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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > Step 3.7 Flash – 阶跃星辰开源的新一代 Flash 模型
AIGC 资讯

Step 3.7 Flash – 阶跃星辰开源的新一代 Flash 模型

站外新闻
最近更新: 2026年6月7日 下午6:08
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Step 3.7 Flash是什么

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰面向 Agent 生产化阶段推出的新一代开源 Flash 模型,采用稀疏 MoE 架构,最高生成速度达 400 Tokens/s。模型围绕 Agent、Coding、Search 与多模态工作流进行系统优化,在速度、成本、可靠执行和复杂任务完成能力之间取得平衡,为开发者构建生产级 Agent 的高效率基座模型。

阅读目录
  • Step 3.7 Flash是什么
  • Step 3.7 Flash的主要功能
  • Step 3.7 Flash的技术原理
  • 如何使用Step 3.7 Flash
  • Step 3.7 Flash的核心优势
  • Step 3.7 Flash的项目地址
  • Step 3.7 Flash的同类竞品对比
  • Step 3.7 Flash的应用场景

Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash的主要功能

  • 原生多模态理解与执行:原生理解 UI、图表、文档、图片和应用界面,将复杂视觉信息转化为结构化结果、代码生成和可执行任务,支持自主裁剪、放大、重读图像。
  • 联网与视觉搜索增强:强化联网检索与图像搜索,在开放信息环境中跨文本与图像主动获取并交叉比对多源证据。
  • 高可靠工具调用与编排:在长程多轮 Agent 工作流中稳定调用 API、浏览器、终端、Office 工具和外部系统,保持任务轨迹一致。
  • Agent 生态兼容优化:针对 Claude Code、KiloCode、RooCode、OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw 等主流 Agent 框架及 MCP/Skills 协议进行兼容适配。
  • 本地与云端双部署:支持云端 API 调用,同时针对个人工作站本地部署优化,提供 GGUF 多精度端侧版本。

Step 3.7 Flash的技术原理

  • 稀疏 MoE 架构:总参数 196B + 1.8B(ViT),激活参数仅 11B,实现模型能力与推理成本的更优平衡。
  • 视觉感知-搜索-推理融合:将视觉感知、搜索与推理过程深度结合,面对复杂视觉问题时主动发起搜索进行交叉验证。
  • 长程任务轨迹保持:在多轮 Agent 工作流中通过优化保持任务轨迹一致性,降低跑偏和执行失败率。
  • 多精度端侧优化:提供 GGUF 格式支持,适配不同硬件资源的本地部署需求。

如何使用Step 3.7 Flash

  • 云端接入
    • 国内开放平台 API:访问 https://platform.stepfun.com注册账号,获取 API Key 后即可通过标准接口调用模型能力。
    • 海外开放平台 API:访问 https://platform.stepfun.ai 进行海外节点接入,适合国际业务场景。
    • Studio 在线体验:进入 https://studio.stepfun.com/ 无需配置即可在网页端直接体验模型对话与多模态能力。
  • 开源部署
    • GitHub 仓库:前往 https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash下载完整代码与权重,按文档完成本地或服务器部署。
    • Huggingface 模型:在 https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash获取模型文件,支持 Transformers 等主流框架直接加载推理。
    • Modelscope 模型:通过https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-3.7-Flash下载,适合国内开发者快速拉取。
    • 端侧 GGUF 版本:访问 https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash-GGUF 获取多精度量化版本,可在个人工作站甚至低配置设备上流畅运行。
  • 应用端与生态
    • 阶跃 AI App:下载阶跃 AI 移动端应用,直接在手机上体验 Step 3.7 Flash 的问答与 Agent 能力。
    • Agent 框架接入:在 Kilo Code、Nous Research(Hermes Agent)等已验证的 Agent 工具中配置 Step 3.7 Flash 的 API 端点,可作为底层模型驱动 Coding 与自动化工作流。

Step 3.7 Flash的核心优势

  • 极速推理:单请求最高 400 TPS,适合高频、多轮、低等待的 Agent 应用。
  • 激活参数极低:仅 11B 激活参数,推理成本大幅降低,性价比极高。
  • 生产级可靠性:在 Toolathlon(49.5%)、ClawEval-1.1(67.1%)、GDPval(45.8%)等真实环境基准中表现稳定。
  • 多模态深度理解:在 SimpleVQA(79.2%)、V*(95.3%)等复杂视觉任务上媲美更大规模旗舰模型。
  • 生态即插即用:针对主流 Agent 框架和 MCP/Skills 协议预优化,降低接入成本。

Step 3.7 Flash的项目地址

  • 项目官网:https://static.stepfun.com/blog/step-3.7-flash/
  • GitHub仓库:https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash

Step 3.7 Flash的同类竞品对比

对比维度 Step 3.7 Flash Step 3.5 Flash Gemini 2.5 Flash
架构 稀疏 MoE,196B/11B 激活 前代 Flash 架构 未知
最高速度 400 TPS 较低 较高
SWE-Bench Pro 56.3 51.3 55.6
Terminal-Bench 2.1 59.5 53.4 62.0
SimpleVQA (Tool) 79.2 78.2 78.2
V (Python)* 95.3 89.0 96.9
ClawEval-1.1 67.1 43.6 57.8
Toolathlon 49.5 33.3 52.8
HLE (Tool) 47.2 35.7 45.1
开源 ✅ 完全开源 ✅ 开源 ❌ 闭源

Step 3.7 Flash的应用场景

  • Coding Agent:在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 中表现突出,可稳定执行代码生成、调试、终端操作等开发任务。
  • 多模态知识工作:自动理解 UI 界面、图表、文档,生成结构化分析或操作指引,适用于产品分析、设计评审、软件教程生成。
  • 企业流程自动化:通过稳定调用 API、Office 工具和外部系统,嵌入企业工作流执行数据录入、报表生成、跨系统操作。
  • 视觉搜索与验证:在信息不确定时主动发起图像搜索和交叉验证,适用于电商比价、内容审核、事实核查。
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