Step 3.7 Flash:专为推理优化设计的 196B MoE 模型
Step 3.7 Flash 是一个专为推理优化设计的 196B MoE 模型,采用 MFA 和 AFD 技术,KV-cache 占用仅为 DeepSeek 的 22%,支持高效代理、编码和多模态任务,已开源并可在 Fireworks 平台使用。
入选理由:Step 3.7 Flash 是 196B MoE 模型,从设计之初就聚焦推理效率,而非事后优化。
公司
也叫:StepFun
开发 Step 3.7 Flash 的人工智能公司,专注于高效大模型构建。
最近变化
2026-06-01 · Step 3.7 Flash 是 196B MoE 模型,从设计之初就聚焦推理效率,而非事后优化。
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Step 3.7 Flash 是一个专为推理优化设计的 196B MoE 模型,采用 MFA 和 AFD 技术,KV-cache 占用仅为 DeepSeek 的 22%,支持高效代理、编码和多模态任务,已开源并可在 Fireworks 平台使用。
入选理由:Step 3.7 Flash 是 196B MoE 模型,从设计之初就聚焦推理效率,而非事后优化。
Step 3.7 Flash 是一个支持多模态的 MoE 模型,仅激活 11B 参数即可处理 196B 参数规模的任务,适用于编码、代理工作流和结构化输出。
入选理由:Step 3.7 Flash 模型通过激活 11B 参数处理 196B 参数规模任务,显著降低计算成本。
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