Step 5 Preview：6000亿开放权重，专为长程智能体训练

6000亿开放权重，专为长程智能体训练

Step 5 预览版是阶跃星辰（StepFun）推出的开源混合专家（MoE）模型，专注于代码生成、金融研究与长程智能体任务。该模型总参数量达6000亿，单Token激活参数为270亿，支持高达100万Token的上下文窗口，并全面兼容 vLLM、SGLang 与 Transformers 框架进行高效部署。

小编简评： Step 5 预览版在开源大模型赛道中交出了一份极具竞争力的答卷。作为阶跃星辰倾力打造的 MoE 架构模型，它在保持 6000 亿庞大参数规模的同时，巧妙地将单次推理激活参数控制在 270 亿，实现了极致性能与算力成本的最佳平衡。对于开发者与技术团队而言，其最亮眼之处莫过于对长程智能体任务的深度优化。百万级上下文窗口不仅让复杂代码库解析、长篇金融研报梳理变得游刃有余，更大幅降低了多轮交互中的关键信息衰减率。结合对 vLLM、SGLang 等主流推理框架的原生无缝支持，企业能够以极低的迁移成本将其快速部署至自动化工作流与垂直行业场景中。这款模型真正打破了高端 AI 能力的闭源壁垒，让顶尖技术走向普惠，无疑是当前开源人工智能生态中兼具前瞻视野与实战价值的现象级作品，强烈推荐给追求高效能的技术团队与初创企业重点关注。

用户评价：
　　“跑代码和写脚本效率提升明显，长上下文处理很稳，开源良心！”
　　“部署到本地服务器后响应速度飞快，金融研报分析直接拉满。”
　　“智能体多轮对话不丢字，vLLM 适配零门槛，开发者狂喜。”
　　“参数虽大但推理成本可控，日常辅助编程完全够用，推荐试试。”

关键词：#Step 5 Preview #Open Source #Artificial Intelligence #开源 #人工智能

官方网站： Step 5 Preview

英文介绍： 600B open weights, trained for long-running agents

Step 5 Preview is StepFun’s open-weight MoE for coding, financial research and long-running agents. It has 600B total parameters, 27B active per token and a 1M-token context, with deployment support for vLLM, SGLang and Transformers.

以下是产品图片：

官方网站： Step 5 Preview

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