Step 5 Preview: Uzun soluklu yapay zekâ ajanları için ne sunuyor?

StepFun, Step 5 Preview’i büyük miktarda malzemeyi inceleyip birden fazla adımı tamamlaması gereken yapay zekâ ajanları için konumlandırıyor. Yazılım mühendisliği ve profesyonel bilgi işleri önerilen kullanım alanları arasında. Model, metin, görsel ve video girdilerini 1 milyon tokenlık bağlam penceresinde kabul ediyor. Bu geniş pencere uzun iş akışları için alan sağlasa da tek başına modelin bütün bilgileri hatasız kullanacağını veya uzun bir görevi başarıyla bitireceğini kanıtlamıyor. 13

Erişim ve açık ağırlıklar

Step 5 Preview, StepFun’ın API’sinde seçilebilir durumda. Açık ağırlıkların 15 Ekim 2026’da yayımlanmasının planlandığı bildiriliyor. Ancak 25 Eylül 2026 itibarıyla bu tarih gelecekte: planı tamamlanmış bir resmî ağırlık yayını gibi okumamak gerekiyor. Hugging Face’te BF16 ağırlıkları sunduğunu söyleyen üçüncü taraf depolar bulunsa da bu ilanlar, StepFun’ın resmî model ağırlıklarını yayımladığını tek başına doğrulamıyor. 332511

Mimari ve hedeflenen işler

Aktarılan teknik özelliklere göre Step 5 Preview, toplam 600 milyar parametreli seyrek bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli; her token işlenirken bunların yaklaşık 27 milyarı etkinleşiyor. Bu iki sayı farklı şeyleri anlatıyor: toplam model büyüklüğü ile token başına etkinleşen parametre miktarı aynı değil. Modelin metin, görsel ve video girdisi desteği ile 1 milyon tokenlık bağlamı da belirtiliyor. 15

StepFun; yazılım mühendisliği, profesyonel bilgi işleri ve çok adımlı ajan görevleri için Step 5 Preview’i öneriyor. Şirketin duyurusu, yazılım ortamlarında sürdürülen çalışmaları ve finansla ilgili görevleri de öne çıkarıyor. Bunlar modelin hedeflenen güçlü yönleri; her uygulamada alınacak sonucun garantisi değil. 116

Verimlilik iddialarında ne doğrulandı?

Üçüncü taraf bir model kaydı, uzun bağlamı Sparse GQA adlı dikkat tekniğine bağlıyor. Ayrı bir haberde ise on-policy uzun ufuklu pekiştirmeli öğrenme, MoE yönlendirmesinde eğitim ile çıkarımın uyumlanması, MTP-3 spekülatif çözümleme, FP8 MoE ve KV önbelleğinin sistem belleğine aktarılması gibi yöntemler sıralanıyor. Aynı haber, StepFun’a atıfla uzun ufuklu pekiştirmeli öğrenmenin uçtan uca süresinde 3 katı aşan hızlanma iddiasını aktarıyor. Mevcut birincil belgeler bu ayrıntıları ve kazanımı bağımsız olarak doğrulamıyor. 537

Sağlanan kaynaklar ayrıca Step 5 Preview’in doğrulanabilir görevler üretmede belirli bir rolü olduğunu ortaya koymuyor. Sayılan tekniklerden herhangi birinin akıl yürütmeye veya araç kullanımına ne kadar katkı sağladığına ilişkin ayrıştırılmış bir ölçüm de yok. 137

Fiyat, puan ve ölçülen hız

Artificial Analysis’ın Intelligence Index değerlendirmesinde Step 5 Preview’in puanı 44. Platform, milyon girdi tokenı başına 1,00 ABD doları, milyon çıktı tokenı başına 2,70 ABD doları fiyat listeliyor. StepFun API’si üzerinden yaptığı ölçümde çıktı hızı saniyede yaklaşık 83 token; bu değer her istemde veya sağlayıcıda geçerli sabit bir hız değil. 21

Step 3.5 Flash ve Step 3.7 Flash yerine ne zaman seçilmeli?

StepFun, yalnızca metin içeren işler için Step 3.5 Flash’ı; hızlı, çok modlu akıl yürütme için Step 3.7 Flash’ı öneriyor. Step 3.7 Flash görsel ve video girdilerini anlayabiliyor, üç akıl yürütme düzeyi sunuyor ve 256 bin tokenlık bağlam penceresine sahip. Seyrek MoE mimarisinde toplam 198 milyar, token başına etkinleşen yaklaşık 11 milyar parametre bulunuyor. Bu değerler Step 5 Preview’in 600 milyar/27 milyar parametre ve 1 milyon tokenlık bağlam özelliklerinden daha küçük. 125

Kısa karar: Çok geniş kaynak malzemesiyle yürütülen, uzun ve çok adımlı işler için Step 5 Preview’e bakın. Öncelik hızsa Step 3.7 Flash’ı, iş yalnızca metinse Step 3.5 Flash’ı değerlendirin. Seçimi yalnızca parametre sayısına göre değil, yapılacak işin gereksinimlerine göre vermek daha anlamlı. 1