Step 3.7 Flash – 阶跃星辰开源的新一代 Flash 模型

Step 3.7 Flash是什么

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰面向 Agent 生产化阶段推出的新一代开源 Flash 模型，采用稀疏 MoE 架构，最高生成速度达 400 Tokens/s。模型围绕 Agent、Coding、Search 与多模态工作流进行系统优化，在速度、成本、可靠执行和复杂任务完成能力之间取得平衡，为开发者构建生产级 Agent 的高效率基座模型。

Step 3.7 Flash的主要功能

• 原生多模态理解与执行：原生理解 UI、图表、文档、图片和应用界面，将复杂视觉信息转化为结构化结果、代码生成和可执行任务，支持自主裁剪、放大、重读图像。
• 联网与视觉搜索增强：强化联网检索与图像搜索，在开放信息环境中跨文本与图像主动获取并交叉比对多源证据。
• 高可靠工具调用与编排：在长程多轮 Agent 工作流中稳定调用 API、浏览器、终端、Office 工具和外部系统，保持任务轨迹一致。
• Agent 生态兼容优化：针对 Claude Code、KiloCode、RooCode、OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw 等主流 Agent 框架及 MCP/Skills 协议进行兼容适配。
• 本地与云端双部署：支持云端 API 调用，同时针对个人工作站本地部署优化，提供 GGUF 多精度端侧版本。

Step 3.7 Flash的技术原理

• 稀疏 MoE 架构：总参数 196B + 1.8B（ViT），激活参数仅 11B，实现模型能力与推理成本的更优平衡。
• 视觉感知-搜索-推理融合：将视觉感知、搜索与推理过程深度结合，面对复杂视觉问题时主动发起搜索进行交叉验证。
• 长程任务轨迹保持：在多轮 Agent 工作流中通过优化保持任务轨迹一致性，降低跑偏和执行失败率。
• 多精度端侧优化：提供 GGUF 格式支持，适配不同硬件资源的本地部署需求。

如何使用Step 3.7 Flash

• 云端接入

• 国内开放平台 API：访问 https://platform.stepfun.com注册账号，获取 API Key 后即可通过标准接口调用模型能力。

• 海外开放平台 API：访问 https://platform.stepfun.ai 进行海外节点接入，适合国际业务场景。

• Studio 在线体验：进入 https://studio.stepfun.com/ 无需配置即可在网页端直接体验模型对话与多模态能力。

• 开源部署

• GitHub 仓库：前往 https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash下载完整代码与权重，按文档完成本地或服务器部署。

• Huggingface 模型：在 https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash获取模型文件，支持 Transformers 等主流框架直接加载推理。

• Modelscope 模型：通过https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-3.7-Flash下载，适合国内开发者快速拉取。

• 端侧 GGUF 版本：访问 https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash-GGUF 获取多精度量化版本，可在个人工作站甚至低配置设备上流畅运行。

• 应用端与生态

• 阶跃 AI App：下载阶跃 AI 移动端应用，直接在手机上体验 Step 3.7 Flash 的问答与 Agent 能力。

• Agent 框架接入：在 Kilo Code、Nous Research（Hermes Agent）等已验证的 Agent 工具中配置 Step 3.7 Flash 的 API 端点，可作为底层模型驱动 Coding 与自动化工作流。

Step 3.7 Flash的核心优势

• 极速推理：单请求最高 400 TPS，适合高频、多轮、低等待的 Agent 应用。
• 激活参数极低：仅 11B 激活参数，推理成本大幅降低，性价比极高。
• 生产级可靠性：在 Toolathlon（49.5%）、ClawEval-1.1（67.1%）、GDPval（45.8%）等真实环境基准中表现稳定。
• 多模态深度理解：在 SimpleVQA（79.2%）、V*（95.3%）等复杂视觉任务上媲美更大规模旗舰模型。
• 生态即插即用：针对主流 Agent 框架和 MCP/Skills 协议预优化，降低接入成本。

Step 3.7 Flash的项目地址

• 项目官网：https://static.stepfun.com/blog/step-3.7-flash/

• GitHub仓库：https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash

Step 3.7 Flash的同类竞品对比

对比维度	Step 3.7 Flash	Step 3.5 Flash	Gemini 2.5 Flash
架构	稀疏 MoE，196B/11B 激活	前代 Flash 架构	未知
最高速度	400 TPS	较低	较高
SWE-Bench Pro	56.3	51.3	55.6
Terminal-Bench 2.1	59.5	53.4	62.0
SimpleVQA (Tool)	79.2	78.2	78.2
V (Python)*	95.3	89.0	96.9
ClawEval-1.1	67.1	43.6	57.8
Toolathlon	49.5	33.3	52.8
HLE (Tool)	47.2	35.7	45.1
开源	✅ 完全开源	✅ 开源	❌ 闭源

Step 3.7 Flash的应用场景

• Coding Agent：在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 中表现突出，可稳定执行代码生成、调试、终端操作等开发任务。
• 多模态知识工作：自动理解 UI 界面、图表、文档，生成结构化分析或操作指引，适用于产品分析、设计评审、软件教程生成。
• 企业流程自动化：通过稳定调用 API、Office 工具和外部系统，嵌入企业工作流执行数据录入、报表生成、跨系统操作。
• 视觉搜索与验证：在信息不确定时主动发起图像搜索和交叉验证，适用于电商比价、内容审核、事实核查。

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