阶跃星辰开源 Step3.5 Flash 模型

国产 AI 公司 阶跃星辰（StepFun） 正式开源 Step3.5 Flash 大模型，该模型采用稀疏 MoE（Mixture of Experts）架构，在保持高性能的同时实现更高能效比。

GitHub 项目：
https://github.com/stepfun-ai/Step-3.5-Flash

Hugging Face 模型：
https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.5-Flash

该模型的发布进一步丰富了开源大模型生态，也为开发者构建 AI Agent 与应用提供了新的选择。

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1960 亿参数 MoE 架构

Step3.5 Flash 的总参数规模达到 1960 亿（196B），属于大规模模型。

但与传统密集模型不同，它采用 稀疏 MoE 架构。

在推理过程中：

• 总参数：1960 亿
• 实际激活参数：约 110 亿

这种设计可以在保持模型能力的同时，大幅降低计算资源消耗。

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高性能推理速度

在代码任务场景中，Step3.5 Flash 的推理速度表现较为突出。

官方数据显示：

• 最高推理速度可达 350 TPS（Tokens Per Second）

这一速度对于需要高并发推理的应用非常重要，例如：

• AI 编程助手
• 自动化 Agent
• AI 应用服务平台

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在 OpenClaw 中调用量排名前二

Step3.5 Flash 在开源社区中的活跃度也在持续上升。

目前：

• Hugging Face 下载量超过 30 万次
• 在 OpenClaw 平台调用量排名全球第二

这一数据表明该模型在实际应用中已经获得不少开发者关注。

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为什么 MoE 架构越来越流行？

MoE（Mixture of Experts）架构近年来成为许多大模型的重要设计方案。

其主要优势包括：

• 在推理时只激活部分专家网络
• 降低计算成本
• 提升模型扩展能力

通过这种方式，大模型可以在保持能力的同时提高效率。

许多顶级模型也在采用类似架构。

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Step3.5 Flash 的应用场景

Step3.5 Flash 适用于多种 AI 应用开发场景，例如：

• AI Agent 系统
• 代码生成与编程助手
• AI 自动化工具
• 企业 AI 服务平台
• AI 研究与实验项目

由于其高效推理特性，也适合部署在需要高并发服务的环境中。

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开源生态与开发者机会

随着 Step3.5 Flash 的开源，开发者可以：

• 下载模型进行本地部署
• 构建 AI Agent 应用
• 进行模型研究与实验
• 集成到 AI 产品中

开源模型的持续发展，也推动了 AI 应用生态的扩展。

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总结

阶跃星辰开源的 Step3.5 Flash 模型，通过稀疏 MoE 架构实现 1960 亿参数规模与高效推理能力的结合，在代码任务中推理速度最高可达 350 TPS。

项目地址：

GitHub
https://github.com/stepfun-ai/Step-3.5-Flash

Hugging Face
https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.5-Flash

对于开发者来说，该模型为构建高性能 AI Agent 和应用提供了新的选择。