阶跃星辰 Step 5 Preview 开源完整权重：6000 亿参数只激活 270 亿，100 万 token 上下文
10 月 15 日上午 11 点，阶跃星辰把旗舰基座模型 Step 5 Preview 的完整权重挂上了 Hugging Face 和 ModelScope。6000 亿总参数、每个 token 只激活 270 亿、100 万 token 上下文窗口，三个数字摆在一起，等于宣称用同档能力模型的零头成本去跑长任务。权重不要钱，可真要把这台机器开起来，企业账上要准备的东西并不少。
模型本体 9 月 20 日就已发布。阶跃星辰给它的定位是可持续处理复杂任务的主力工作模型，重点面向 AI 编程、软件工程、专业知识工作和金融场景。
据阶跃星辰官网产品页披露，Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B，每个 token 激活 27B 参数，支持 100 万 token 上下文窗口，原生支持文本与视觉输入。
官方给出的成绩单里有两个数字被反复引用。一个是 Artificial Analysis 综合智能指数 44 分，官方称位居全球开源前三；另一个是单任务成本约为 Claude Opus 5 的八分之一。
一、这次开源放了什么进去
10 月 15 日的释放不只是权重文件。据《科创板日报》报道，阶跃星辰同步开放的还有 BF16 与 FP8 两个精度版本、技术博客、配套开源开发工具以及部署指南，模型权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
精度给两套，实际指向两种部署预算。BF16 保留更高的数值精度，适合对输出稳定性要求苛刻的场景；FP8 把权重体积压下来，对显存吃紧的团队更友好，代价是量化带来的精度折损。
推理框架的适配也一并给出。据澎湃新闻报道，开发者可以用 vLLM 或 SGLang 部署兼容 OpenAI 接口的 API 服务，也可以用 Transformers 做离线推理，把模型接进自有数据、工具与系统。
技术博客里披露的设计细节比参数更值得看。官方介绍称，模型采用 92 层窄深架构和 Sparse GQA，通过 Block-wise Token Merging 把索引器与 Top-k 选择的成本降低 8 倍。这些工程改动直接决定了长上下文在实际服务里到底能不能用。
二、600B 与 27B 的账
稀疏 MoE 的核心，是把前馈层拆成大量专家，每个 token 只被路由进其中一小撮。模型装了多少知识按 600B 算，一次前向传播要烧多少算力按 27B 算，比例大约 22 比 1。
省下来的算力会落到两个地方：生成速度和每百万 token 的报价。据人民网上海频道报道，Artificial Analysis 综合智能指数显示，Step 5 Preview 每完成一项智能指数任务的成本约为 0.71 美元，输入、输出价格分别为每百万 token 1 美元和 2.7 美元。
这里有一个经常被混用的概念需要拆开。稀疏激活省的是计算，不是存储。600B 参数即便按 FP8 精度存放，也是接近 600GB 的体量，单机八卡未必宽松，实际部署还得给 KV Cache 留出余量。
账算清楚只剩两句。MoE 降低的是调用成本，不是部署成本；想按量调用，账单确实比同档闭源模型轻，想自己把模型跑起来，门槛一点没降。
三、百万 token 对 Agent 意味着什么
长上下文过去常被当成发布会的装饰数字，因为宣称和可用之间隔着一整套推理框架。100 万 token 是另一个量级，一整套中等规模的代码仓库、几本技术手册、一个季度的会议纪要，可以一次性塞进去。
对 Agent 任务来说，这等于把先检索再干活压缩成边看边干。多轮工具调用不必频繁做切片召回，产出质量也就少了一层对检索精度的赌。
官方在技术博客中提到，模型把上下文压缩纳入端到端策略训练，支持 Agent 整理任务状态后继续执行，并采用长程任务强化学习与百万级可验证环境。这些设计针对的正是几十小时不间断运行的场景。
原生视觉输入则把可处理的素材从纯文本扩展到截图、界面和图纸。软件工程与前端设计类任务因此少了一道转文字的损耗，多模态信息的原始结构得以保留。
四、榜单热度与办公入口
榜单层面，Artificial Analysis 的综合智能指数给到 44 分。需要说清的是，这张表是全模型总榜，同时包含开源与闭源模型，官方的表述是在开源模型中排进全球前三。
单项成绩的分布并不均衡。据阶跃星辰官网公布的数据，DeepSWE v1.1 上该模型得 67.7 分，低于 GPT-6 Astra 的 74.1 与 Claude Opus 5 的 74.0；FrontierFinance 得 66.4 分，官方称位列全球第二。
开发者用脚投票的痕迹在 OpenRouter 上最明显。据上海证券报·中国证券网报道，10 月 10 日 Step 5 Preview 登顶 OpenRouter Trending 榜，并在按 token 使用量统计的日榜排名全球第二；截至 10 月 15 日，它位列该平台 token 用量周榜及日榜全球第二。
国内入口也在同步铺开。据证券日报报道，10 月 12 日腾讯旗下的 AI 办公工作台 WorkBuddy 接入 Step 5 Preview，该模型在 WorkBuddy 独家限时免费开放两周。对模型方来说，这是一条触达办公用户的通道；对平台方来说，免费期结束后用户是否留存，取决于真实任务中的交付质量。
五、企业选型要过的几道坎
44 分与八分之一成本这两个数字，来源需要分开看。44 分来自第三方评测榜单，八分之一则是官方基于智能水平相当的测算，测试集构成、任务类型与上下文长度都会影响结论。
OpenRouter 的热度反映的是调用量与用量增长，不是能力上限。排名高说明便宜好用、接入顺手，不能反推它在你的任务上一定强过闭源旗舰。
部署门槛同样真实。FP8 权重接近 600GB，自建推理还要算上并发能力、KV Cache 与运维人力；对没有 GPU 团队的团队来说，权重开放的意义更多在于可审计与可二次开发，而不是立刻省下全部调用费。
更稳妥的做法是拿自己最常见的几类任务做同题实测。官方披露，在内部与外部专家评测中约 70% 的参与者认为模型能自主完成中等偏上复杂度的编程任务，这个比例可以作为起点，但不能替代你自己的验收标准。
开源权重把选择权交回给了使用方。能不能用出账面上的性价比，取决于你是否清楚自己跑的是长任务还是短问答、是自建还是调 API。
当同档智能可以用更低成本实现时，Agent 产品真正被解开的是哪一段约束——是预算，还是记忆衰减？这个问题，阶跃把答案留给了使用者去验证。
参考资料
- 阶跃星辰官网：《阶跃发布旗舰模型 Step 5 Preview：向前一步，智能效率的新一代“帕累托前沿”》
- 上海证券报·中国证券网：《阶跃Step 5 Preview登顶OpenRouter全球榜单 10月15日正式开源》
- 澎湃新闻：《阶跃Step 5 Preview开放权重，位列OpenRouter Token用量周榜第二》
- 人民网上海频道：《小参数高性能，阶跃新模型全球开源前三》
- 上海市徐汇区人民政府：《阶跃星辰发布新旗舰Step 5 Preview，跻身AA榜单全球开源前三》
- 证券日报：《阶跃Step 5 Preview接入腾讯WorkBuddy》