阶跃星辰 Step 5 Preview 大模型｜稀疏架构与百万上下文

阶跃星辰成立于 2023 年 4 月，做的是基座模型与配套产品。官网当前主推 Step 5 Preview，一款面向真实任务的旗舰模型，可通过自家产品与 API 调用。

模型规格

Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B，每个 token 激活 27B。上下文窗口为 1M token，支持视觉输入。官方说明该模型已于 10 月 15 日开源。

参数规模之外，稀疏架构的意义落在推理成本上。相同智能水平下，激活参数少意味着单次调用的算力开销较低，长文档与大型代码库的处理更容易留在可接受的预算内。

能力侧重

官方公布的评测集中在编程、智能体与专业知识工作三块。StepCodeBench 覆盖 553 个代码仓库、9 类任务与 33 种编程语言，模型在该基准上的平均通过率为 49.0%。长程任务的例子包括连续数小时调试硬件，以及在 24 小时内优化 GPU kernel。

金融是另一处重点。官方构建了信息检索、企业估值与深度研究三项内部评测，强调结论可追溯、假设可分辨、计算可复现。公开榜单上的分数可作参照，但测试设置不同，横向比较需要留意口径。

产品与接入

官网提供网页端对话入口，模型同时以 API 形式开放，供开发者接入自有系统。多模态输入涵盖图像与文档，适合处理扫描件、图表与图文混排资料。

开源版本适合需要本地部署或二次微调的团队，权重与推理框架按官方仓库发布，许可条款与在线服务分开确认。

适用场景

• 软件工程：跨文件重构、缺陷定位与前端视觉开发。
• 专业知识工作：工程说明、流程文件与研究材料的初稿整理。
• 金融分析：财报比对、估值模型与可复核的研究底稿。
• 长文档处理：百万级上下文适合整本手册或大型代码库。

使用须知与局限

官方评测数据来自厂商自建与公开基准，部分项目的评测条件并不完全一致，读数时应先看备注。模型在最具挑战的长程任务上仍有提升空间，官方页面亦作此表述。

网页端与 API 的额度、限流与计费以控制台说明为准。开源权重与在线服务是两条不同的使用路径，商用之前应分别确认授权范围。