Czy mogę uruchomić Step 3.7 Flash lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod stepfun-ai/Step-3.7-Flash, ale pełny model to rzadki MoE o 198 miliardach parametrów, więc potrzebujesz sporego sprzętu, by uruchomić go z użyteczną prędkością.

Ile kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?

Tokeny wejściowe kosztują 0,20 USD za milion (0,04 USD przy trafieniu w cache), a tokeny wyjściowe 1,15 USD za milion; okno kontekstu ma 256 tys. tokenów.

Czym Step 3.7 Flash różni się od standardowego modelu gęstego?

To architektura Mixture-of-Experts, która aktywuje około 11 miliardów parametrów na token mimo 198 miliardów parametrów łącznie, co daje wyższą przepustowość niż porównywalny model gęsty i pozwala regulować głębokość rozumowania na żądanie.

Step 3.7 Flash

3679°

#llm #stepfun #wizja #wideo #rozumowanie #agenci

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

StepFun | 262,144 tokenów kontekstu | $0.20/M wejście, $1.15/M wyjście. Step 3.7 Flash to najnowszy wysokoefektywny multimodalny model Mixture-of-Experts StepFun. Łączy 196-miliardowy językowy rdzeń z enkoderem wizji do natywnego rozumienia obrazów i wideo, aktywując około 11 miliardów parametrów na token. Model obsługuje okno kontekstu 256K i oferuje wybieralne poziomy rozumowania (wysoki/średni/niski), pozwalając użytkownikom na kompromis między szybkością, kosztem i głębokością rozumowania. Zaprojektowany do kodowania, przepływów pracy agentowych, strukturalnych wyjść i zadań produktywności z długim kontekstem.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Step 3.7 Flash to rzadki model Mixture-of-Experts wizualno-językowy StepFun, łączący 196 miliardów parametrów językowego rdzenia z enkoderem wizji, aktywując około 11 miliardów parametrów na token. Obsługuje okno kontekstu 256 tys. tokenów, natywne rozumienie obrazów i wideo oraz trzy poziomy rozumowania do wyboru. Przy cenie 0,20 USD za milion tokenów wejściowych jest skierowany do deweloperów uruchamiających wysokoprzepustowe pipeline’y agentowe, a nie do okazjonalnego czatu.

Znany z

Wybieralna głębokość rozumowania (niska/średnia/wysoka) pozwala balansować szybkość i koszt wywołania.
Silne użycie narzędzi agentowych: prowadzi w ClawEval-1.1 z wynikiem 67,1, znacznie wyprzedzając konkurencję.
Natywne rozumienie obrazów i wideo wbudowane w model bazowy, a nie dodane osobno.
Okno kontekstu 256 tys. tokenów radzi sobie z dużymi dokumentami, długimi bazami kodu lub historiami agentów w jednym przebiegu.
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do samodzielnego hostingu lub wdrożenia lokalnego.

Uważaj na

Przy 198 miliardach parametrów całkowitych uruchomienie lokalne wymaga poważnego sprzętu; sprawdź pamięć VRAM przed pobraniem.
Koszt tokenów wyjściowych 1,15 USD za milion szybko rośnie przy intensywnym rozumowaniu i obszernym wyjściu.
StepFun nie opublikował pełnych warunków licencji w karcie modelu; przed wdrożeniem produkcyjnym zweryfikuj dozwolone zastosowania.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Polowanie na błąd w wielu plikach

Oto zgłoszenie błędu na GitHub i trzy powiązane pliki Pythona. Zlokalizuj przyczynę w plikach, wyjaśnij dokładnie, która linia wprowadza błąd, i przygotuj minimalną poprawkę, która przejdzie test regresji. Problem: wywołanie process_batch() z pustą listą powoduje KeyError na 'results'. Pliki: [wklej pliki].

Wykres do danych strukturalnych

Załączam zrzut ekranu pulpitu finansowego z wieloma wykresami i tabelą podsumowującą. Wyodrębnij każdą widoczną wartość liczbową, zidentyfikuj nazwę metryki i okres czasowy dla każdej, i zwróć wynik jako tablicę JSON z kluczami: metric, period, value, unit.

Plan agenta do długiego dokumentu

Masz wklejony poniżej 200-stronicowy kontrakt zakupowy. Zidentyfikuj każdą klauzulę nakładającą zobowiązanie finansowe po naszej stronie, termin lub wyzwalacz dla każdej oraz maksymalną kwotę odpowiedzialności, jeśli jest podana. Zwróć tabelę posortowaną według daty terminu. Jeśli termin jest niejasny, oznacz to. [wklej tekst kontraktu].

Porównaj z

Step 5 Preview
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $1.00/M wejście, $2.70/M wyjście
Step 3.5 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.10/M wejście, $0.30/M wyjście
GPT-6 Luna
Model tylko z API
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.10/M wejście, $0.50/M wyjście
GPT-5.6 Luna
Model tylko z API
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.20/M wejście, $1.20/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od stepfun

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Step 3.7 Flash lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod stepfun-ai/Step-3.7-Flash, ale pełny model to rzadki MoE o 198 miliardach parametrów, więc potrzebujesz sporego sprzętu, by uruchomić go z użyteczną prędkością.
Ile kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?: Tokeny wejściowe kosztują 0,20 USD za milion (0,04 USD przy trafieniu w cache), a tokeny wyjściowe 1,15 USD za milion; okno kontekstu ma 256 tys. tokenów.
Czym Step 3.7 Flash różni się od standardowego modelu gęstego?: To architektura Mixture-of-Experts, która aktywuje około 11 miliardów parametrów na token mimo 198 miliardów parametrów łącznie, co daje wyższą przepustowość niż porównywalny model gęsty i pozwala regulować głębokość rozumowania na żądanie.

Wyrok kapitana
Poważny agentowy model roboczy z prawdziwymi zdolnościami wizji i sprytnym pokrętłem rozumowania, pod warunkiem że zaakceptujesz koszt wyjścia lub sam go zhostujesz.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Llama 3.3 Euryale 70B

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Step 3.7 Flash to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm stepfun wizja wideo rozumowanie agenci kodowanie długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli