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Step 5 Preview

Step 5 Preview 是 StepFun 旗艦 AI 模型,專為代理式軟體工程、專業知識工作與金融任務打造,支援視覺輸入、100 萬 token 上下文視窗,並可透過 StepFun 產品與 API 使用。

Step 5 Preview

Step 5 Preview 概覽

Step 5 Preview 是 StepFun 針對代理式工作、軟體工程與專業知識任務推出的旗艦 AI 模型。它結合稀疏混合專家架構、6,000 億個總參數、每個 token 啟用 270 億個參數、100 萬 token 上下文視窗及視覺輸入。

此模型可透過 StepFun 產品與 API 使用,來源表示計畫於 10 月 15 日發布開放權重。其公開評測涵蓋程式碼、代理式任務、專業知識工作與金融領域;示範則展現依賴執行、回饋與反覆修訂的工作流程,而非一次性的文字生成。

主要功能

稀疏 MoE 架構

此稀疏混合專家模型共具備 6,000 億個參數,每個 token 啟用 270 億個參數;相較於完全啟用的模型,可減少每個 token 所需的運算量。

長上下文處理

100 萬 token 上下文視窗支援處理大型程式碼庫、長篇文件及其他大規模工作內容。

支援視覺的開發

視覺輸入,以及將照片轉換為 3D 房間規劃等範例,讓模型的應用範圍超越純文字軟體任務,延伸至視覺應用程式開發。

廣泛的軟體工程涵蓋範圍

此模型涵蓋錯誤修復、功能修改、重構、文件撰寫、效能調校、程式碼生成、CI/CD 作業,以及其他橫跨 33 種程式語言的儲存庫層級工作。

長期執行能力

Step 5 Preview 評估的任務需要反覆執行、取得回饋並進行修訂,包括 GPU 核心最佳化及自動化後訓練資料迴圈改進。

專業與金融工作

來源指出,此模型具備專業知識工作的能力,尤其在金融領域表現突出,並包含 FrontierFinance 與 DRACO 評測結果。

使用情境

  • 軟體工程與程式碼維護

    使用此模型執行儲存庫層級工作,例如功能變更、錯誤修復、重構、文件撰寫、效能調校及 CI/CD 相關任務。來源指出,StepCodeBench 涵蓋 553 個儲存庫與 33 種程式語言。

  • 硬體開發與除錯

    提供模型開發文件,並授權其操作可程式化硬體。產品頁面描述開發與除錯期間使用相機、COM 連接埠、螢幕截圖及模擬滑鼠輸入。

  • 視覺應用程式與 3D 體驗

    將模型應用於視覺導向的開發,例如將房間照片轉換為可編輯的 3D 環境、精修 Blender 資產,並使用 Three.js 將其整合至互動式網頁應用程式或遊戲。

  • 研究與效能最佳化

    使用延長的執行迴圈進行技術最佳化或模型開發工作流程。示範範例包括透過反覆測量最佳化 MLA GPU 核心,以及根據下游結果改進後訓練資料迴圈。

  • 金融與專業分析

    支援金融導向的專業知識工作與分析。頁面包含金融專項評測,但未記錄 Step 5 Preview 完整的生產環境交易或顧問工作流程。

Pros and Cons

Pros

  • 支援 100 萬 token 上下文視窗與視覺輸入。
  • 涵蓋 33 種程式語言及 20 個應用領域中的廣泛軟體工程任務。
  • 專為涉及執行、回饋與修訂的多步驟工作而設計。
  • 公開評測涵蓋軟體工程、代理式任務、專業知識工作與金融領域。
  • 可透過 StepFun 產品與 API 使用,並已說明計畫發布開放權重。

Cons

  • 來源未提供經驗證的定價、配額、計費細節或具體 API 限制。
  • 雖然模型在許多評測中表現優異,但頁面指出,在最具挑戰性的長時間執行任務上,與領先水準之間仍存在明顯差距。
  • 現有產品資料未說明具體的設定、整合與營運需求。

FAQ

如何存取 Step 5 Preview?

Step 5 Preview 可透過 StepFun 產品及其 API 使用。來源也指出,開放權重預計於 10 月 15 日發布,但現有頁面文字未說明年份。

Step 5 Preview 支援哪些輸入能力?

此模型支援 100 萬 token 上下文視窗與視覺輸入,適合大型程式碼庫、長篇文件及視覺開發任務。現有資料未說明檔案大小限制、輸出格式或確切的 API 設定流程。

Step 5 Preview 適用於哪些類型的工作?

此模型 предназнач for 軟體工程、代理式任務、專業知識工作與金融領域。若提供開發文件並取得使用者授權,也能與可程式化硬體協作。

Step 5 Preview 的效能是否有任何限制?

頁面指出,此模型在多項評測中取得優異結果,但在最具挑戰性的長時間執行軟體任務上,與領先水準之間仍存在明顯差距。結果可能會因任務、提示、工具與執行環境而異。

Quick Facts

產品類型
代理式 AI 與基礎模型
模型架構
稀疏混合專家
總參數量
600B
每個 token 的啟用參數量
27B
上下文視窗
100 萬 token
輸入模態
文字與視覺