Step 3.7 Flash — это новейшая высокоэффективная мультимодальная модель Mixture-of-Experts от StepFun. Она сочетает языковую основу со 196 миллиардами параметров с видеокодером для нативного понимания изображений и видео, активируя примерно 11 миллиардов параметров на токен. Модель поддерживает контекстное окно размером 256K и предоставляет выбираемые уровни рассуждений (высокий/средний/низкий), позволяя пользователям балансировать между скоростью, стоимостью и глубиной рассуждений.
Разработана для кодирования, агентских рабочих процессов, структурированных выходных данных и задач повышения продуктивности с длинным контекстом.
Провайдер для StepFun: Step 3.7 Flash
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Novita | 25,25 ₽ | 145,17 ₽ | 5,05 ₽ | — | 100,0 % |
StepFun | 25,25 ₽ | 145,17 ₽ | 5,05 ₽ | — | 100,0 % |
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от stepfun
StepFun: Step 5 Preview
Step 5 Preview — это флагманская модель StepFun для агентной работы, построенная на разреженной архитектуре Mixture-of-Experts (27B активных / 600B общих параметров). Она демонстрирует высокие результаты в области разработки программного обеспечения и профессиональной интеллектуальной работы, особенно сильна в финансах. Модель разработана для выполнения длительных задач, охватывающих большие кодовые базы и документы, с использованием инструментов и уточнением результатов на протяжении нескольких шагов.
StepFun: Step 3.5 Flash
Шаг 3.5 Flash — самая мощная открытая базовая модель StepFun. Построенная на разреженной архитектуре Mixture of Experts (MoE), она выборочно активирует только 11 миллиардов из своих 196 миллиардов параметров на каждый токен. Это модель рассуждений, которая невероятно эффективна по скорости даже при работе с длинными контекстами.