阶跃星辰发布 Step 5 Preview：600B 参数只激活 27B，AA 智能指数 44 分进全球开源前三，单任务成本仅 Opus 5 的八分之一

600B 总参数、27B 激活：把「计算转化为智能的效率」当成主战场

9 月 20 日，阶跃星辰正式发布新一代旗舰基座模型 Step 5 Preview，重点面向 AI 编程、软件工程、专业知识工作与金融等场景。模型采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B，但单个 Token 只激活 27B 参数，支持 100 万 Token 上下文窗口，并原生支持文本与视觉输入。对于需要长上下文、多轮工具调用和持续执行的真实 Agentic 任务，这套配置的针对性很明确。

阶跃星辰对这类模型的定位有一个明确的说法：过去大模型 Scaling 的核心，是用更多计算换取更强智能；当模型规模扩大、智能体任务复杂度提升之后，计算成本也在快速攀升，因此下一阶段的关键变成了提升「计算转化为智能的效率」。从今年 2 月的 Step 3.5 Flash、5 月的 Step 3.7 Flash 到这次的 Step 5 Preview，连续三代基座模型都在追问同一个问题。

成绩单：44 分进全球开源前三，成本是它最想强调的数字

在全球权威榜单 Artificial Analysis Intelligence Index（AA 综合智能指数）中，Step 5 Preview 取得 44 分，位居全球开源模型前三。作为参照，与近期引发广泛关注、总参数达 2.8 万亿的 Kimi K3 相比，Step 5 Preview 用不到其五分之一的体量拿到了相同分数，在国产模型中得分仅次于 45 分的 Qwen3.8 Max 和 GLM-5.3。

比分数更受关注的是成本。官方给出的口径是，该模型单任务成本仅为 Claude Opus 5 的八分之一。这意味着在同等成本下可以获得更强智能，也让同等能力能够以更低代价投入实际工作。另有长周期任务实测显示，Step 5 Preview 用约 22 小时把 MLA 内核峰值性能优化到 508 TFLOPS，高于 Claude Opus 5 在同一任务上的 493 TFLOPS。

过去大模型 Scaling 的核心是用更多计算换取更强智能；下一阶段的关键，是提升计算转化为智能的效率。

开源与落地：10 月 15 日放权重，真正的考验在场景里

与部分厂商只提供托管接口不同，Step 5 Preview 依旧是一款开源模型，阶跃星辰将在 10 月 15 日释放模型权重。这一步对国内开源生态的意义不小：600B 级别的 MoE 权重意味着企业有机会在自有算力上做私有化部署与二次微调，而不必完全依赖 API 计费。

需要冷静看待的是「八分之一成本」这个参照系。该口径来自阶跃星辰自身的评测与工作流设计，与第三方在真实业务负载下的表现未必完全一致。同时，发布时点恰逢阶跃星辰赴港 IPO 的关键窗口，效率叙事的商业价值不言而喻。榜单成绩已经交卷，能否在编程与金融这两块它主打的战场上形成稳定的替代关系，还要看接下来几个月的实际落地数据。