阶跃星辰

十月十五日，阶跃星辰按此前承诺正式开源 Step 5 Preview 完整模型权重。参数规模：稀疏 MoE 总参数六千亿，单 token 激活约二百七十亿，上下文长度一百万 token，支持图文输入，重点场景是 AI 编程、金融与 Agent。在 Artificial Analysis 综合智能指数上，它进入全球开源模型前三。 这个规格在开源界什么位置？ 六千亿总参数、二百七十亿激活，这个量级在闭源世界是 GPT-6 级别的故事，在开源世界还很少见。配合百万上下文，它可以一次读完一整套代码库或者一摞财报。激活比约百分之四点五，意味着推理成本被压得很低——同样的算力能服务更多用户。 为什么选择这个时间点开源？ 背景是 DeepSeek 百亿融资、Qwen、GLM、Kimi 在开源赛道上的连续出牌。阶跃的选择很清楚：与其和闭源巨头拼 API，不如把权重放出去，用生态换标准。这是国产大模型的共同路径——用开源建立事实标准，再通过企业版、行业模型赚钱。 开发者接下来要试的：在单卡 80G 上能否跑起来；与 DeepSeek V4、Qwen3.5 在编程基准上的实际差距；以及它的 Agent 工具调用稳定性。权重一旦开源，就会被无数人微调、蒸馏、魔改，真正的考验不是发布日，是三个月后社区 fork 的数量。 六千亿开源权重意味着什么算力门槛？ 六千亿参数的 MoE，即使激活只有二百七十亿，本地推理也需要多张高端卡。这意味着 Step 5 Preview 不是给个人玩家的礼物，而是给云厂商和企业用户的开源底座。它的真正对手不是 Llama，而是 DeepSeek V4、Qwen3.5 这一代国产开源旗舰。对个人开发者来说，更现实的选择是等社区蒸馏出 70B 级别的衍生版本。但即便如此，Step 5 Preview 把开源模型的天花板又抬了一截，闭源 API 的定价权会再被挤压一次。 对开发者而言，更值得关心的是它的工具调用稳定性与中文长上下文的实际召回率。参数大不等于开箱即用，六千亿模型的部署与微调成本，仍然会把中小团队挡在门外。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论