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Step 5 Preview - 阶跃星辰600B开放权重MoE大模型

Step 5 Preview - 阶跃星辰600B开放权重MoE大模型

3
600B总参数、27B激活参数与100万Token上下文的开放权重稀疏MoE模型
评分
模型类型:开放权重稀疏MoE大模型总参数:600B激活参数:约27B / Token网络深度:92层上下文窗口:最高100万Token输入能力:文本与视觉权重格式:BF16、FP8许可方式:自定义模型许可,使用前需核对条款
Step 5 Preview中文导航:了解600B总参数、27B激活、92层稀疏MoE与100万Token上下…
AI大模型|MoE模型·Step 5 Preview·开放权重模型·长上下文·阶跃星辰

Step 5 Preview是什么?

Step 5 Preview是阶跃星辰开放权重的稀疏MoE大模型。它拥有600B总参数,但每个Token只激活约27B参数;模型采用92层窄深架构,支持最高100万Token上下文,并可接收文本与视觉输入。

Step 5 Preview模型卡展示600B总参数、27B激活参数与100万Token上下文
Step 5 Preview模型卡展示600B总参数、27B激活参数与100万Token上下文。

授权提醒:模型仓库使用自定义许可条款,并非看到“开放权重”就等于可以无限制商用、再分发或训练竞争模型。部署前应阅读仓库中的最新许可证和使用政策。

核心规格

总参数 600B 激活参数 约27B / Token
模型结构 稀疏MoE、92层 上下文 最高100万Token
注意力 Gated SWA与Sparse GQA按3:1交错 权重格式 BF16、FP8
输入模态 文本与视觉 适用任务 编程、Agent、长文档与专业分析
Sparse GQA通过分组索引减少长上下文注意力读取
Sparse GQA通过分组索引减少长上下文注意力读取。

BF16还是FP8,应该怎么选?

  • BF16:适合研究复现、精度敏感评测和有充足GPU资源的部署。
  • FP8:更适合希望降低显存和提高吞吐的生产测试,但仍需在自己的任务上核对精度、速度与框架兼容性。
  • API:不想维护多卡推理、调度和监控时,可先用官方API验证任务价值,再决定是否私有部署。

27B是每个Token的激活参数,不是模型权重只占27B。完整600B权重仍然需要相当可观的存储、显存、带宽和多卡通信资源,个人电脑不适合作为常规部署环境。

部署前的五步检查

  1. 先读许可证:确认研究、商用、再分发与输出使用范围。
  2. 从短上下文起步:先测试8K或32K,再逐步增加到128K及以上,避免一上来就用1M把显存和预填充延迟推满。
  3. 按仓库说明准备框架:确认GPU架构、驱动、CUDA、推理框架和FP8支持情况。
  4. 用真实任务做评测:至少测试准确率、首Token延迟、输出速度、峰值显存、工具调用和长任务稳定性。
  5. 限制Agent权限:代码执行、文件访问和网络工具要放进沙箱,并保留日志、预算和人工确认。
块级稀疏索引对预填充延迟与Token覆盖率的影响
块级稀疏索引对预填充延迟与Token覆盖率的影响。

官方入口

  • Step 5 Preview官方模型页面
  • Hugging Face权重仓库
  • ModelScope权重仓库
  • 阶跃星辰开发文档
  • Step 5 Preview官方技术解读
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