开源大模型杀疯!速度比GPT快3倍,成本只要1/9,这波操作让AI Agent落地变天了

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07-13 22:22

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10. 🚀 阶跃星辰发布 Step-3.5-Flash 开源模型 这是一款基于稀疏 MoE 架构的模型,总参数 196B,每 token 只激活 11B。 官方定位非常明确:速度够快,能实时思考;能力够强,可以直接执行复杂任务。 实际测试数据很亮眼。 生成速度在典型场景下达到 100–300 tok/s,单流峰值能到 350 tok/s。 上下文窗口做到 256K,采用 3:1 滑动窗口注意力,兼顾了长度和效率。 在 NVIDIA DGX Spark 上跑 INT4 量化 GGUF 格式,也有 20 tok/s 的表现,适合本地部署。 性能对比上,Step-3.5-Flash 在 8 项基准平均分 81.0,超过 GLM-4.7 的 78.5、DeepSeek V3.2 的 76.7 和 Kimi 的 79.4,基本追平目前最强的几个闭源模型。 数学能力尤其突出,AIME 2025 拿到 97.3,启用 Python 工具后直接到 99.8;HMMT 2025 96.2,工具增强后 98.0。编码方面,SWE-bench Verified 74.4,Terminal-Bench 2.0 51.0,都排在国产模型前列。 代理能力是这次升级的重点。 模型原生支持工具调用,内置 Python 执行器和 MCP 工具集(超过 80 个工具)。 ReAct 风格的 Deep Research 流程已经打通,Master Agent 可以协调 Search 和 Verify 两个子代理。 在 xbench-DeepSearch 上得分 54.0,明显高于其他公开模型。 ResearchRubrics 基准里,ReAct Agent 模式拿到 65.3%,超过 Gemini 和 OpenAI 的 DeepResearch 方案。 本地部署支持也做得不错。 Mac Studio M4 Max、NVIDIA DGX Spark、AMD AI Max+ 395 都能跑,配合 llama.cpp 实现边缘推理。 官方还提到边缘-云协作模式,结合 Step-GUI 在 AndroidDaily Hard 任务上达到 57 分。 #开源模型 #大模型 #前沿科技 #AI资讯 #阶跃星辰

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