阶跃星辰发布 Step 5 Preview 模型：600B 稀疏 MoE 架构，专为长程 Agent 任务优化
2026/10/15 14:12阅读量 5
阶跃星辰（StepFun）正式开放 Step 5 Preview 模型的权重下载。该模型采用 6000 亿参数规模的稀疏混合专家（MoE）架构，旨在解决长程 Agent 任务中的复杂推理与执行挑战。此举标志着其在构建面向实际应用的大型语言模型方面取得重要进展。
事件概述
阶跃星辰（StepFun）近日宣布开放其最新一代大语言模型 Step 5 Preview 的权重。该模型在架构设计与应用场景上进行了针对性优化，重点聚焦于提升智能体（Agent）在长程任务中的表现。
核心信息
- 模型规模与架构：Step 5 Preview 拥有 6000 亿（600B） 参数的总规模，采用稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts, MoE）架构。这种设计能够在保持高计算效率的同时，提供强大的模型能力。
- 目标场景：该模型专门针对 长程 Agent 任务（Long-horizon Agent Tasks） 进行设计和训练。这意味着它在处理需要多步推理、长期记忆维持以及复杂环境交互的任务中，具备更强的稳定性和准确性。
- 开源状态：目前模型权重已正式开放下载，开发者社区可获取相关资源进行本地部署或二次开发。
值得关注
随着 AI Agent 成为行业热点，能够胜任长程、复杂任务的模型成为竞争焦点。Step 5 Preview 的发布展示了阶跃星辰在大规模稀疏 MoE 模型训练及垂直场景优化上的技术积累，为后续更复杂的自动化工作流应用提供了底层基础。