bingdada阶跃星辰 Step 5 Preview 是一款 600B 总参数、27B 激活参数的 MoE 旗舰模型，在 Artificial Analysis 榜单中位列开源第三，单任务成本约 0.71 美元，仅为 Claude Opus 5（max）的八分之一，定价对标 DeepSeek-V4-Pro 高峰时段，计划 10 月 15 日开源。
在大模型参数规模持续膨胀的当下，一个反直觉的趋势正在浮现：总参数量不再是衡量推理成本的直接指标。阶跃星辰近期推向市场的 Step 5 Preview 提供了一个值得拆解的样本——600B 总参数、27B 激活参数、100 万 Token 上下文窗口，并原生接受文本与视觉两类输入。这套配置的核心逻辑并非追求参数榜单上的数字优势，而是把每次推理实际调用的计算量压到总盘子的二十分之一以下。
从工程视角看，MoE（混合专家）架构的稀疏激活本质上是一种「按需付费」的计算分配机制。Step 5 Preview 将这一机制与百万级上下文结合，意味着长文档、多轮工具调用、跨模态素材可以同时进入同一个推理会话，而不必因窗口截断而反复重建上下文。对于需要连续执行数十步操作的 Agent 任务而言，这种连续性直接决定了任务能否收敛。
在 Artificial Analysis Intelligence Index 的评估中，Step 5 Preview 录得 44 分，位列开源模型第三梯队，排在 Qwen3.8 Max（0902）与 GLM-5.3（max）之后。输出速度方面，该榜单记录为 100 token/秒，排名第六。这两个数字放在一起看，说明模型在质量与吞吐之间选择了一条中间路线，而非单点极致。
阶跃官方披露的基准测试则覆盖了另一组场景：Agent 长周期 CLI 任务、金融投资研究评测 FrontierFinance、跨领域深度研究评测 DRACO。在这些测试中，Step 5 Preview 的表现优于 Kimi K3 与 GLM-5.3，但面对 GPT-6 Astra 或 Claude Opus 5 时仍存在差距。这种「开源阵营内领先、闭源前沿仍有距离」的定位，与当前国产模型整体所处的竞争生态基本吻合。
关于 混合专家模型 的技术原理，可参考公开资料进一步了解其路由与门控机制。
成本是 Step 5 Preview 最值得关注的维度。据 Artificial Analysis 统计，该模型单次任务总开销为 0.71 美元，约合人民币 4.76 元；作为对比，Claude Opus 5（max）的单次开销为 5.86 美元，约合人民币 39.25 元。阶跃官方给出的口径是单任务成本约为后者的八分之一。
定价表进一步揭示了这一成本优势的每百万 token 输入价格（缓存未命中）7 元、缓存命中 0.35 元、输出价格 20 元。这组数字与 DeepSeek-V4-Pro-0813 高峰时段的定价形成直接对标。缓存命中与未命中之间 20 倍的价差，实际上是在引导开发者优化提示词复用策略——对于 Agent 场景中反复调用的系统指令与工具定义，缓存机制能显著摊薄单位成本。
从国内视角观察，这一价格带正在成为国产旗舰模型的密集交锋区。DeepSeek 以极致性价比著称，通义千问与文心一言在各自生态内提供阶梯定价，智谱 GLM 系列则强调开源与商用并行的双轨策略。Step 5 Preview 选择在开源前夕公布对标 DeepSeek 高峰价位的定价，本质上是把竞争焦点从「谁更便宜」转向「同等成本下谁能完成更复杂的任务」。
围绕 Step 5 Preview 的公开体验集中在四个方向，恰好覆盖了 Agent 能力的几个关键切面。
长文档到演示文稿的转换。 将一篇技术博客链接输入模型，要求生成面向非技术读者的 PPT。输出结果在内容取舍与重点标注上表现稳定，每页底部还附带了演讲提示。局限在于视觉表达仍以文字排版为主，缺少图表与配图的多元组合，需要人工追加指令才能突破单一风格。
抽象提示词的拆解与视觉落地。 面对一段高度意象化的描述，模型先自行扩写需求，再生成对应视觉网页。初版背景较为克制，仅在鼠标划过处产生光晕；经追加「增强设计感」的要求后，重新生成的页面实现了文字滚动与背景色调、元素联动的效果。这说明模型具备多轮迭代意识，但首轮输出与最终理想效果之间仍依赖用户介入。
Three.js 交互场景的一次性构建。 在卡帕多奇亚热气球交互网页的开发任务中，模型一次性产出了包含风向调节、日照时间、热气球数量控制的功能界面，并可实时预览效果。这类任务对代码生成与空间逻辑的协同要求较高，一次通过率是衡量模型工程能力的重要信号。
七轮模拟经营与决策记忆。 最具代表性的案例是让模型扮演创业模拟 Agent，经营一家新式茶饮店。模型将流程拆解为商业模式与选址、证照办理、产品定价、供应链备货、装修采购、开业引爆、终局报告七个阶段。每一轮提供多个方案及决策要点，并在用户给出「运营经验少、希望自主投入最少」的约束后，将这一偏好贯穿后续多轮建议。最终模拟结果为月净利 2.5 万元、账户留存现金 18.6 万元、排队等候学生客群 1450 人，并能将全部决策链路生成为可交互复盘产品。
这一案例的价值不在于经营数字本身，而在于验证了模型在长周期任务中对用户偏好的记忆与迁移能力——这正是 Agent 从「单次问答」走向「持续协作」的关键门槛。
Step 5 Preview 目前已全量开放，计划于 10 月 15 日正式开源。开发者可通过国内开放平台（platform.stepfun.com）或海外平台（platform.stepfun.ai）接入 API，也可在 Studio 平台（studio.stepfun.com）直接在线体验。
开源节点的选择值得注意：在模型能力已被第三方榜单验证、定价策略已明确对标竞品之后再做开源，实际上是把开源作为生态扩张的杠杆，而非单纯的技术展示。对于国内 AI 应用开发者而言，这意味着在 DeepSeek、Qwen、GLM 之外又多了一个可自部署的旗舰选项。
关于 阶跃星辰 的更多模型信息，可查阅其官方平台。
总参数量为 600B，激活参数为 27B，采用 MoE 稀疏激活架构，支持 100 万 Token 上下文窗口，原生支持文本与视觉输入。
在 Artificial Analysis Intelligence Index 中得分 44 分，位居开源模型第三，排在 Qwen3.8 Max（0902）和 GLM-5.3（max）之后；输出速度 100 token/秒，排名第六。
每百万 token 输入价格（缓存未命中）7 元、缓存命中 0.35 元、输出价格 20 元，对标 DeepSeek-V4-Pro-0813 高峰时段定价。单次任务开销约 0.71 美元，约为 Claude Opus 5（max）的八分之一。
目前已全量开放 API 接入，计划于 10 月 15 日正式开源。
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