Обзор Step 5 Preview: нейросеть MoE на 600B параметров и 1M контекста для сложных задач

Разработчики из StepFun представили свой новый флагманский продукт, рассчитанный на автономную работу в составе ИИ-агентов (agentic workflows). Новая модель Step 5 Preview создавалась с ориентацией на задачи в сфере инженерии ПО, финансовой аналитики и профессионального анализа данных. Главным преимуществом нейросети компания называет финансовую доступность: модель предлагает уровень рассуждений, сопоставимый с топовыми закрытыми решениями, но при значительно меньших затратах на единицу работы. Создатели позиционируют этот релиз как смещение так называемой «границы Парето» в сторону более выгодного соотношения производительности и цены.

Развернуть ИИ можно уже сейчас: он доступен через фирменный API и в интерфейсе платформы StepFun. Поклонникам локального запуска придется подождать: публикацию открытых весов (open weights) запланировали на 15 октября 2026 года. Впрочем, требования к оборудованию окажутся весьма внушительными. Для размещения 600 миллиардов параметров в формате BF16 понадобится около 1,2 ТБ видеопамяти еще до учета ресурсов под KV-кэш. Это означает, что для домашнего или офисного сервера модель не подойдет — потребуется полноценный многосерверный кластер с несколькими высокопроизводительными ускорителями.

Что представила StepFun

Модель Step 5 Preview построена по архитектуре редкой смеси экспертов (Sparse Mixture-of-Experts, MoE). Общее число параметров составляет порядка 600 миллиардов, однако для обработки каждого отдельного токена активируется лишь 27 миллиардов. Это соответствует примерно 4,5% от общего объема весов, что позволяет удерживать высокую скорость генерации при огромном запасе знаний.

Согласно официальной документации разработчика, нейросеть обладаем следующими характеристиками:

• Идентификатор модели в API: step-5-preview;
• Размер контекстного окна: 1 000 000 токенов;
• Поддерживаемые типы входящих данных: текст, изображения и видео;
• Тип исходящих данных: текст;
• Настройка глубины рассуждений (Reasoning effort): варианты low, medium и high;
• Поддержка современных функций: потоковая передача (streaming), вызов внешних инструментов (tool calling), режим JSON Mode, соблюдение JSON Schema и кэширование промптов (prompt caching).

В демонстрационных исследованиях команда StepFun показала способность модели координировать до 950 поисковых веб-запросов в рамках одного автономного шага агента. Кроме того, заявлена полноценная интеграция с инструментом Claude Code через собственную систему Step Plan.

Архитектура: узкая и глубокая сеть

При проектировании нейросети инженеры StepFun решили не расширять слои, а пойти по пути углубления архитектуры. Модель состоит из 92 последовательных слоев Transformer. В компании объясняют такое решение тем, что глубокая структура создает более длинные внутренние цепочки для многошаговых скрытых рассуждений. Это критически важно на этапе длительного префилла (prefill), когда ИИ-агент одновременно осуществляет поиск, запускает код и анализирует ответы внешних инструментов.

Обучение модели базировалось на методах RL с длинным горизонтом планирования (on-policy, long-horizon reinforcement learning). Инженеры использовали побитовое выравнивание процессов обучения и инференса при маршрутизации экспертов в MoE. В архитектуру также интегрировали спекулятивное декодирование MTP-3, квантование FP8 для MoE и механизм выгрузки KV-кэша (KV-cache offload). В совокупности эти технологические решения обеспечили более чем трехкратное ускорение сквозной работы на длинных сценариях RL.

Бенчмарки: данные компании против независимых тестов

Оценивая результаты тестирования, важно учитывать деталь: Step 5 Preview проходила тесты с настройкой глубины рассуждений «High», тогда как модели конкурентов запускались на максимальном уровне «Max».

По данным StepFun, модель показала следующие результаты в специализированных дисциплинах:

• FrontierFinance: Step 5 Preview набрала 66,4 балла, уступив Claude Opus 5 (69,7), но опередив GPT-6 Astra (55,0);
• DRACO: новинка показала 83,3 балла против 87,6 у Claude Opus 5 и 76,8 у GPT-6 Astra.

В задачах программирования показатели Step 5 Preview составили 67,7 балла на тесте DeepSWE v1.1, 49,0 на StepCodeBench (собственный бенчмарк компании) и 80.5 на ProgramBench. В кодинге лидерство удерживают GPT-6 Astra и Claude Opus 5.

Дополнительно StepFun провела два суточных эксперимента с участием автономных агентов. В первом тесте модель смогла оптимизировать GPU-кернел для Nvidia H100 до производительности в 508 TFLOPS, обогнав показатель Claude Opus 5 (493 TFLOPS). Во втором эксперименте ИИ в автоматическом режиме провел пост-обучение модели Qwen3-30B-A3B, подняв ее результат в математическом тесте AIME24 с 53,3% до 60%.

Независимую оценку опубликовал сервис Artificial Analysis. В его рейтинге Intelligence Index модель Step 5 Preview получила 44 балла. Для сравнения, медианный показатель для рассуждающих моделей из аналогичной ценовой категории составляет 24 балла. Скорость генерации ответов через официальный API StepFun составила 99,8 токенов в секунду.

Ценообразование и стоимость API

Официальные тарифы StepFun за 1 миллион токенов распределились следующим образом:

• Входящий контекст (промах мимо кэша): $1.00;
• Входящий контекст (попадание в кэш): $0.05;
• Исходящие токены (включая цепочки рассуждений): $2.70.

Аналитики из Artificial Analysis отмечают, что среднерыночные медианные цены для сопоставимых моделей составляют $1.88 за ввод и $10.00 за вывод. Однако стоит учитывать один нюанс: модель склонна к избыточным рассуждениям. В контрольном тесте нейросеть сгенерировала 160 миллионов исходящих токенов при медиане категории в 92 миллиона. Таким образом, многословность модели частично нивелирует выгоду от низкого базового тарифа за токен.

Главные выводы

• Step 5 Preview — это MoE-модель с 600 млрд параметров (27 млрд активных) и контекстом в 1 млн токенов.
• Нейросеть поддерживает работу с текстом, графикой и видео на входе.
• Стоимость API составляет $1.00 за ввод и $2.70 за вывод за 1M токенов.
• В независимом индексе Artificial Analysis модель набрала 44 балла, существенно превзойдя средний уровень своего ценового сегмента.
• Публикация открытых весов для локального развертывания намечена на 15 октября 2026 года.

Часто задаваемые вопросы

Ниже собраны ответы на самые частые вопросы о возможностях, параметрах и условиях использования новой нейросети от StepFun.

Что представляет собой Step 5 Preview?

Это флагманская нейросеть от компании StepFun на базе архитектуры MoE, спроектированная для решения сложных агентных задач в программировании, аналитике и финансах.

Открыты ли веса модели?

На данный момент нет. Выпуск открытых весов запланирован разработчиками на 15 октября 2026 года.

Каков размер контекстного окна нейросети?

Модель способна удерживать в памяти до 1 000 000 токенов за один запрос.

Сколько стоит использование API?

Базовый тариф составляет $1.00 за 1 млн входящих токенов (и всего $0.05 при попадании в кэш) и $2.70 за 1 млн исходящих токенов с учетом цепочек рассуждений.