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大模型厂商StepFun近日正式发布全新多模态大模型Step 3.7 Flash，该产品为1980亿参数的稀疏混合专家（MoE）视觉语言模型，专门针对编码智能体、自动化搜索工作流等工业场景优化，在代码生成、多模态指令理解、任务链执行等维度的性能较同级别模型提升超30%，可大幅降低企业级AI工作流的落地门槛。
2026年以来，AI智能体已经成为大模型行业落地的核心赛道，其中编码辅助、企业内部智能搜索是渗透率最高的两个场景，但长期以来，行业始终面临「小模型精度不足、大模型推理成本过高」的两难问题，本次StepFun发布的新模型，正是瞄准这一市场空白推出的解决方案。
据公开行业数据显示，2026年一季度全球AI编码工具的市场规模已经突破27亿美元，同比增长112%，但有近62%的企业用户反馈，现有AI编码工具无法很好地处理带UI截图、私有文档参考的复杂编码需求，而如果采用通用全参数多模态大模型，单次推理成本是普通编码工具的5-8倍，很难大规模落地。
与此同时，稀疏混合专家（MoE）架构已经成为大模型厂商平衡性能与成本的首选方案，不过此前市面主流的100B参数以上MoE大模型，大多仅针对通用对话场景优化，多模态理解能力、工具调用链的适配能力都存在明显短板，无法直接适配工业级智能体的落地需求。
本次发布的Step 3.7 Flash，总参数规模达到1980亿的稀疏MoE视觉语言架构，单次推理仅激活约270亿参数，推理成本仅为同量级全参数多模态大模型的1/4，完全满足企业级高频调用的成本要求。
为了适配编码、搜索场景的特殊需求，该模型的视觉语言联合训练数据集专门加入了超过2亿份代码片段、开发界面截图、技术文档样本，在HumanEval代码基准测试、多模态搜索准确率测试中，得分较行业同级别产品高出8个百分点，同时原生支持120+常用开发工具、企业内部搜索引擎的接口对接，不需要额外微调就能直接部署为工作流智能体。
据了解，目前已有超过30家云服务厂商、企业服务平台正在对接Step 3.7 Flash的API接口，预计2026年下半年就会有一批基于该模型的AI编码助手、企业智能搜索产品上线，面向中小研发团队的调用成本预计会下探至0.003元/千token。
行业分析认为，随着这类垂直场景优化的高性价比大模型密集发布，未来2年内AI智能体的落地成本将较当前下降50%以上，覆盖超过70%的中小研发团队、中型企业的数字化需求，真正实现AI生产力工具的普惠。
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