agent 工作流编排、端侧设备(如高配个人工作站)本地部署。
  • 部署优势:官方已针对 NVIDIA DGX 及 Apple M4 Max 等硬件进行了专门优化,降低了本地部署门槛。

6. 访问方式与许可

  • 开源许可:模型权重已在 Hugging Face 与 GitHub 上开源(Apache 2.0 协议)。
  • API 访问:已上线 OpenRouter 及阶跃星辰开放平台,发布初期提供限免或低成本调用服务。

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