Step 3.5 Flash是什么
step 3.5 flash 是阶跃星辰最新发布的开源基础大模型，专为 agent 场景深度优化。该模型采用稀疏混合专家（moe）架构，总参数量达 1960 亿，但每 token 仅激活约 110 亿参数，在保持强大性能的同时显著提升推理效率。其推理吞吐高达 350 tps，原生支持 256k 超长上下文，在数学推演、代码生成（swe-bench verified 74.4%）及复杂 agent 任务上表现媲美主流闭源旗舰模型。step 3.5 flash 已全面开源，并兼容 vllm、sglang、llama.cpp 等主流推理框架，可在 mac studio m4 max、nvidia dgx spark 等消费级硬件上本地运行，兼顾数据安全与计算效能。
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Step 3.5 Flash的核心能力
- 极致推理速度：依托 MTP-3 多 Token 预测技术，实现最高 350 TPS 的文本生成速率，保障多步复杂推理的毫秒级响应。
- 强 Agent 原生性：面向智能体任务定制训练，在 SWE-bench Verified 基准中达成 74.4% 准确率，可稳定执行跨步骤、跨工具、长依赖的任务链。
- 超长上下文处理：支持 256K tokens 上下文窗口，融合滑动窗口与全局注意力的混合机制，大幅压缩长文本推理的计算开销。
- 轻量化本地部署：针对终端设备深度适配，Mac Studio M4 Max、NVIDIA DGX Spark 等平台均可流畅加载并高效运行。
- 专业级代码理解与生成：具备高精度编程能力，支持自动工具调用、结构化输出与上下文感知的代码补全与重构。
Step 3.5 Flash的技术亮点
- 细粒度稀疏 MoE 架构：基于 45 层 Transformer 主干，每层集成 288 个可路由专家 + 1 个共享专家；推理时动态激活 Top-8 专家，单 token 实际参与计算的参数约 110 亿，以小成本释放 1960 亿参数模型的全部潜力。
- MTP-3 多 Token 并行预测：引入专用预测头，结合滑动窗口注意力与密集前馈网络，单次前向即可同步产出 4 个 token，典型场景下生成速度达 100–300 tok/s，峰值突破 350 tok/s，显著缩短端到端延迟。
- 3:1 混合注意力设计：交替堆叠滑动窗口注意力层（聚焦局部语义）与全局注意力层（建模远距离关联），在 256K 长文本场景下实现计算复杂度可控与建模能力不妥协的双重目标。
- 全栈推理加速方案：支持专家并行（EP8）与张量并行（TP8）协同部署，叠加 FP8 低精度量化策略降低显存带宽压力；进一步融合投机解码与 MTP-3 技术，在 Hopper 架构 GPU 上达成高吞吐、低延迟的服务化落地。
Step 3.5 Flash的官方资源
- GitHub 项目主页：https://www.php.cn/link/7db18f538959df68c644ed49564833a3
- Hugging Face 模型页：https://www.php.cn/link/063eb8aa17714d0c60ef8b2d1e03cdf7
Step 3.5 Flash的典型应用
- AI 编程助手底座：作为 Claude Code、Codex 类产品的核心引擎，提供代码生成、缺陷定位、单元测试生成、工程级重构等能力，在 SWE-bench Verified 测试中通过率达 74.4%。
- 自主决策智能体：适用于科研辅助分析、动态网页抓取与解析、多源异构数据交叉验证等需多跳推理与工具协同的 Agent 场景。
- 低延迟人机交互系统：凭借 100–350 TPS 的实时生成能力，支撑高并发聊天机器人、个性化学习辅导、多轮智能客服等对响应速度敏感的应用。
- 大规模文档智能解析：胜任学术论文精读、法律合同条款比对、百万行级代码库语义理解等任务，快速提取关键信息并完成结构化整合。
- 隐私优先的端侧 AI 计算：支持在 Mac Studio M4 Max、NVIDIA DGX Spark 等本地设备一键部署，满足金融风控、临床辅助、企业内网办公等高敏场景的数据不出域需求。
