Step 3.7 Flash
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StepFun | contexto de 262,144 tokens | $0.20/M entrada, $1.15/M salida. Step 3.7 Flash es el último modelo multimodal Mixture-of-Experts de alta eficiencia de StepFun. Combina un backbone de lenguaje de 196B parámetros con un codificador de visión para comprensión nativa de imágenes y video, activando aproximadamente 11B parámetros por token. El modelo soporta una ventana de contexto de 256K y ofrece niveles de razonamiento seleccionables (alto/medio/bajo), permitiendo a los usuarios equilibrar velocidad, costo y profundidad de razonamiento. Diseñado para codificación, flujos de trabajo agenticos, salidas estructuradas y tareas productivas de contexto largo.
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Step 3.7 Flash es el modelo visión-lenguaje de Mixture-of-Experts disperso de StepFun, que combina un núcleo de lenguaje de 196 mil millones de parámetros con un codificador de visión, activando solo alrededor de 11 mil millones de parámetros por token. Soporta una ventana de contexto de 256K tokens, comprensión nativa de imágenes y videos, y tres niveles de razonamiento seleccionables. Con un costo de $0.20 por millón de tokens de entrada, está dirigido a desarrolladores que ejecutan pipelines agenticos de alto rendimiento, no para chat casual.
Conocido por
- Profundidad de razonamiento seleccionable (baja/media/alta) para equilibrar velocidad y costo por llamada.
- Uso fuerte de herramientas agenticas: lidera ClawEval-1.1 con 67.1, muy por delante del siguiente competidor.
- Comprensión nativa de imágenes y videos integrada en el modelo base, no añadida posteriormente.
- Ventana de contexto de 256K que maneja documentos grandes, bases de código extensas o historiales multi-turno de agentes en una sola pasada.
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face para despliegue autohospedado o local.
Cuidado con
- Con 198 mil millones de parámetros totales, ejecutarlo localmente requiere hardware serio; verifica tu VRAM antes de descargar.
- El costo de salida a $1.15 por millón de tokens se acumula rápido en flujos de trabajo con razonamiento alto y verbosidad.
- StepFun no ha publicado términos completos de licencia en la tarjeta del modelo; verifica los usos permitidos antes de desplegar en producción.
Prompts para probar
Búsqueda de bug en múltiples archivos
Aquí tienes un reporte de issue de GitHub y tres archivos Python relacionados. Rastrea la causa raíz a través de los archivos, explica exactamente qué línea introduce el error y produce un parche mínimo que pase una prueba de regresión. Issue: llamar a process_batch() con una lista vacía genera un KeyError en 'results'. Archivos: [pega tus archivos aquí].
De gráfico a datos estructurados
Adjunto una captura de pantalla de un panel financiero con múltiples gráficos y una tabla resumen. Extrae todos los valores numéricos que puedas leer, identifica el nombre de la métrica y el período de tiempo para cada uno, y devuelve el resultado como un arreglo JSON con las claves: metric, period, value, unit.
Plan agente para documento largo
Tienes un contrato de adquisición de 200 páginas pegado abajo. Identifica cada cláusula que crea una obligación financiera de nuestra parte, la fecha límite o disparador de cada una, y el monto máximo de responsabilidad si está indicado. Devuelve una tabla ordenada por fecha límite. Si alguna fecha es ambigua, márcala. [pega el texto del contrato].
Comparar con
- Step 5 PreviewModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $1.00/M entrada, $2.70/M salida
- Step 3.5 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.10/M entrada, $0.30/M salida
- GPT-6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.10/M entrada, $0.50/M salida
- GPT-5.6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.20/M entrada, $1.20/M salida
Más modelos de texto de stepfun
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Step 3.7 Flash localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están alojados en Hugging Face bajo stepfun-ai/Step-3.7-Flash, pero el modelo completo es un MoE disperso de 198 mil millones de parámetros, por lo que necesitarás hardware sustancial para ejecutarlo a una velocidad útil.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño tiene la ventana de contexto?
- Los tokens de entrada cuestan $0.20 por millón ($0.04 si hay cache), y los tokens de salida $1.15 por millón; la ventana de contexto es de 256K tokens.
- ¿En qué se diferencia Step 3.7 Flash de un modelo denso estándar?
- Es una arquitectura Mixture-of-Experts que activa aproximadamente 11 mil millones de parámetros por token a pesar de tener 198 mil millones de parámetros totales, lo que le da mayor rendimiento que un modelo denso comparable y permite ajustar la profundidad de razonamiento por solicitud.
Veredicto del capitánUn caballo de batalla agentico serio con auténticas capacidades de visión y un dial de razonamiento inteligente, siempre que puedas soportar el costo de salida o alojarlo tú mismo.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Step 3.7 Flash es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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