阶跃星辰推出大参数MoE模型，瞄准智能体工作赛道

有人在找性能够强、成本又低的AI大模型做日常工作，这次国内团队出了新选择。

阶跃星辰（StepFun）近日发布了全新旗舰模型Step 5 Preview，官方定位是面向智能体（能自主完成复杂任务的AI）工作的模型。这款模型采用混合专家（MoE，一种只激活部分参数计算、提升效率的AI架构）设计，总参数达到6000亿，每次计算激活270亿参数，支持百万token上下文（token可以理解成AI处理信息的基本单位，百万token大约对应75万字的文本），同时还具备视觉处理能力。

官方表示，这款模型在软件工程和专业知识工作领域已经达到前沿性能水平，金融领域的表现尤其突出，不仅能覆盖广泛的软件工程任务，还可以长期稳定执行长周期任务。最关键的一点是，它在保持同等智能水平的同时，实现了任务成本的大幅降低。

@StepFun_ai 认为：这款模型推动了效率边界的进步，能为智能体工作带来前沿级性能。@berryxia 总结称，该模型的定位就是专门面向智能体工作，在长周期任务上的持续执行能力是它的优势。

截至2026年，MoE架构已经成为前沿AI模型的主流，今年发布的开源大模型里，超过六成采用了稀疏MoE架构。Gartner预测，到2027年，超过六成五的工程团队都会使用企业级AI编码智能体。越来越多的团队开始用AI处理需要长周期跟进的任务，成本降下来之后，更多中小团队也能用得起前沿水平的AI。

StepFun已经公开了按每百万token计算的API定价，感兴趣的开发者和企业都可以直接试用。当越来越多成本更低的专业级智能体模型出现，接下来，会有更多小团队能用AI做以前只有大企业才负担得起的复杂工作吗？