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StepFun lancia Step 5 Preview da 600 miliardi di parametri con un 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 attivati, una finestra di contesto da 1 milione di token e accesso alle API completamente aperto.

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-20

StepFun ha rilasciato un modello che riunisce nella stessa scheda tecnica due caratteristiche apparentemente in contrasto: 600 miliardi di parametri complessivi e un carico 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 rivolto ad attività di sviluppo software, ricerca e finanza di lunga durata, anziché a brevi scambi in chat.

Step 5 Preview è stato annunciato il 20 settembre. L’accesso completo alle API è già aperto, mentre l’azienda prevede di rilasciare i pesi del modello il 15 ottobre. 凤凰网科技 ha riportato la notizia del lancio e le specifiche.

600 miliardi di parametri, 27 miliardi attivi per token

Step 5 Preview usa un’architettura mixture-of-experts sparsa. I suoi 600 miliardi di parametri rappresentano la capacità complessiva del modello, mentre durante l’inferenza vengono attivati solo 27 miliardi di parametri per ciascun token. Questa distinzione permette a StepFun di offrire un modello con una grande capacità complessiva senza attivare tutti i parametri per ogni token.

L’architettura accetta input testuali e visivi e produce output testuali. Il modello è progettato per compiti agentici nel mondo reale, tra cui ingegneria del software, ricerca finanziaria, progettazione front-end, generazione di asset 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 con le maggiori implicazioni per gli utenti. Permette a un singolo flusso di lavoro di conservare molto più materiale di partenza, codice, risultati degli strumenti e informazioni intermedie rispetto ai modelli limitati a finestre di contesto di lunghezza convenzionale.

StepFun presenta il modello come adatto a compiti 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. Un esperimento automatizzato di post-training ha portato l’accuratezza di Qwen3-30B-A3B su AIME24 dal 53,3% al 60%, si legge inoltre nell’articolo.

Step 5 Preview si colloca ai vertici della classifica di Artificial Analysis

Step 5 Preview ottiene 44 punti nell’Artificial Analysis Intelligence Index, collocandosi tra i primi tre modelli aperti della classifica. Il costo del modello per compito completato è pari a un ottavo di quello di Claude Opus 5 di Anthropic, riporta inoltre l’articolo.

Questi dati descrivono un confronto tra costi e capacità, non una superiorità generale nelle prestazioni. I risultati dei benchmark possono variare in base alle impostazioni del modello, ai prompt, all’accesso agli strumenti e alla progettazione della valutazione. Step 5 Preview si è piazzato subito dietro GPT-6 Astra o Claude Opus 5 nel sottoinsieme CLI di Agents’ Last Exam, nella valutazione della ricerca sugli investimenti finanziari FrontierFinance e nella valutazione della ricerca approfondita tra domini DRACO, precedendo gli altri modelli aperti partecipanti, secondo l’articolo.

L’ingegneria del software precede il rilascio dei pesi

StepCodeBench, sviluppato internamente da StepFun, comprende 553 repository di codice, nove tipi di compiti e 33 linguaggi di programmazione. Il modello ha mostrato buoni risultati nel tasso complessivo di successo dei compiti e nella stabilità tra scenari, riporta l’articolo.

Gli scenari applicativi descritti nell’articolo comprendono la modifica di una scheda di sviluppo ESP32, la progettazione front-end, la generazione di asset 3D e l’intero flusso di lavoro della ricerca finanziaria. Il compito relativo a ESP32 è proseguito per oltre tre ore, secondo l’articolo.

L’accesso alle API è già disponibile, mentre il rilascio dei pesi completi del modello è previsto per il 15 ottobre. Il rilascio offrirà una verifica più ampia della capacità di un modello da 600 miliardi di parametri, di cui 27 miliardi attivi, di combinare la persistenza di un contesto lungo, input multimodali e disponibilità aperta senza imporre costi di implementazione tali da annullare il vantaggio di efficienza dichiarato.