1/ 阶跃的Step 5 Preview终于憋出来了，总参数600B，激活参数只有27B，稀疏 MoE 原生多模态，上下文窗口1M， 面向 Coding、长程任务、软件工程以及复杂 Agent 任务设计，就是所有前沿模型都在赌的方向，大家你方唱罢我登场，榜单就不赘述了，大家可以看后面的图，已经到了第一梯队（和Kimi K3一样了），而且从性价比的角度看也在帕累托最优线上

2/ 因为主打多跳推理和复杂工具调用，对模型推理能力要求很高，所以需要一个很深的神经网络。Step5Preview 这次就采用了又窄又深的模型架构，使用92层 Transformer 来支持更深、更长的信息传播路径。当然，训练难度也更大一点，为此也做了避免数值爆炸和梯度尖峰的特别优化。

3/ 模型在金融方向的能力是一大亮点，阶跃专门在内部构建了三个 benchmark（FinStepBench LiveSearch/CooperateValuation/DeepResearch），还用了FrontierFinance这个外部榜单（这个是公开的，会考察金融数据建模、宏观和行业分析、公司研究、催化剂监控、财报和关键事件、通用事件扫描等维度）。

4/ 模型之外，更值得关注的是整个全栈体系和商业化。因为未来大模型公司的竞争也会越来越丰富、越来越体系化，而不仅仅是榜单和技术。阶跃最大的优势，还是全模态和配套的完整终端体系，端侧模型、语音交互模型、ASR模型都是SOTA水平，其实最终还是为了服务终端体验

5/ 我不知道大家最近有没有人用 Meta 的 Muse，很多人用了反馈都不错，我还在waitlist..晕了。其实它想做的就是一个 personal agent。这个方向可能是 coding agent 之后更大、更通用的一个方向，Personal agent 可能在手机上，也可能在车上，和终端硬件这个方向的适配度很高。理想情况下，模型、软件、系统、硬件都打通是最好的，也是阶跃现在押注的方向，可以观察一下，因为大家都知道Coding 强到一定程度之后，一定会向其他领域溢出

6/ 打通终端硬件的 Personal Agent，是一个有机会覆盖到数亿消费者日常生活的巨大市场，马斯克之前说，未来手机会是模型的边缘推理节点，可能不会有传统意义上的 App，这个也蛮有意思的，豆包除了自己的手机，阶跃也出了大模型原生手机STEPX Neo，非常期待未来大家能卷成什么样

7/ AI这行业变化很快的，但是硬件变化是很慢，也是瓶颈，打通硬件的优势可能需要更久一点的时间才能显现出来，拭目以待