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    新浪科技訊 2月2日晚間消息,階躍星辰披露下一代模型 Step 4 的最新進展。階躍星辰方面表示,目前 Step 4 的訓練工作已經啟動,公司將邀請開發者深度參與共建,共同定義下一代 Agent 基礎

    階躍星辰開源Agent 基模 Step 3.5 Flash 下一代模型已開啟訓練

      新浪科技訊 2月2日晚間消息,階躍t基階躍星辰披露下一代模型 Step 4 的星辰下代最新進展。階躍星辰方面表示,開源目前 Step 4 的模S模型訓練工作已經啟動,公司將邀請開發者深度參與共建,已開共同定義下一代 Agent 基礎模型。啟訓目前,階躍t基階躍星辰已圍繞 AI+終端體系發布了超 30 款模型,星辰下代重點發力語言基礎大模型及多模態和端云結合方向。開源

      今日,模S模型階躍星辰發布并開源最新基座模型 Step 3.5 Flash。已開據介紹,啟訓Step 3.5 Flash 采用了稀疏混合專家(MoE)架構,階躍t基總參數量達 1960 億,星辰下代每個 Token 僅激活約 110 億參數,開源實現了推理能力與運行效率的平衡,顯著提升模型在復雜 Agent 工作流中的響應速度。

      越來越多開發者從單純提示詞工程轉向 Agent 和 Workflow 的構建。不過,盡管底層模型強大,但在規模化場景下往往不夠穩定、響應過慢、成本過高。Step 3.5 Flash 為此進行了專項優化,在單請求代碼類任務上,最高推理速度可達每秒 350 個 token,滿足多步推理中的低延遲響應需求。

      在針對智能體能力的 τ2-Bench、BrowseComp 等測試,以及 LiveCodeBench V6 代碼挑戰和 AIME 2025 數學競賽中,Step 3.5 Flash 均取得了亮眼成績,且在 Agent 場景和數學任務上極具競爭力。此外,在實際應用場景中,Step 3.5 Flash 也展示了強大的自動編程與“端云協同”能力,不僅能基于自然語言指令自動構建復雜的可視化地理空間系統,還能作為“云端大腦”將復雜的用戶需求拆解為多個子任務,協同本地設備高效完成跨平臺數據分析與決策支持。

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    責任編輯:何俊熹

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