

> 激活参数仅数十分之一的超大底座，标志着国内大模型工程重心全面转向稀疏化推理与显存解耦。

阶跃星辰正式公布其旗舰模型Step 5 Preview，并宣布将在10月15日向全球开发者完整开源其权重。该模型总参数量高达600B（6000亿），采用前沿的细粒度稀疏专家混合（Sparse MoE）架构。在密集计算逼近物理功耗极限与互连带宽瓶颈的背景下，Step 5 Preview选择在超大规模参数下通过精细化路由激活机制实现推理加速，为大尺寸开源模型的落地开辟了全新的工程路径。

## 细粒度专家路由与通信拓扑优化

**稀疏激活打破参数与算力绑架**　在600B的总量级下，Step 5 Preview在每个Token前向传播时仅动态激活其中极小比例的专家网络。与传统粗粒度MoE方案相比，细粒度专家切分降低了单个专家的参数尺寸，大幅提升了模型在复杂上下文推理中的知识召回精度，同时将单Token的FLOPs消耗压缩到与中等尺寸稠密模型相当的水准。

**长文本显存与拓扑感知调度**　处理超大规模参数模型的通信开销向来是集群扩展的噩梦。阶跃星辰在训练架构中深度整合了专家并行（EP）与张量并行（TP）的拓扑感知路由，将频繁通信的专家节点收敛在单个服务器节点的高速NVLink域内，有效化解了跨节点All-to-All通信对网络带宽的极致压榨。
![42.jpg](https://static.downly.cn/images/956ed61081dc501dbb80351c49b76a7e.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力重构下的开源生态裂变

**本地化推理硬件门槛重定义**　权重开源的最大价值在于给开发者社区提供了顶级的架构基座。得益于激活参数的精简与量化技术的进步，该模型有望使原本必须依赖多机多卡集群才能运行的600B级别推理任务，被压缩至消费级或单台工作站即可承载的显存区间，极大激发学术界与垂直行业二次微调的创造力。

**国产多模态底座协议标准化**　Step 5系列长期沉淀的多模态对齐能力将随开源权重注入开源社区。开发者不再需要依赖拼装海外开源组件来构建原生图文系统，围绕该架构将迅速衍生出一整套从量化加速、微调框架到边缘部署的国产化软硬件适配生态，冲击海外开源模型的垄断格局。
![43.jpg](https://static.downly.cn/images/4bfb5c5a50c28dfdfaf17b2e729b52ae.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

600B开源权重的释放不仅是一次技术参数的秀肌肉，更是稀疏架构在规模化工程实践中对传统稠密路线的降维打击。

阶跃星辰推出Step 5 Preview 600B稀疏MoE架构打破开源算力效率壁垒



> 阶跃星辰推出的 Step3.5Flash 模型专为 Agent 场景设计，凭借 350TPS 的极致推理速度和稀疏 MoE 架构，在保持低成本的同时实现了比肩闭源大模型的性能，旨在成为开发者构建智能体的首选“大脑”。

## 为Agent而生的速度怪兽

阶跃星辰（Stepfun）近日正式发布了其最新一代开源基座模型——**Step3.5Flash**。这款模型的定位异常清晰：做一个更聪明、更稳定且成本可控的“Agent 大脑”。

在智能体（Agent）的应用场景中，响应速度往往决定了用户体验的生死。Step3.5Flash 在这方面交出了惊人的答卷：其推理速度最高可达 **350 TPS**（Tokens Per Second）。这意味着它能在眨眼间生成大段高质量文本，尤其在需要频繁交互的代码编写和即时问答任务中，这种低延迟带来的体验提升是质的飞跃。

![Google_AI_Studio_2026-02-02T03_04_31.656Z.png](https://static.downly.cn/images/a9cde5dd6c845b821608a83fd1b65294.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 稀疏MoE架构与技术创新

Step3.5Flash 的高性能并非单纯堆砌算力，而是源于架构层面的创新。

*   **稀疏 MoE 架构** 模型总参数量达到 1960 亿，但在每次推理时，通过混合专家（Mixture of Experts）技术，仅激活约 110 亿参数。这种设计在保证了千亿参数级模型“智商”的同时，大幅降低了计算负载。
*   **MTP-3 技术** 引入了多 Token 预测技术，一次预测 3 个 Token，直接将生成效率翻倍。
*   **长文本优化** 结合滑动窗口与全局注意力机制，模型支持 256K 超长上下文，能够精准捕捉复杂任务中的关键信息，非常适合处理长链条的逻辑任务。

## 多场景实测与部署

在实际应用中，Step3.5Flash 展现了强大的**端云协同**能力。它不仅能像“云端大脑”一样将模糊的用户需求拆解为具体的搜索与抓取任务，还能在不依赖外部工具的情况下，独立完成等差数列求和等复杂数学运算。在编程领域，它甚至能仅凭一段描述，自动编写出基于 WebGL 2.0 的可视化平台代码。

目前，该模型已在 GitHub、HuggingFace 和 OpenRouter 上线。为了方便开发者，阶跃星辰专门优化了其在 NVIDIA DGX 和 Apple M4 Max 等个人工作站上的运行性能，进一步降低了高性能 Agent 的开发门槛。与此同时，下一代 Step4 模型的训练也已启动。

搜索结果: 稀疏MoE