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StepFun lancia l’anteprima di Step 5 da 600 miliardi con contesto da 1 milione di token
StepFun ha rilasciato Step 5 Preview, un modello sparse-MoE con 600 miliardi di parametri complessivi, 27 miliardi di parametri attivi, una finestra di contesto da 1 milione di token e accesso API completamente aperto.
AI.info Team ·
StepFun ha rilasciato un modello che mette sulla stessa scheda tecnica due caratteristiche apparentemente in conflitto: un totale di 600 miliardi di parametri e un’impronta in fase di inferenza di 27 miliardi di parametri attivi. Step 5 Preview supporta anche una finestra di contesto da 1 milione di token, offrendo all’azienda cinese di IA un modello di punta pensato per attività prolungate di sviluppo software, ricerca e analisi finanziaria, anziché per brevi scambi in chat.
Step 5 Preview è stato annunciato il 20 settembre. L’accesso completo via API è già disponibile, mentre l’azienda prevede di rilasciare i pesi del modello il 15 ottobre. 凤凰网科技 ha riferito del lancio e delle specifiche.
600 miliardi di parametri, 27 miliardi attivi per token
Step 5 Preview utilizza un’architettura sparse mixture-of-experts. I suoi 600 miliardi di parametri rappresentano la capacità complessiva del modello, mentre durante l’inferenza ne vengono attivati solo 27 miliardi per ogni token. Questa distinzione consente a StepFun di offrire un modello con un’ampia capacità complessiva senza attivare l’intero numero di parametri per ogni token.
L’architettura accetta input testuali e visivi e produce output testuali. StepFun afferma che il modello è progettato per attività agentiche nel mondo reale, tra cui ingegneria del software, ricerca finanziaria, progettazione front-end, generazione di risorse 3D e altri flussi di lavoro che richiedono un’esecuzione prolungata, anziché una singola risposta.
La finestra da un milione di token è la scommessa principale
La finestra di contesto da 1 milione di token è la specifica del modello più rilevante per gli utenti. Permette a un singolo flusso di lavoro di conservare molti più materiali di partenza, codice, risultati degli strumenti e informazioni intermedie rispetto ai modelli con finestre di contesto convenzionali.
StepFun presenta il modello come adatto ad attività di lunga durata. In un esempio riportato, Step 5 Preview ha lavorato per 24 ore all’ottimizzazione di un kernel GPU e ha portato le prestazioni di picco del kernel MLA a 508 TFLOPS, rispetto ai 493 TFLOPS di Claude Opus 5. Il resoconto afferma inoltre che un esperimento automatizzato di post-training ha aumentato l’accuratezza di Qwen3-30B-A3B su AIME24 dal 53,3% al 60%.
Step 5 Preview si colloca ai vertici di Artificial Analysis
Step 5 Preview ottiene un punteggio di 44 nell’Artificial Analysis Intelligence Index, collocandosi tra i primi tre modelli aperti della classifica. Il resoconto afferma inoltre che il costo del modello per ogni attività completata è un ottavo di quello di Claude Opus 5 di Anthropic.
Questi dati descrivono un confronto tra costi e capacità, non una superiorità universale in termini di prestazioni. I risultati dei benchmark possono variare in base alle impostazioni del modello, ai prompt, all’accesso agli strumenti e alla struttura della valutazione. Secondo il resoconto, Step 5 Preview ha ottenuto risultati appena inferiori a GPT-6 Astra o Claude Opus 5 nella sezione CLI di Agents’ Last Exam, nella valutazione di ricerca sugli investimenti finanziari FrontierFinance e nella valutazione di ricerca approfondita multidominio DRACO, risultando però davanti agli altri modelli aperti partecipanti.
L’ingegneria del software precede il rilascio dei pesi
StepCodeBench, sviluppato internamente da StepFun, comprende 553 repository di codice, nove tipi di attività e 33 linguaggi di programmazione. Il resoconto afferma che il modello ha ottenuto buoni risultati nel tasso complessivo di completamento delle attività e nella stabilità tra i diversi scenari.
Il resoconto descrive anche scenari applicativi che includono la modifica di una scheda di sviluppo ESP32, la progettazione front-end, la generazione di risorse 3D e l’intero flusso di lavoro di ricerca finanziaria. Afferma che l’attività sull’ESP32 è proseguita per oltre tre ore.
L’accesso via API è disponibile da subito, mentre il rilascio dei pesi completi del modello è previsto per il 15 ottobre. Questo rilascio permetterà di verificare più a fondo se un modello da 600 miliardi di parametri, con 27 miliardi di parametri attivi, possa combinare la capacità di mantenere il contesto a lungo, gli input multimodali e la disponibilità aperta senza comportare costi di distribuzione tali da vanificare la sua promessa di efficienza.