階躍星辰釋出 Step 5 Preview：600B 混合專家架構，主打智慧體

大模型在跑分榜上刷分的熱潮過去後，大家發現真正的痛點其實變了：誰能在複雜的長流程智慧體任務裡穩住，而且別讓開發者的 API 賬單直接爆掉。

階躍星辰在這一週拿出了他們的答案，正式上線最新旗艦多模態智慧體模型 Step 5 Preview。開發者現在已經可以通過官方開放平臺和產品直接體驗。

600B 的體量，只跑 27B 的消耗

Step 5 Preview 走的是非常典型的混合專家（MoE）路線。

它的總引數量達到了 6000 億（600B），但在實際推理處理每一個 token 時，系統只會動態啟用其中的 270 億（27B）引數。

這樣設計的好處很直接：既保住了超大模型的知識儲備和複雜推理上限，又把執行開銷硬生生壓了下來。

與此同時，它直接標配了 100 萬 token 的超長上下文視窗。無論是啃幾百頁的研報，還是掛載幾十個檔案的程式碼工程，都能一次性塞進它的記憶區。

追平前沿梯隊，價格便宜了三分之二

從實測資料來看，Step 5 Preview 把主要火力都打在了「能幹活」上。

在衡量複雜程式碼智慧體水平的 DeepSWE 測試以及多項知識工作評估中，它的成績相當亮眼，整體水平已經逼近甚至超過了 GLM 5.3 和 Kimi K3 等開源前沿模型。

在第三方評測機構 Artificial Analysis 的天梯榜上，Step 5 僅僅比 GLM 5.3 低了 1 分。

但最有殺傷力的是定價。它的呼叫成本幾乎只有 GLM 5.3 的三分之一，相比一眾閉源商業模型更是便宜了一大截。

另外，因為原生帶了多模態視覺理解能力，它很適合眼下流行的 Vibe Coding。比如直接丟給它一張草圖或照片，它就能接管後續工作並渲染出對應的 3D 模型；在金融領域，它也能勝任多步複雜分析。

階躍星辰的開放平臺目前提供了相容 OpenAI 格式的 API 介面，網頁端也有無需寫程式碼的 Studio 工具。根據官方安排，該模型預計在 10 月 15 日正式開放釋出。

為什麼重要

對開發者和獨立團隊來說，Step 5 Preview 帶來了立竿見影的實惠。做智慧體應用最怕迴圈呼叫幾十輪之後成本失控，現在多了一個兼具頂級程式碼理解能力、又便宜了近三分之二的高性價比底座，非常適合拿來重構高頻呼叫的 Agent 工作流。

對行業競爭而言，它說明頭部梯隊的比拼重心已經從單純卷引數轉向了工程效率。把 600B 的底子壓進 27B 的啟用體量，還把價格打下來，會直接逼著其他開源和閉源廠商在價效比與長文本推理速度上繼續跟進。

我們認為階躍星辰這步棋走得很精明：它沒有去硬拼單次問答的感官驚豔度，而是死磕智慧體落地的核心門檻。不過目前它依然掛著 Preview 的標籤，面對真實世界裡千奇百怪的工具呼叫和極端 Corner Case，能否在 10 月 15 日正式釋出後保持穩定，依然是它需要證明的事。