StepFun zapowiedział Step 5 Preview 20 września 2026 r. jako model do długotrwałej pracy agentów AI. Najważniejsze rozróżnienie dotyczy dostępności: z modelu można korzystać przez hostowane API, natomiast udostępnienie wag BF16 zaplanowano na 15 października. Zapowiedziana data nie oznacza, że gotowy checkpoint można już pobrać ani że znana jest jego licencja.
3
6
15
Co oferuje Step 5 Preview
Według StepFun model wykorzystuje rzadką architekturę mieszaniny ekspertów (MoE): ma łącznie 600 mld parametrów, a przy przetwarzaniu pojedynczego tokenu aktywnych jest około 27 mld. Ta druga liczba opisuje parametry wykorzystywane w danym kroku — nie oznacza, że cały model jest checkpointem o rozmiarze 27 mld parametrów. Firma podaje też kontekst o długości miliona tokenów i obsługę obrazów.
15
W kilku zewnętrznych opisach model przedstawiono jako architekturę „wąską i głęboką”, z 92 warstwami Transformera. Inny katalog podaje odmienną liczbę warstw, dlatego 92 należy traktować jako raportowaną specyfikację, a nie szczegół bezspornie potwierdzony przez wszystkie dostępne materiały.
1
6
19
StepFun wskazuje przede wszystkim na programowanie i profesjonalne zadania wymagające dłuższej, wieloetapowej pracy; firma wymienia też zastosowania finansowe. Opisy zewnętrzne dodają korzystanie z narzędzi, prowadzenie badań i szersze zadania związane z kodowaniem.
2
15
Oficjalny opis StepFun wymienia obsługę tekstu i obrazów. Niektóre zewnętrzne katalogi podają również wideo, ale tej możliwości nie potwierdza przywoływana zapowiedź producenta.
2
7
15
API jest dostępne, wagi — jeszcze nie
Step 5 Preview można wywoływać przez hostowane API StepFun. Raportowane ceny katalogowe wynoszą 1 USD za milion tokenów wejściowych i 2,70 USD za milion tokenów wyjściowych. W niektórych zestawieniach pojawia się też stawka 0,05 USD za milion tokenów wejściowych przy trafieniu w pamięć podręczną. Przed oszacowaniem kosztów warto sprawdzić aktualny cennik dostawcy — rozliczenie może zależeć m.in. od wykorzystania cache.
3
6
7
StepFun zapowiada udostępnienie wag w formacie BF16 15 października 2026 r. To wciąż plan, a nie potwierdzenie, że model można już pobrać i uruchomić samodzielnie. W dniu premiery zewnętrzne sprawdzenia wskazywały, że odpowiednie repozytorium na Hugging Face nie zawierało wag. W cytowanych doniesieniach nie ustalono również licencji ani warunków samodzielnego hostowania.
3
4
8
To istotne także przy porównywaniu Step 5 Preview z modelami o otwartych wagach, które można już pobrać: dostęp przez API i zapowiedziany przyszły checkpoint to nie to samo.
3
4
14
Wyniki warto czytać z kontekstem
Jedna z relacji o premierze podaje wynik 67,7 w teście DeepSWE v1.1. Zewnętrzne zestawienia podają z kolei wynik około 43,7–44 w Artificial Analysis Intelligence Index. Są to różne miary, więc nie należy zestawiać ich tak, jakby chodziło o ten sam benchmark. Wynik DeepSWE jest relacjonowany w materiałach omawiających deklaracje StepFun, a rezultat indeksu pochodzi z zewnętrznych zestawień. Żadna z tych liczb sama w sobie nie dowodzi, że Step 5 Preview będzie lepszy od innego modelu w każdym zadaniu.
2
6
23
StepFun twierdzi również, że model oferuje porównywalną inteligencję przy niższym koszcie zadań. To deklaracja producenta: same ceny API i wyniki benchmarków nie przesądzają o przewadze kosztowej ani jakościowej w konkretnym zastosowaniu.
15
16
Co pozostaje niejasne
Część zewnętrznych opisów przypisuje modelowi optymalizacje mechanizmu uwagi, takie jak rzadka grupowa uwaga typu GQA czy łączenie tokenów blokami. Inne zestawienia różnią się w szczegółach architektury. Dostępne tu źródła nie potwierdzają tych rozwiązań jako oficjalnej specyfikacji StepFun. Jedna z wtórnych relacji wspomina też o długohoryzontowym uczeniu ze wzmocnieniem, ale oficjalny opis nie zawiera wystarczających szczegółów, by zweryfikować metodę treningu.
6
18
19
20
Na dziś praktyczny wniosek jest prosty: API to dostępna droga, by wypróbować Step 5 Preview. Jeśli StepFun opublikuje zapowiadane wagi BF16, dopiero wtedy będzie można ocenić sam checkpoint, jego licencję i dokładne warunki samodzielnego uruchamiania.