AI捲土重來！階躍星辰發布最強AI模型Step3 最新名單收藏！
近段時間以來，國產人形機器人方面不斷取得新進展，宇樹科技開啟上市輔導、智元機器人借殼上市，優必選更是獲得近1億元工業人形機器人大訂單。與此同時，國產人工智慧方面也取得新的進展——
據《科創板日報》7月25日訊，階躍星辰發布新一代基礎大模型Step3，主打多模態推理能力。在國內外多個主流測評中，階躍星辰Step3多模態推理能力位列第一。階躍星辰CEO姜大昕透露，Step3大模型計劃在7月31日向全球開源。
據報道，階躍星辰Step3大模型的技術亮點聚焦於多模態能力、架構革新、硬體適配與開源生態四大核心，具體如下：
一、原生多模態推理、跨模態認知的深度突破
作為國內首個全尺寸原生多模態基礎模型，Step3通過「統一特徵空間編碼」實現文本、圖像、視頻等多源信息的深度融合。
其核心在於交叉注意力機制與動態模態對齊技術——輸入多模態內容時，模型能自動關聯不同模態的關鍵信息（如圖片中「紅燒肉」的視覺特徵與文本「高脂肪」描述），消除歧義並完成跨領域推理。
實測中，Step3在MMMU（多模態多任務理解）榜單以94.7%的視覺推理準確率刷新開源紀錄，超出第二名近10個百分點；在MathVision（數學-視覺交叉推理）任務中，能同時處理公式圖像與文字描述，生成結構化推理鏈條，展現出接近人類的跨模態認知能力。
二、MoE架構優化、效率與性能的極致平衡
Step3採用3210億參數的混合專家（MoE）架構，通過「動態稀疏激活」實現參數量與計算成本的解耦。
其核心設計包括：
1、 Noisy Top-K門控機制
門控網路根據輸入動態選擇最相關專家（如數學推理或視覺分析專家），引入高斯雜訊平衡負載，避免少數專家過載。
2、專家功能分區
不同專家專註特定領域，協作完成複雜任務（如數學證明中，「代數專家」推導公式，「幾何專家」驗證空間關係）。
最終，模型每次推理僅激活380億參數（約總參數的12%），而DeepSeek R1雖總參數量達6710億，但激活參數仍有3700億。
這使得Step3在保持相近性能的同時，推理效率提升至DeepSeek R1的300%，實現了「大參數容量+低計算成本」的突破。
三、與國產晶元適配從「兼容」到「高效」的跨越
Step3針對華為昇騰、沐曦等國產晶元做了系統性優化，通過量化壓縮、運算元融合等技術實現效率飛躍。
在國產晶元上處理32K長文本或多模態內容時，推理速度是DeepSeek R1的3倍，支持實時交互（如邊看視頻邊分析邏輯）。其利用昇騰晶元的AI Core與CPU協同能力，拆分多模態任務至不同單元並行處理，吞吐量提升200%；在NVIDIA Hopper架構上，吞吐量也比DeepSeek R1提升70%，成為首個在國內外主流晶元上均高效運行的開源模型。
四、開源生態、推動產業協同能力
根據階躍星辰計劃，Step3計劃7月31日全球開源，不僅開放模型代碼，更通過「模芯生態創新聯盟」推動產業鏈協同。
階躍星辰將提供多模態微調工具、模型壓縮工具，開發者可將模型量化至INT8，保留95%精度的同時壓縮體積至1/4。
目前，該模型已應用於具身機器人（如家庭服務機器人的物品識別與路徑規劃）、智能終端等領域，實現從實驗室到產業的落地。
值得注意的是，Step3在國際測評中已經全面領跑。MMLU（通用知識）測試中文準確率超國外模型2倍；AIME 2025數學競賽數據集上，長鏈推理錯誤率降低60%，印證了其「最強推理」的定位。
總而言之，Step3以多模態融合、MoE架構優化、國產晶元適配與開源生態為核心亮點，既實現技術突破，又為產業落地提供了高效、可控的底座。
Step3，不愧為實用型AI大模型的代表！
