Релиз модели21 сентября 2026 г., 12:17 МСК🤖 Auto

StepFun Step 5 Preview: 600B MoE за $1/1M токенов

StepFun представила флагманскую модель Step 5 Preview для агентных задач. Это 600B-параметровая MoE-архитектура с 1M контекстом, предлагающая высокую эффективность при значительно более низкой цене, чем у конкурентов.

Баннер новости 7934

Архитектура и спецификации

Step 5 Preview — это разреженная модель Mixture-of-Experts (MoE) с 600 миллиардами общих параметров, из которых на один токен активируется около 27 миллиардов (4,5% весов). Ключевая особенность архитектуры — узкий и глубокий стек из 92 слоев Transformer, что, по мнению разработчиков, улучшает многошаговое рассуждение в длинных префиллах. Модель поддерживает ввод текста, изображений и видео, а также имеет окно контекста в 1 миллион токенов.

Производительность и бенчмарки

StepFun позиционирует модель как решение для программирования, профессиональной работы с знаниями и финансов. В сравнительных тестах модель демонстрирует результаты, близкие к лидерам рынка, но с важным нюансом: Step 5 Preview тестировалась в режиме «High effort», тогда как конкуренты — в «Max». Независимая оценка от Artificial Analysis поставила модели 44 балла в Intelligence Index (медиана для аналогичных моделей — 24 балла).

Бенчмарк Step 5 Preview Claude Opus 5 GPT-6 Astra
FrontierFinance 66.4 69.7 55
DRACO 83.3 87.6 76.8
DeepSWE v1.1 (код) 67.7
StepCodeBench 49.0
ProgramBench 80.5

Экономическая эффективность

Главный аргумент StepFun — ценовое предложение. API-тарификация составляет $1.00 за 1M входных токенов (при промахе кэша) и $2.70 за 1M выходных токенов. Для сравнения, медианные цены у конкурентов составляют $1.88 за ввод и $10.00 за вывод. Однако стоит учитывать, что модель генерирует более verbose-рассуждения, что увеличивает объем выходных токенов.

Доступность и планы

На данный момент модель доступна только через хостинг API и платформу StepFun. Открытые веса (open weights) будут опубликованы 15 октября 2026 года. Для самостоятельного развертывания потребуется серверное оборудование с поддержкой мульти-GPU, так как модель в формате BF16 занимает около 1.2 ТБ памяти (без учета KV-cache). В тестах агентов модель продемонстрировала способность выполнять 950 веб-запросов в одном действии и оптимизировать ядра H100 до 508 TFLOPS.

Бенчмарки

БенчмаркStep 5 PreviewClaude Opus 5GPT-6 AstraQwen3-30B-A3B (baseline)Qwen3-30B-A3B (post-training)
FrontierFinance66.4%69.7%55%
DRACO83.3%87.6%76.8%
AIME2453.3%60%

Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.

Источник: MarkTechPost ↗