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 是阶跃星辰为 Agent 生产化阶段推出的开源 Flash 模型，稀疏 MoE 架构，最高能跑到 400 Tokens/s。优化方向集中在 Agent、Coding、Search 和多模态工作流上，速度、成本、执行可靠性、复杂任务完成度这四样之间取了个平衡，给开发者当生产级 Agent 的底座。

Step 3.7 Flash的主要功能

• 原生多模态理解与执行：UI、图表、文档、图片、应用界面都能直接看懂，复杂的视觉信息转成结构化结果、代码或者可执行任务；图像看不清时它还会自己裁剪、放大、重读一遍。
• 联网与视觉搜索增强：联网检索和图像搜索都做了加强，开放的信息环境里能跨文本、跨图像找材料，多来源的证据会互相印证。
• 高可靠工具调用与编排：长程多轮的 Agent 工作流里，调 API、开浏览器、用终端、操作 Office 工具、对接外部系统都能稳住，任务不会跑着跑着偏掉。
• Agent 生态兼容优化：针对 Claude Code、KiloCode、RooCode、OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw 等主流 Agent 框架，以及 MCP/Skills 协议，都做了兼容适配。
• 本地与云端双部署：云端 API 能调，本地部署也针对个人工作站做过优化，另外给了 GGUF 的多精度端侧版本。

Step 3.7 Flash的技术原理

• 稀疏 MoE 架构：总参数 196B，外加 1.8B 的 ViT，激活只有 11B，能力和推理成本之间的账算得更划算。
• 视觉感知-搜索-推理融合：视觉感知、搜索、推理串在一起，碰上复杂的视觉问题会主动去搜，找别的材料交叉验证。
• 长程任务轨迹保持：多轮 Agent 工作流里靠优化把任务轨迹拉齐，跑偏和执行失败的情况少一些。
• 多精度端侧优化：支持 GGUF 格式，本地部署时按硬件条件挑合适的精度。

如何使用Step 3.7 Flash

• 云端接入
  • 国内开放平台 API：打开 https://platform.stepfun.com 注册账号，拿到 API Key 就能用标准接口调用。
  • 海外开放平台 API：海外节点走 https://platform.stepfun.ai ，做国际业务时用这个。
  • Studio 在线体验：打开 https://studio.stepfun.com/ ，什么都不用配，网页上就能试对话和多模态能力。
• 开源部署
  • GitHub 仓库：去 https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash 下载代码和权重，照文档在本地或服务器上部署。
  • Huggingface 模型：模型文件在 https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash ，Transformers 这些主流框架可以直接加载推理。
  • Modelscope 模型：国内开发者可以从 https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-3.7-Flash 拉，速度快些。
  • 端侧 GGUF 版本：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash-GGUF 有多精度量化版本，个人工作站甚至配置更低的设备也能跑起来。
• 应用端与生态
  • 阶跃 AI App：下载阶跃 AI 移动端应用，手机上就能试 Step 3.7 Flash 的问答和 Agent 能力。
  • Agent 框架接入：在 Kilo Code、Nous Research（Hermes Agent）这些已验证的 Agent 工具里填上 Step 3.7 Flash 的 API 端点，就能拿它当底层模型驱动 Coding 和自动化工作流。

Step 3.7 Flash的核心优势

• 极速推理：单次请求最高 400 TPS，高频、多轮、等不起的 Agent 应用正合适。
• 激活参数极低：激活参数只有 11B，推理成本低，性价比很高。
• 生产级可靠性：Toolathlon（49.5%）、ClawEval-1.1（67.1%）、GDPval（45.8%）这些真实环境基准上成绩稳定。
• 多模态深度理解：SimpleVQA（79.2%）、V*（95.3%）这类复杂视觉任务上，水平和更大规模的旗舰模型差不多。
• 生态即插即用：主流 Agent 框架和 MCP/Skills 协议都预先适配过，接入时省事。

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：SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 上成绩靠前，代码生成、调试、终端操作这些开发任务能稳定跑。
• 多模态知识工作：UI 界面、图表、文档都能自动看懂，给出结构化分析或者操作指引，产品分析、设计评审、写软件教程都用得上。
• 企业流程自动化：调 API、调 Office 工具、接外部系统都比较稳，塞进企业工作流里做数据录入、报表生成、跨系统操作都行。
• 视觉搜索与验证：信息不确定时会自己发起图像搜索做交叉验证，电商比价、内容审核、事实核查都能用。