盈亚配资很彻底！预训练＋训练框架全放出，这一国产模型在 “小龙虾”上掀起热潮

今天（3月4日），中国大模型创业公司阶跃星辰继开源Step 3.5 Flash模型后，又开源了这款Agent基座模型的预训练权重（Base）、中训练权重（Midtrain）以及配套的Steptron训练框架。这一举动在当前大模型开源趋于保守的环境下，显得颇为彻底，在开源社区引发热烈反响。

据了解，Step 3.5 Flash采用稀疏MoE架构，每个token仅激活约110亿参数（总计1960亿），在单请求代码类任务上最高推理速度可达每秒350个token。在Agent场景和数学任务上，Step 3.5 Flash的能力逼近闭源模型，能够胜任复杂、长链条任务，是阶跃星辰迄今最强的开源基座模型。

在开发者社区和实际应用中，Step 3.5 Flash已经迅速获得了市场验证。截至目前，这款模型在Hugging Face上下载量已超30 万次。就在3月2日，Step 3.5 Flash单日调用量已超过40B，在OpenClaw（被中国网友称为“小龙虾”）的调用量榜中排名第二。

OpenClaw 调用量模型排名

值得一提的是，向来低调的阶跃星辰研发团队，罕见地现身相关社区回答全球开发者有关Step 3.5 Flash的提问。

有开发者提问：在规划Step 3.5 Flash时，你们是否心中已经瞄准了这个特定的“最佳平衡点”：89 tokens/参数，并且正好卡在消费级硬件规模的上限（128GB用于Q4量化，11B激活参数以保证实用的运行速度）？

阶跃星辰CTO朱亦博回复称，团队的确有明确目标，即让相关模型能够运行在128GB内存系统中。他发现，目前市场上约230B规模的模型，刚好超出了其个人MacBook Pro设备4位量化的承受范围，因此他便要求团队对模型规模进行了适当缩减。从开发者的角度去研发产品，而不是让开发者来适应产品。有开发者说，这正是他觉得兴奋的地方。

在与阶跃星辰研发团队的沟通中，有开发者希望阶跃星辰可以将基础模型与指令/思考模型一起发布，这样社区就可以对它进行微调了。

阶跃星辰对开发者有求必应——今天，阶跃星辰将Step 3.5 Flash的预训练权重、中训练权重以及配套的Steptron训练框架一同开源，希望通过更彻底的开源，让开发者能够以Step 3.5 Flash为基座进行更深度模型定制，打造真正属于自己的Agent。