一句话看懂：阶跃星辰发布旗舰基座模型 Step 5 Preview，采用 600B 总参数、单次仅激活 27B 的稀疏 MoE 架构，主打真实 Agent 任务场景，在多项高难度评测中接近 GPT-6Astra 与 Claude Opus5，同时把单任务成本压到后者的八分之一。
事件核心：发生了什么
阶跃星辰正式开放新旗舰基座模型 Step 5 Preview。它采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B，但每次推理只激活 27B，原生支持 100 万 token 上下文，并可直接处理文本与视觉输入。据 AIbase 报道，该模型在 Artificial Analysis 智能指数上得分 44，位列全球开源模型前三；单任务成本约为 Claude Opus5 的八分之一。在 Agents’ Last Exam 的 CLI 子集 ALE-CLI、金融投研评测 FrontierFinance、跨域深度研究评测 DRACO 上，Step 5 Preview 排名仅次于 GPT-6Astra 或 Claude Opus5，领先其他开源模型。完整模型权重计划于 10 月 15 日发布。
为什么重要
过去一年，开源旗舰与闭源顶配之间的差距，往往体现在“能力强但跑不起”或“便宜但不好用”的二选一上。Step 5 Preview 的思路是用稀疏 MoE 重新调节能力、效率与成本三者关系：600B 的容量保证上限，27B 的激活量控制推理开销，100 万 token 上下文和视觉输入则直接对准 Agent 长任务场景。如果其公布的评测与成本数据在开发者实测中成立，就意味着开源模型在“单位预算能买到多少智能”这条轴上又往前挪了一段，闭源模型在 Agent 工作流中的性价比优势会被进一步压缩。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，最直接的变化是 Agent 任务的试错成本下降。阶跃展示的两个长任务案例——24 小时优化 MLA GPU kernel 达到 508 TFLOPS、24 小时自动后训练把 Qwen3-30B-A3B 在 AIME24 上从 53.3% 提升到 60%——说明模型可以在无人持续干预下完成多轮修改、测量与回退。如果 API 定价延续“八分之一成本”的定位，需要跑大量并行 Agent、代码修复、前端生成或金融研究流程的团队，会优先把它放进选型清单。对创作者来说，原生视觉输入加上调用 Blender、Three.js 的能力，意味着从素材理解到可交互产物的链路可以更短。企业采购则需等 10 月 15 日权重发布后，再评估私有化部署与数据合规成本。
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值得关注的后续
一是 10 月 15 日权重实际开放的范围与许可证条款，是否允许商用与二次训练；二是 API 定价和限速是否与“八分之一成本”的说法一致，开发者实测吞吐与稳定性是否匹配；三是 GPT、Claude 及国内其他开源旗舰是否跟进调整 Agent 场景的定价或推出同级别稀疏 MoE 模型。
来源：AIbase
