stepfun · step-3
Step3 是我们尖端的多模态推理模型——基于混合专家（Mixture-of-Experts）架构构建，拥有 321B 总参数量和 38B 激活参数量。 它采用端到端设计，旨在最小化解码成本的同时，在视觉-语言推理中提供顶尖的性能。 通过多矩阵分解注意力（Multi-Matrix Factorization Attention，MFA）与注意力-FFN 分离（Attention-FFN Disaggregation，AFD）的协同设计，Step3 在旗舰级与低端加速器上均保持了卓越的效率。
Step 3 官方已停止服务。中转站还在用这个名字卖，实际给你的可能是别的模型。真要买，先小额试用，或先去验真确认是不是原模型。
Step3 是我们尖端的多模态推理模型——基于混合专家（Mixture-of-Experts）架构构建，拥有 321B 总参数量和 38B 激活参数量。 它采用端到端设计，旨在最小化解码成本的同时，在视觉-语言推理中提供顶尖的性能。
Step3 是我们尖端的多模态推理模型——基于混合专家（Mixture-of-Experts）架构构建，拥有 321B 总参数量和 38B 激活参数量。 它采用端到端设计，旨在最小化解码成本的同时，在视觉-语言推理中提供顶尖的性能。 通过多矩阵分解注意力（Multi-Matrix Factorization Attention，MFA）与注意力-FFN 分离（Attention-FFN Disaggregation，AFD）的协同设计，Step3 在旗舰级与低端加速器上均保持了卓越的效率。
不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
暂无官方价格
这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。
可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。
这个模型还没有可比的综合成绩，下面是它的单项成绩。
同一道题直接问模型，不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分，方便对照。
这个模型还没有可公开的单项成绩。
这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的，换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位，也不能拿来排模型强弱。
这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
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Step3 是我们尖端的多模态推理模型——基于混合专家（Mixture-of-Experts）架构构建，拥有 321B 总参数量和 38B 激活参数量。 它采用端到端设计，旨在最小化解码成本的同时，在视觉-语言推理中提供顶尖的性能。 通过多矩阵分解注意力（Multi-Matrix Factorization Attention，MFA）与注意力-FFN 分离（Attention-FFN Disaggregation，AFD）的协同设计，Step3 在旗舰级与低端加速器上均保持了卓越的效率。
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Step3 是我们尖端的多模态推理模型——基于混合专家（Mixture-of-Experts）架构构建，拥有 321B 总参数量和 38B 激活参数量。 它采用端到端设计，旨在最小化解码成本的同时，在视觉-语言推理中提供顶尖的性能。 通过多矩阵分解注意力（Multi-Matrix Factorization Attention，MFA）与注意力-FFN 分离（Attention-FFN Disaggregation，AFD）的协同设计，Step3 在旗舰级与低端加速器上均保持了卓越的效率。
不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
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这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。
可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。
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这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
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