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StepZen stellt das große Modell Step 3.7 Flash vor, doppelt so schnell

StepZen stellt das große Modell Step 3.7 Flash vor, doppelt so schnell

8. Oktober 2026
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Die Landschaft der großen Modelle in China hat mit der offiziellen Veröffentlichung und Open-Sourcing von Step 3.7 durch Step Zenith einen neuen Meilenstein erreicht. Dieses Modell ist speziell für die Industrialisierung von Agenten konzipiert und verfügt über tiefgreifende systemseitige Optimierungen für Codierung, Websuche und multimodale Workflows.

Architektonisch nutzt das Modell eine fortschrittliche sparse Mixture-of-Experts (MoE)-Struktur mit 196 Milliarden Parametern. Dieses Design ermöglicht eine Generierungsgeschwindigkeit von bis zu 400 Token pro Sekunde und reduziert die Latenz bei häufigen, mehrstufigen Interaktionen drastisch.

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Native Multimodalität und Suchverbesserung

Step 3.7 Flash bietet eine robuste native multimodale Verständnisfähigkeit und interpretiert direkt komplexe visuelle Inhalte wie Benutzeroberflächen-Layouts, Diagramme und Dokumente. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem Modell, visuelle Eingaben schnell in strukturierte Daten umzuwandeln und sofort ausführbaren Code zu generieren.

Darüber hinaus verbessert das Modell die Online-Abfrage- und Bildsuchfunktionen erheblich. Es sammelt aktiv mehrstufige Beweise aus Text und Bildern im offenen Netzwerk und gewährleistet die Informationsgenauigkeit durch strenge Kreuzvalidierung.

Hochzuverlässige Orchestrierung und Ökosystem-Kompatibilität

Für komplexe Aufgaben konzipiert, zeigt das Modell außergewöhnliche Stabilität in langkettigen, mehrstufigen Agenten-Workflows. Es integriert sich nahtlos in APIs, Browser, Terminals und Office-Tools und minimiert so effektiv Ausführungsfehler oder Abweichungen.

Darüber hinaus ist das Modell tiefgreifend für die Kompatibilität mit gängigen Agenten-Entwicklungsframeworks und Tool-Aufrufprotokollen optimiert. Diese Optimierung senkt die Einstiegshürde für Entwickler und rationalisiert die Workflow-Orchestrierung sowie die Ökosystem-Bereitstellung.

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