Step 5 Preview 的完整权重在 2026 年 10 月 15 日由阶跃星辰正式开放下载，提供 BF16 与 FP8 两个版本，已上线 Hugging Face 和 ModelScope，技术博客、配套开发工具和部署指南同步放出。这款模型 9 月 20 日已经亮相，主打长程智能体任务，权重开放意味着团队终于可以把它拉回自己的机房里跑，而不再只能隔着接口调用。
稀疏架构想解决的，是旗舰能力的电费问题
Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B，每个 token 只激活约 27B，上下文窗口 100 万 token，原生支持文本与视觉输入。技术博客里几个细节值得看：92 层窄深结构、Sparse GQA、训练稳定性优化，以及把上下文压缩纳入端到端策略训练，让智能体在长任务中途能整理任务状态再继续推进，配套的还有百万级可验证环境和长程任务强化学习。这套组合瞄准的场景很明确：AI 编程、软件工程、专业知识工作和金融，而不是闲聊问答。这种用激活比例换成本的思路，和 LFM2.5 用 24B 总量、只激活 2B 在笔记本上跑智能体 是同一条效率路线，只是 Step 5 把规模推到了旗舰档。
44 分和 0.71 美元：它的性价比卡位
按 Artificial Analysis 综合智能指数，Step 5 Preview 拿到 44 分，排在全球开源模型前三；同一口径下，它完成一项智能指数任务的成本约 0.71 美元，官方测算约为 Claude Opus 5 的八分之一，后者的单次总开销约 5.86 美元。接口定价为每百万 token 输入 1 美元、输出 2.7 美元。开发者用脚投票的结果也已出现：按 OpenRouter 截至 10 月 15 日的数据，它位列该平台 token 用量周榜和日榜的全球第二。需要提醒的是，44 分和成本对比都来自评测机构与官方口径，真实项目里的差距取决于任务类型，长程任务尤其要自己抽样复测。
权重到手之后，先算部署这笔账
部署侧提供面向多种芯片平台和推理框架的适配：可以用 vLLM 或 SGLang 起一个兼容 OpenAI 接口的服务，也可以用 Transformers 做离线推理，再接自有数据和工具系统。但 600B 总参数摆在那里，FP8 版本能压低显存门槛，却压不掉多卡部署和运维的固定成本；对中小团队，权重开放的实际意义往往不是自建推理，而是可微调、可审计、可在数据不出域的前提下做深度集成。先在自己的长程任务集上跑一轮发现率和单任务成本，再决定是自托管还是继续用接口，是更稳妥的顺序。
