开源Top2！实测阶跃Step 5 Preview，真有点猛啊…
激活参数仅27B
开源Top2！实测阶跃Step 5 Preview，真有点猛啊… 量子位
开源Top2！实测阶跃Step 5 Preview，真有点猛啊…
昨天，阶跃星辰毫无预兆地端出了最新一代旗舰基座模型——Step 5 Preview。
Agent能力大幅提升，在Artificial Analysis的最新评测中，Step 5 Preview取得44分，直接冲到全球开源Top 2。
可以说很有竞争力了，单个任务成本仅为Opus 5的12.5%。
AA榜单中，Step 5 Preview位于Intelligence Index与单任务成本权衡的「帕累托前沿」。
阶跃挺久没出现在这么靠前的位置了，之前两代模型都聚焦在Flash这个档位。
榜单上你追我赶，今天刷掉一个，明天又冒出来一个。真到要用的时候，模型到底行不行，完全是另外一码事。
所以API一接上，我直接给Step 5 Preview上强度，让它操作Blender，给我建一个后室出来。
结果等它自己折腾了一个多小时，我打开文件夹，再点开渲染好的MP4，直接看愣了。
VHS录像质感、镜头噪点、昏黄灯光，人物走路的时候甚至还有脚步声。
第二个任务，我让它照着1999年的《LEGO Racers》，直接搓一个乐高赛车游戏。
赛道、赛车、人机车手、实时排名都有，甚至连发动机音效都给配上了。
也可能主要还是因为我车技菜，经常一脚油门直接创路障上，有时候甚至连人机都跑不过。
你要知道，我是晕3D的。前面两个任务搓完，差点没搁工位上吐出来。。。
最后再奉上一个《花屋》建模，接下来咱还是做点简单的2D任务吧。
先做了个霓虹跑酷小游戏。有意思的是，我专门用了和阶跃上一代官网Demo类似的Prompt。
道路两旁加了高楼，视觉层次更完整，Game Over之后整个边框还会跟着变红，很多Prompt里没写的小细节，它自己补上了。
不过，有时候还是会出现模块溢出这种小Bug，依然得review，依然得改。
第一轮经常有些小细节不到位，离Astra那种「我咧个，这是AI做的？」的瘫软程度，肯定还有差距。
明明前面两代还都是Flash，怎么到Step 5 Preview，Agent能力突然猛了这么多？
确实很猛，Fable直接给Agent堆超模了，涌现出不少新技能点。
所以，Step 5 Preview当然也在Scaling，但它没有把「越大越好」当成唯一目标。
92层的Transformer，在控制激活规模的同时，让信息经过更多层连续变换。
复杂任务里，经常会有大量multi-hop依赖，前面搜到的信息，要经过很多步之后才能真正派上用场。
几十轮工具调用之后，上下文能轻松滚到上百万Token。如果每一层都把前面所有内容重新扫一遍，计算量很快就会爆炸。
Sparse MoE、Hybrid Sparse、Sparse GQA……本质上都是在解决上下文的问题。
索引、访存、调度这些问题处理不好，好不容易省下来的算力，全部会浪费掉。
所以Step 5 Preview在硬件上也下了不少功夫，通过底层算子和数据访问优化，让理论上的Sparse尽量真正变成实际吞吐。
有了这套软硬件基座，后面要做的事就比较清晰了，围绕Agent训一遍模型，让它能连续干活。
简单来说，如果以前模型的基本单位是「回答」，那现在就变成了「Loop」。
最终，通过Long-horizon RL、Context Compaction等方法，团队让Step 5 Preview在几十轮工具调用之后，还能记得自己到底要干嘛。
踩在「性能×成本」的甜蜜点上，把有限的计算预算尽量花在真正影响Agent能力的地方。
从Step 3.5 Flash，到Step 3.7 Flash，再到今天的Step 5 Preview，路线其实没怎么变——
大模型竞赛打到今天，依旧天上一天地上一年，战场始终瞬息万变，唯一不变的共识是：
新的模型、新的技术路线不断把能力边界往前推，曾经足以建立巨大壁垒的领先优势，很多时候几个月就会被追平。
Stanford 2026 AI Index里有个数据很有意思。
截至2026年3月，Anthropic、xAI、Google和OpenAI四家公司最顶尖的模型，在Arena上的差距已经压缩到了25个Elo以内。
一方面，Frontier的门槛越来越高；另一方面，Frontier内部又越来越拥挤。
单纯追逐某一个Benchmark、某一次榜单第一，已经很难定义一家模型公司的长期位置。
Benchmark上的智能，又能不能真正迁移到复杂、开放、长程的真实任务里？
Astra同样如此，Coding其实没提升多少，但把Computer use的心智站住了。
说实话，这才是AI行业最有意思的地方，要是真靠Scaling解决一切，跟制造业有啥区别啊。
更强的推理、更长的Context、更低的延迟、更少的激活、更强的多模态、更好的Agent能力……
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