StepFun 發佈 Step 3.5 Flash 兩款基礎模型

#base-models#open-source-releasestepfun-step-3.5-flashstepfunstep-3.5-flash

💡Step 3.5 Flash 新基礎模型：本地微調的開源新選擇。（38字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

為 Step 3.5 Flash 發佈兩款基礎模型

為什麼重要

為本地 AI 從業者提供新的開源基礎模型，用於微調或高效部署。擴展 StepFun 生態系中的自訂 LLM 開發選項。

下一步行動

從 Reddit 連結下載兩款基礎模型，並在本地 LLM 環境中測試。

誰應關注：Developers & AI Engineers

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 8 個來源。

•Step 3.5 Flash 是稀疏混合專家（MoE）模型，總參數 196.81B，每 token 僅激活約 11B 參數，提供高效推理。[1][2]
•模型支援 256K 或 262K 上下文窗口，生成速度 100-300 tok/s（編碼任務峰值 350 tok/s），並使用 3-way Multi-Token Prediction (MTP-3) 加速。[2][3]
•在基準測試中表現優異，包括 SWE-bench Verified 74.4%、Terminal-Bench 2.0 51.0%、AIME 2025 97.3% 及 LiveCodeBench-V6 86.4%。[3][5]

Transformer 架構，45 層（3 密集層 + 42 MoE 層），隱藏大小 4,096，詞彙大小 128,896。[2]
每個 MoE 層有 288 路由專家 + 1 共享專家，每 token 選擇 Top-8 專家；注意力為 3:1 SWA 比例（滑動窗口大小 512）。[2][6]
支援本地部署於 Mac Studio M4 Max、NVIDIA DGX Spark 或 AMD AI Max+ 395 等硬體，GGUF INT4 量化版本約 111.5 GB，生成速度達 20 tok/s。[4][7]
使用改進 Muon 優化器訓練 17.2T 高品質 token，FP8 精度，支援工具呼叫但不支援微調或圖像輸入。[3][6]

Step 3.5 Flash 將加速開源代理模型在邊緣設備的部署

其高效 MoE 架構與消費者硬體相容性，使高性能 AI 推理從雲端轉移至本地環境，提升資料隱私與即時性。[1][4]

將挑戰專有模型在推理與代理任務的主導地位

基準成績媲美 GPT-5.2 xHigh 與 Gemini 3.0 Pro，卻以開源形式提供 11B 級速度，降低產業對巨型模型依賴。[3][6]

2026-02

StepFun 發佈 Step 3.5 Flash 開源基礎模型，強調 MoE 效率與代理能力

Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.

AI 週報

閱讀本週精選 AI 大事摘要 →

同主題

探索 #base-models

同產品

更多關於 stepfun-step-3.5-flash

同來源

最新來自 Reddit r/LocalLLaMA

AI 策展新聞聚合。所有內容版權歸原始發布者所有。
原始來源： Reddit r/LocalLLaMA ↗

這是摘要，不是原文。去看原站，或訂閱每週簡報。

每週 AI 簡報

每週一封，可隨時退訂。