23:49阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选StepFun 的 Step 3.7 Flash 模型在 Claw-Eval General 基准测试中取得第二名的成绩,该基准用于评估自主智能体。模型在多步执行和长程任务鲁棒性上表现强劲,排名仅次于 Claude Opus 4.6。这一结果显示其在真实世界智能体工作负载中的潜力。AI模型Step 3.7 FlashClaw-Eval General智能体推理模型推荐理由:StepFun 的 Step 3.7 Flash 在智能体基准 Claw-Eval General 排第二,仅次于 Claude Opus 4.6,多步执行和长程任务都强,感兴趣可以看看。原文
13:50阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStep Plan 专为 Agent 工作流设计,用户只需连接一次即可持续构建和实验。它在 Claude Code 中集成了 Step 3.7 Flash 模型,大幅降低每次 API 调用的管理成本。开发者 @codedailyML 用 Step Plan 制作了 Tarot 生成器 demo,验证了工作流的便捷性。技巧Step PlanStepFunClaude CodeStep 3.7 Flash智能体推荐理由:StepFun 的 Step Plan 让你在 Claude Code 里连一次就能持续调模型,不用反复写 API,看那个 Tarot 生成器 demo 就知道了。原文
13:50阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStepFun 根据开发者反馈发现,当 Agent 开始实际工作时,计费机制会干扰工作流。为此推出了 Step Plan,旨在降低这种干扰。同时发布了 Step 3.7 Flash 模型,配合 Claude Code 使用。这个组合可以让开发者在编程场景下更专注于任务本身。AI产品Step PlanStep 3.7 FlashClaude Code智能体编程助手推荐理由:StepFun 搞了个 Step Plan,专治 Agent 干活时的计费麻烦,还搭了 Step 3.7 Flash 和 Claude Code,编程省心不少。原文
13:50阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStepFun宣布与Cline合作,将其Step 3.7 Flash模型集成到Cline中。该模型专为代理式编程工作流设计,具备能力、速度和可靠性。从即日起,Cline用户可免费使用Step 3.7 Flash一个月。用户只需在Cline中输入'/model → Step 3.7 Flash'即可切换。AI模型Step 3.7 FlashCline编程助手智能体推荐理由:StepFun把自家Step 3.7 Flash模型免费给Cline用一个月,写代码的代理工作流更稳更快了,试试看。原文
13:50阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选StepFun 发布 Step 3.7 Flash 模型,专为高效智能体工作负载设计。该模型具备原生多模态理解、强智能体编程能力、可靠工具调用以及网页与视觉搜索工作流。模型已通过 Novita Labs 在 OpenRouter 平台上提供。StepFun 称这是为生产级 AI 智能体打造的高效方案。AI模型Step 3.7 FlashStepFunNovita LabsOpenRouter智能体推荐理由:StepFun 刚出了 Step 3.7 Flash,专为智能体打造的模型,多模态、能编程、会搜图搜网页,现在就能在 OpenRouter 上试。原文
13:49阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选Step 3.7 Flash 是开源多模态推理模型,现已在 DeepInfra API 上线。该模型支持私有端点部署,适用于专用负载场景。它专为智能体编码、工具使用、搜索和视觉工作流设计。开发者可通过 DeepInfra 的 API 直接调用。AI模型Step 3.7 FlashDeepInfra多模态推理模型开源模型推荐理由:Step 3.7 Flash 开源多模态推理模型刚上线 DeepInfra,支持私有部署,适合智能体编程和视觉任务,开发者可以试试。原文
13:49阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStepFun 的 Step 3.7 Flash 模型已在 AI 平台 ZenMuxAI 上架。该模型支持多模态输入,针对实际工作流优化,推理速度较快。用户可在 ZenMuxAI 上免费使用该模型30天。AI模型Step 3.7 FlashZenMuxStepFun多模态免费试用推荐理由:StepFun 的新模型 Step 3.7 Flash 上线 ZenMux,多模态且快,还能免费用一个月,想试试的别错过。原文
13:00@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqStepFun 的 Step 3.7 Flash 模型与 DeepSeek V4-Flash 在物理动画生成任务中直接对比。任务要求编写自包含 HTML5 Canvas 动画,包含高尔顿板、旋转六边形中弹跳的球、五个同步节拍器三个场景。Step 3.7 Flash 输出 59.6k tokens (9分57秒),DeepSeek V4-Flash 输出 52.5k tokens (6分21秒)。虽然 DeepSeek 更快,但 StepFun 在物理模拟、视觉效果和逻辑渲染三个维度全面获胜。AI模型Step 3.7 FlashDeepSeek V4-FlashStepFun代码生成基准测试1 个信源在谈推荐理由:StepFun 的 Step 3.7 Flash 在生成物理动画上把 DeepSeek V4-Flash 比下去了,慢点但模拟和画面都好很多。原文
09:34shao__meng@shao__meng精选一条推文通过对比 Claude Fable 5 和 Step 3.7 Flash 的官方 API 价格,揭示了 Claude Fable 5 的昂贵程度:输入价格约为 Step 3.7 Flash 的 50 倍,输出也是 50 倍,缓存命中输入更是高达 100 倍。若启用 Fast Mode(速度提升 3 倍,价格翻 6 倍),差距进一步拉大至 300 倍和 600 倍,且 Fast Mode 下 Step 3.7 Flash 输出速度反而更快。作者还用一个真实 Coding Agent 任务测试了 Step 3.7 Flash,它成功将混乱的 Agent 运行痕迹转化为一个可检查的本地 HTML 工具,展示了模型在复杂任务中的实用性。AI产品Claude Fable 5Step 3.7 FlashAPI 价格对比Coding Agent成本优化10 个信源在谈推荐理由:如果你在选 API 或做成本敏感的开发,这条对比能帮你省下真金白银——Claude Fable 5 的溢价远超想象,而 Step 3.7 Flash 在速度和价格上都有明显优势,做 Coding Agent 的团队值得关注。原文
11:18shao__meng@shao__meng精选开发者用 Step 3.7 Flash 完成了一个真实 Coding Agent 任务:将一组 Agent Memory 运行痕迹(包括 memory_events、structured_facts、memory_chunks 等)转化为一个本地可检查的 HTML 工具。模型先读取现有代码和测试输出,再检索 Letta、LangSmith 等工具的展示方式,最终生成单文件 agent_memory_inspector.html,展示 8 条 memory events、9 条 structured facts、9/9 场景测试通过等关键信息。这次测试表明,模型不仅能回答问题,还能理解上下文、查资料、写代码并产出可运行的工具。虽然还不是生产级观测平台,但作为 first-pass 任务,它验证了模型将真实 Agent traces 转化为可用工具的能力。AI产品Step 3.7 FlashCoding AgentAgent Memory本地工具调试推荐理由:做 Agent 开发或调试的团队,终于有个快速把混乱运行痕迹变成可视化检查工具的方法——Step 3.7 Flash 这次实测值得点开看看,可以直接复现验证。原文
09:43Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)精选StepFun 最新模型 Step 3.7 Flash 在 Artificial Analysis 基准测试中夺得速度、成本效率和端到端性能三项第一。该模型在 OpenRouter 和 Hugging Face 上获得大量关注,展现出强大的竞争力。这一成绩表明 StepFun 在推理优化和成本控制方面取得了显著突破,为开发者提供了高性价比的 AI 模型选择。AI模型Step 3.7 Flash基准测试推理优化成本效率StepFun推荐理由:做 AI 应用选型或部署推理服务的团队,Step 3.7 Flash 在速度和成本上的优势值得直接对比测试,可能帮你省下不少预算。原文
02:01阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStepFun 与 Modal 合作,发布了在 Modal 无服务器 AI 平台上部署 Step 3.7 Flash 模型的指南。该方案使用 8×H100 GPU、Modal Volumes 和 SGLang,提供 OpenAI 兼容的聊天补全端点。开发者无需管理基础设施即可快速部署和扩展推理工作负载。这降低了 StepFun 开源模型的使用门槛,让更多构建者能轻松调用。AI产品Step 3.7 FlashModalSGLang无服务器部署开源模型10 个信源在谈推荐理由:想低成本部署开源推理模型的团队,现在可以直接在 Modal 上跑 Step 3.7 Flash,免去 GPU 管理烦恼,还自带 OpenAI 兼容接口,建议试试。原文
00:31阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStep 3.7 Flash 模型专为真实世界的智能体编程任务设计,不仅追求代码生成速度,更注重在复杂输出中保持逻辑、视觉和执行的一致性。该模型在演示中展示了其在多步骤、多模态任务中的连贯性,适合需要高可靠性的编程场景。开发者 @atomic_chat_hq 的创意测试进一步验证了其能力。AI模型智能体编程助手推理模型Step 3.7 Flash多模态推荐理由:做智能体编程的开发者终于有了一个兼顾速度和一致性的模型——Step 3.7 Flash 在复杂任务中保持逻辑连贯,值得在真实项目中试试。原文
12:55阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选StepFun 的 Step 3.7 Flash 模型通过 MFA 和 AFD 技术,从设计之初就注重效率,而非事后优化。这些技术显著降低了 KV-cache 成本,使模型运行更经济高效。Fireworks AI 提供了便捷的一键部署支持,开发者可以快速上手。该模型特别适合构建智能体应用,体现了“效率优先”的设计哲学。AI模型Step 3.7 FlashKV-cache效率优化智能体Fireworks AI推荐理由:Step 3.7 Flash 通过原生效率设计解决了 KV-cache 成本痛点,做智能体应用的开发者可以直接用 Fireworks AI 一键部署,值得试试。原文
07:56Fireworks AI@FireworksAI_HQ精选76°StepFun 发布 Step 3.7 Flash,一个 196B 参数的 MoE 模型,从设计之初就针对推理效率进行优化。它采用多矩阵分解注意力(MFA)技术,KV-cache 仅为 DeepSeek 的约 22%,并通过注意力-FFN 解耦(AFD)实现硬件优化的服务。模型在 ClawEval-1.1、SimpleVQA Search 等基准测试中排名第一,支持 400 TPS 的推理速度,256K 上下文窗口,并具备三种推理级别。它专为智能体、编程、搜索和多模态工作流设计,支持本地运行(如 Mac Studio M4 Max),并采用 Apache 2.0 许可证开放权重。AI模型Step 3.7 FlashMoE推理效率MFAApache 2.0推荐理由:Step 3.7 Flash 把推理效率从模型设计阶段就考虑进去,做智能体或搜索应用的团队可以直接在 Fireworks 上试用,成本可能比 DeepSeek 低很多。原文
07:55阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选StepFun 的 Step 3.7 Flash 模型在智能体效率方面取得了新突破,通过优化推理速度和资源占用,显著提升了智能体任务的执行效率。该模型特别适合需要快速响应的自动化场景,如代码生成、数据处理等。开发者可以借助它构建更高效的智能体应用,降低延迟和成本。这一进展为智能体技术的实际落地提供了有力支持。AI模型Step 3.7 Flash智能体效率优化推理模型自动化推荐理由:做智能体开发的团队会关注——Step 3.7 Flash 直接解决了效率瓶颈,建议试试看能否优化你的自动化流程。原文
02:25阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选在 ClawCon Macao 上,阶跃星辰开发者业务总经理 EileenTal 阐述了智能体发展的下一阶段,并发布了 Step 3.7 Flash 模型。该模型强调在保持智能水平的同时大幅提升效率,旨在让 AI 真正落地到实际工作中。Step 3.7 Flash 针对开发者场景优化,降低了推理成本与延迟,使得复杂任务可以更快完成。这一发布标志着阶跃星辰从追求模型智能转向关注实际应用效率的战略转变。AI模型阶跃星辰Step 3.7 Flash智能体效率优化开发者推荐理由:阶跃星辰把 AI 从「炫技」拉回「干活」——Step 3.7 Flash 在保持智能的同时大幅提升效率,做 AI 应用落地的开发者值得关注,能直接降低推理成本。原文
00:34berryxia@berryxia精选开发者 Ivan Fioravanti 在 mlx-vlm 项目中新增了对 Step 3.7 Flash 模型的支持,将其转换为 MLX 格式后,视觉理解和文本生成功能均可在本地运行。该模型在 128GB Apple Silicon 机器上,4bit 量化版本支持 32K 上下文,生成速度超过 53 tokens/s。实测中,模型能快速准确地从截图中提取结构信息和关键元素。这一更新将高质量视觉语言任务从云端迁移到个人 Mac,兼顾隐私、速度和零额外费用,推动本地多模态 AI 进入实用阶段。AI产品mlx-vlmStep 3.7 Flash本地多模态Apple Silicon视觉理解推荐理由:本地跑通高质量视觉语言模型,做多模态应用或隐私敏感项目的开发者可以直接在 Mac 上体验,无需依赖云端,值得一试。原文
05:27marktechpost@Asif RazzaqStepFun 发布了 Step 3.7 Flash,一个 198B 参数的 MoE(混合专家)视觉语言模型,原生支持视觉理解、256k 上下文窗口和 Advisor Mode(顾问模式)。该模型针对编程智能体和搜索工作流进行了优化,能够在复杂任务中提供高效推理和代码生成能力。Step 3.7 Flash 的发布标志着多模态大模型在专业领域应用的重要进展,尤其适合需要长上下文理解和视觉-语言联合推理的场景。AI模型Step 3.7 FlashMoE视觉语言模型编程智能体搜索工作流推荐理由:做 AI 编程智能体或搜索应用的团队可以直接用上 256k 上下文和视觉能力,Step 3.7 Flash 的 Advisor Mode 能显著提升复杂任务处理效率,值得关注。原文
23:00阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选StepFun 发布了 Step 3.7 Flash 模型,专为智能体工作流优化。该模型旨在提升 AI 代理在复杂任务中的执行效率。NousResearch 的用户将在其 Hermes Agent 平台上率先使用该模型。这一合作将推动智能体技术的发展,为开发者提供更强大的工具。AI模型智能体Step 3.7 FlashNousResearchHermes Agent工作流优化推荐理由:智能体开发者终于有了专门优化工作流的模型——Step 3.7 Flash 直接解决了代理任务执行效率问题,做自动化流程的团队值得关注。原文
14:36阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI88°阶跃星辰发布了 Step 3.7 Flash 模型,专注于智能体效率,在 ClawEval-1.1、SimpleVQA Search 等基准测试中取得领先成绩。该模型采用 198B 稀疏 MoE 架构,约 11B 活跃参数,支持 400 TPS 推理速度和 256K 上下文,并提供三种推理级别。它擅长理解 UI、图表、文档和图像,并能直接编写代码或调用工具执行操作,在 τ²-bench 上工具调用可靠性超过 98%。模型权重以 Apache 2.0 开源,可在 Mac Studio M4 Max、DGX Spark 等设备本地运行,并兼容 Claude Code、MCP 等生态。AI模型阶跃星辰Step 3.7 Flash智能体开源/仓库推理模型2 个信源在谈推荐理由:做智能体、编程或搜索应用的开发者终于有了一个兼顾速度、成本和可靠性的开源模型——Step 3.7 Flash 在工具调用和视觉理解上表现突出,而且能在本地跑,建议直接试试。原文
14:33阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI精选Step 3.7 Flash 模型在发布首日即获得 NVIDIA 的全面支持,包括 NIM 推理微服务、NeMo 框架以及 GPU 加速端点。这意味着开发者可以立即在 NVIDIA 的生态系统中部署和运行该模型,无需额外适配。NVIDIA 的首日支持通常意味着模型经过了优化,能充分利用 GPU 硬件性能,降低推理延迟和成本。这对于需要高性能推理的 AI 应用团队来说是一个重要信号,表明 Step 3.7 Flash 已具备企业级部署条件。AI模型Step 3.7 FlashNVIDIANIMNeMoGPU加速5 个信源在谈推荐理由:NVIDIA 首日支持意味着 Step 3.7 Flash 可直接用于生产环境,做推理部署的团队可以省去适配工作,直接使用 NIM 和 NeMo 加速。原文
14:29阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AIStep 3.7 Flash 模型现已出现在 ZenMuxAI 平台上,标志着该模型被更多模型栈集成。ZenMuxAI 是一个模型聚合平台,Step 3.7 Flash 的加入意味着开发者可以更方便地在 ZenMuxAI 上调用该模型。这一进展有助于扩大 Step 3.7 Flash 的使用场景和影响力。AI产品Step 3.7 FlashZenMuxAI模型集成AI平台开发者工具推荐理由:模型集成到更多平台意味着开发者有更多选择,做多模型调用的团队可以关注 ZenMuxAI 上的新选项,建议试试看。原文
12:15OpenRouter@OpenRouterAI精选阶跃星辰的 Step 3.7 Flash 模型已在 OpenRouter 平台上线。该模型是一个多模态(图像/视频/文本)MoE 架构,总参数量达 196B,但推理时仅激活 11B 参数,效率极高。模型针对编程、智能体工作流和结构化输出进行了专门调优,并支持可选的推理级别,用户可根据需求在速度、成本和深度之间灵活权衡。AI模型阶跃星辰Step 3.7 FlashMoE多模态编程助手2 个信源在谈推荐理由:做编程和智能体开发的团队终于有了一个高效的多模态 MoE 选择——196B 参数只激活 11B,成本可控且支持灵活推理级别,建议在 OpenRouter 上直接试。原文
11:17pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)78°Stepfun 开源了 Step 3.7 Flash,这是一个 196B 参数的稀疏 MoE 大语言模型,专为智能体工作流优化。该模型推理速度达 400 tokens/s,并原生支持工具调用,能高效执行复杂任务。开源此举旨在推动智能体生态发展,降低开发者构建自主系统的门槛。Step 3.7 Flash 在多项基准测试中表现优异,尤其适合需要快速响应和工具集成的场景。AI模型Step 3.7 FlashMoE智能体工具调用开源推荐理由:做智能体开发的团队终于有了一个原生支持工具调用且速度极快的开源模型——400 tokens/s 的推理速度能显著提升任务执行效率,建议直接上手测试。原文
09:07IT之家(博客/媒体)精选76°阶跃星辰今日发布并开源 Step 3.7 Flash,这是一款面向 Agent 生产化阶段的新一代 Flash 模型。该模型采用稀疏 MoE 架构,总参数 196B,激活参数 11B,最高生成速度达 400 Tokens/s,适合高频、多轮、低等待的 Agent 应用。Step 3.7 Flash 具备原生多模态理解与执行、联网与视觉搜索增强、高可靠工具调用与编排等能力,并针对主流 Agent 框架和 MCP 协议进行了兼容优化。开源链接包括 Model Page、GitHub、Huggingface 和 Modelscope,国内海外平台均提供 API 接入。AI模型阶跃星辰Step 3.7 Flash开源/仓库Agent/智能体多模态2 个信源在谈推荐理由:做 Agent 开发的团队终于有了一个原生优化、速度极快的开源模型——Step 3.7 Flash 直接兼容 Claude Code、MCP 等主流框架,接入成本低,值得立刻试跑。原文
09:06NVIDIA AI@NVIDIAAI精选76°NVIDIA 宣布推出 Step 3.7 Flash 模型,这是一个 198B 参数的混合专家(MoE)模型,但仅需 11B 活跃参数即可运行,大幅降低推理成本。该模型支持 256K 上下文长度,并原生支持图像和视频输入。即日起可在 build.nvidia.com 上通过 GPU 加速端点使用,也可通过 NVIDIA NIM 微服务部署,并支持使用 NeMo 框架进行微调。这一发布标志着 NVIDIA 在高效大模型领域的重要进展,尤其适合需要多模态理解和长上下文处理的应用场景。AI模型Step 3.7 FlashNVIDIAMoE多模态长上下文5 个信源在谈推荐理由:198B 参数但仅 11B 活跃,推理效率极高,做多模态应用或长文档处理的团队可以直接在 NVIDIA 平台试用,省成本又省心。原文
08:37NVIDIA AI@NVIDIAAI精选NVIDIA官方提供了在NVIDIA GPU上运行Step 3.7 Flash的详细指南。该指南包含部署步骤和性能优化建议,适用于开发者快速上手。开发者可通过NVIDIA开发者博客获取具体操作方法和配置参数。技巧Step 3.7 FlashNVIDIAGPU部署推理部署1 个信源在谈推荐理由:教你部署Step 3.7 Flash原文