智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 王涵
編輯 | 心緣
智東西2月2日報道，今日，階躍星辰Step 3.5 Flash開源并上線，該模型在Agent場景和數(shù)學任務上能力逼近閉源模型，能夠勝任復雜、長鏈條任務，是階躍星辰迄今最強的開源基座模型。
▲Step 3.5 Flash開源頁面（來源：Hugging Face）
就在上周，階躍星辰宣布由曠視科技聯(lián)合創(chuàng)始人、千里科技董事長印奇正式出任董事長，并完成華勤、騰訊等參投的超50億元B+輪融資。這也是印奇履新后，階躍星辰在開源模型領域的首個大動作。
在智能密度對比圖中可以看出，Step 3.5 Flash以約200B的參數(shù)量，取得了81.0的分數(shù)，在所有模型中智能密度最高。在單請求代碼類任務中，Step 3.5 Flash的推理速度最高可達到350TPS。
▲智能密度對比圖
Step 3.5 Flash采用稀疏MoE架構，每個token僅激活約110億個參數(shù)（總計1960億參數(shù)），在保證模型能力的同時提升推理效率。
包括華為昇騰、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技、天數(shù)智芯、阿里平頭哥在內的多家芯片廠商，已率先完成對Step 3.5 Flash的適配。
開源地址：
GitHub：
https://github.com/stepfun-ai/Step-3.5-Flash/tree/main
Hugging Face：
https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.5-Flash
一、性能全面逼近閉源大模型，最高推理速度達350TPS
在基準測試成績上，推理能力方面，Step 3.5 Flash在AIME 2025、IMOAnswerBench、HMMT 2025等數(shù)學競賽級任務中分別取得了97.3、88.8、96.2的分數(shù)，均排名第二，Step 3.5 Flash開啟Parallel Thinking后的增強性能排名第一。
在編碼能力上，Step 3.5 Flash在LiveCodeBench-V6測試中得分86.4，排名第三，開啟Parallel Thinking后，其僅次于Gemini 3.0 Pro。
在智能Agent能力上，Step 3.5 Flash在BrowseComp測試中得分69.0，僅次于kimi K2.5；在xbench-DeepSearch測試得分54.0，僅次于GPT-5.2 xhigh。
▲基準測試成績
該模型采用稀疏混合專家（MoE）架構，總參數(shù)量達1960億，單個token僅需激活約110億參數(shù)。
針對長文本處理場景，Step 3.5 Flash三路多Token預測（MTP-3）技術，Step 3.5 Flash在典型使用場景中實現(xiàn)了每秒100-300個token的生成吞吐量，在單請求代碼類任務中峰值可達350TPS。
在長上下文任務中，模型僅聚焦關鍵信息區(qū)域，降低冗余計算開銷，可支撐256K長度的長文本理解與生成。
據(jù)官方介紹，Step 3.5 Flash專為智能體任務構建，集成了可擴展的強化學習框架以實現(xiàn)持續(xù)的自我改進。
該模型通過采用3:1滑動窗口注意力（SWA）比例，即每層全注意力層配以三層SWA層。這種混合方法確保模型在處理海量數(shù)據(jù)或長代碼庫時性能穩(wěn)定，同時降低了標準長上下文模型通常所需的計算開銷。
針對可訪問性優(yōu)化，Step 3.5 Flash可以在高端消費級硬件，如Mac Studio M4 Max、NVIDIA DGX Spark等上安全運行，確保數(shù)據(jù)私密性的同時不犧牲性能。
二、幾秒算出等差數(shù)列，還能一句話搭建可視化平臺
智東西第一時間上手體驗，首先數(shù)學方面，我們先考考Step 3.5 Flash一個把很多大模型都難倒了的問題：9.9和9.11誰大？Step 3.5 Flash幾乎立刻就給出了思考過程和正確答案，但是在回答中出現(xiàn)了將9.9誤輸出為99.9的錯誤。
▲9.9和9.11比大小
那再復雜一些的數(shù)學題呢？階躍星辰官方給出案例，Step 3.5 Flash可以快速計算復雜數(shù)學題并輸出正確答案。
Prompt：請在不使用外部工具的情況下，依次計算并列出以下等差數(shù)列的和：從第1項開始，首項為100，公差為-3的前50項和；13+23+…+103的和；1!+2!+3!+4!+5!的和；2^10+3^5的和；√144+?125+?√16的和。
▲快速計算復雜數(shù)學題
在智能體編程方面，Step 3.5 Flash可以基于一段文字prompt自動編程輸出可視化平臺結果。
我們讓Step 3.5 Flash生成一個模擬海浪平臺，可以看到，其生成的可視化平臺可以調節(jié)海浪的頻率和形態(tài)，還可以調整攝像頭的位置，生成效果基本符合要求。
▲生成模擬海浪平臺
官方給出了一個生成氣象情報儀表盤的例子：
Prompt：氣象情報儀表盤——一款受飛行駕駛艙啟發(fā)的三維地球可視化平臺，專為高密度數(shù)據(jù)環(huán)境設計。其搭載的定制WebGL 2.0引擎，可實時處理超過15000個動態(tài)節(jié)點及WebSocket遙測數(shù)據(jù)流。
生成結果顯示，Step 3.5 Flash展現(xiàn)出了構建低延遲數(shù)據(jù)管道與高性能地理空間可視化系統(tǒng)的能力。
▲生成氣象情報儀表盤
Step 3.5 Flash也原生支持多智能體架構，其中一個主智能體通過自主規(guī)劃和動態(tài)路由來協(xié)調復雜任務。
這個分層框架會派遣專門的“搜索”和“驗證”智能體，通過并行工具調用循環(huán)來處理信息檢索和事實核查。為確保精確性，一個“總結”智能體會將每個子智能體的執(zhí)行軌跡整合為結構化反饋，使主智能體能夠綜合生成最終連貫的響應。
▲多智能體深度研究
Step 3.5 Flash還可以端云結合，簡化本地端執(zhí)行流程。例如，用戶提出對比Mac Mini M4在各平臺的價格。
Step 3.5 Flash作為“云端大腦”，將這一復雜需求拆解為針對淘寶、京東和拼多多的具體子任務。隨后Step 3.5 Flash匯總結果，識別出拼多多為最低價平臺，并提供購買指南。
這種云端規(guī)劃顯著降低了本地Step-GUI的執(zhí)行難度，使其在從各應用抓取實時數(shù)據(jù)時獲得更高成功率。
▲對比Mac Mini M4在各平臺的價格
結語：Agent能力成為新戰(zhàn)場
無論是階躍星辰Step 3.5 Flash的開源，還是此前月之暗面Kimi K2.5的發(fā)布，都指向了Agent的能力，階躍星辰官方還透露已經開啟Step 4模型的訓練，同樣是Agent基礎模型。
Agent要求模型具備深度的邏輯推理、任務拆解、規(guī)劃執(zhí)行和工具調用能力，對模型“大腦”的性能要求更高。
模型大腦的技術迭代加速了AI技術的實用化進程，或將催生更強大的生產力工具，并可能圍繞智能體形成新的競爭格局。
