MaisonStepZen dévoile le grand modèle Step 3.7 Flash, deux fois plus rapide
Le paysage des grands modèles en Chine a atteint un nouveau jalon avec la sortie officielle et l’open-sourcing de Step 3.7 Flash par Step Zenith. Conçu spécifiquement pour l’industrialisation des agents, ce modèle intègre des optimisations profondes au niveau du système pour la programmation, la recherche web et les workflows multimodaux.
Sur le plan architectural, le modèle utilise une structure avancée de Mixture-of-Experts (MoE) sparse avec 196 milliards de paramètres. Cette conception permet une vitesse de génération allant jusqu’à 400 tokens par seconde, réduisant considérablement la latence dans les interactions multi-tours à haute fréquence.
Amélioration native du multimodal et de la recherche
Step 3.7 Flash offre une compréhension multimodale native robuste, interprétant directement des visuels complexes tels que des mises en page d’interface utilisateur, des graphiques et des documents. Cette capacité permet au modèle de transformer rapidement les entrées visuelles en données structurées et de générer du code exécutable à la volée.
De plus, le modèle améliore considérablement les fonctionnalités de récupération en ligne et de recherche d’images. Il collecte activement des preuves multi-sources à partir de textes et d’images sur les réseaux ouverts, garantissant l’exactitude des informations grâce à une vérification croisée rigoureuse.
Orchestration hautement fiable et compatibilité écosystémique
Conçu pour les tâches complexes, le modèle fait preuve d’une stabilité exceptionnelle dans les workflows d’agents multi-tours à longue chaîne. Il s’intègre parfaitement aux API, navigateurs, terminaux et outils Office, minimisant efficacement les erreurs d’exécution ou les écarts.
Par ailleurs, le modèle est profondément optimisé pour la compatibilité avec les principaux frameworks de développement d’agents et les protocoles d’appel d’outils. Cette optimisation réduit la barrière à l’entrée pour les développeurs, rationalisant l’orchestration des workflows et le déploiement écosystémique.
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