Kan ik Step 5 Preview lokaal draaien?

Nee. De gewichten zijn niet openbaar en StepFun heeft geen Hugging Face-repository vrijgegeven, dus alleen API-toegang.

Wat kost Step 5 Preview en hoe groot is de context?

De prijs is $1,00 per miljoen invoertokens en $2,70 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van één miljoen tokens.

Hoe verschilt Step 5 Preview van kleinere of goedkopere alternatieven?

De belangrijkste onderscheidende kenmerken zijn het contextvenster van één miljoen tokens en de MoE-architectuur, afgestemd op agentachtige, multi-stap taken — vooral in financiën en software-engineering — in plaats van algemene chat.

▲

88.2%

deze week

Step 5 Preview

9275°

#llm #stepfun #visie #video #redeneren #coderen

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

StepFun | 1,048,576 token context | $1.00/M input, $2.70/M output. Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work, built on a sparse Mixture-of-Experts architecture (27B active / 600B total parameters). It performs strongly in software engineering and professional knowledge work, with particular strength in finance. It is designed for extended tasks that span large codebases and documents, using tools and refining results over multiple steps.

Gidsen voor dit model

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Step 5 Preview is StepFun's toonaangevende gesloten model, gebouwd op een sparse Mixture-of-Experts-architectuur met 27 miljard actieve parameters uit een totaal van 600 miljard. Het richt zich op agentachtige workflows: lange multi-stap taken over grote codebases en documenten, met bijzondere kracht in financiën en software-engineering. Het contextvenster van één miljoen tokens maakt het een serieuze optie wanneer andere modellen ruimte tekortkomen.

Bekend om

Contextvenster van één miljoen tokens voor zeer grote codebases en documenten
Sparse MoE-ontwerp: 27 miljard actieve / 600 miljard totale parameters
Sterk in software-engineering en professioneel kenniswerk
Bijzonder diepgaand in financiële taken
Gebouwd voor multi-stap agenttaken met toolgebruik

Let op

Alleen gesloten gewichten — geen lokale implementatie, geen zelfhosting.
Uitvoerkosten van $2,70/M zijn matig, maar lange contextruns kunnen snel hoge kosten veroorzaken.
Getagd voor visie en video, maar StepFun heeft hier geen details over die mogelijkheden gepubliceerd.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Redeneren

Lange context

Onderzoek

Prompts om te proberen

Audit van een grote codebase

Ik plak hieronder een grote Python-codebase. Identificeer beveiligingslekken, stel refactorings voor voor de drie meest complexe functies, en maak een geprioriteerde lijst van wijzigingen met korte motivatie per wijziging. Werk systematisch door de bestanden voordat je conclusies trekt.

Analyse van financieel document

Hier is een 10-K-rapport. Haal de belangrijkste omzetfactoren eruit, markeer materiële risicofactoren die jaar-op-jaar zijn veranderd, en vat de kasstroompositie samen in begrijpelijke taal voor niet-accountants. Verwijs naar de relevante secties.

Multi-stap onderzoeksagent

Je hebt toegang tot zoeken en een code-interpreter. Onderzoek het huidige concurrentielandschap voor cloud-databaseprijzen, schrijf een vergelijkingstabel, en schrijf daarna een kort Python-script dat een maandelijks queryvolume als input neemt en de geschatte maandelijkse kosten per aanbieder teruggeeft.

Vergelijk met

Step 3.5 Flash
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.10/M invoer, $0.30/M uitvoer
Step 3.7 Flash
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.20/M invoer, $1.15/M uitvoer
GPT-6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.10/M invoer, $0.50/M uitvoer
GPT-5.6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.20/M invoer, $1.20/M uitvoer

Meer tekstmodellen van stepfun

Veelgestelde vragen

Kan ik Step 5 Preview lokaal draaien?: Nee. De gewichten zijn niet openbaar en StepFun heeft geen Hugging Face-repository vrijgegeven, dus alleen API-toegang.
Wat kost Step 5 Preview en hoe groot is de context?: De prijs is $1,00 per miljoen invoertokens en $2,70 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van één miljoen tokens.
Hoe verschilt Step 5 Preview van kleinere of goedkopere alternatieven?: De belangrijkste onderscheidende kenmerken zijn het contextvenster van één miljoen tokens en de MoE-architectuur, afgestemd op agentachtige, multi-stap taken — vooral in financiën en software-engineering — in plaats van algemene chat.

Oordeel van de kapitein
Als je een model nodig hebt dat een hele grote codebase of financieel document in context kan houden en er over meerdere stappen op kan handelen, is Step 5 Preview de investering waard.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #19 Hottest AI model · #7 Hottest Text / LLM model · #7 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Populariteitstrend van Step 5 Preview

Heat score sinds 8 Oct 2026

Heat score

9,275°

Deze week

▲

88.2%

9,192° toen, 9,275° nu

Deze maand

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

Afgelopen jaar

n.v.t.

Nog niet uitgebracht/getrackt

7,000°

Basis

De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.

+1,891°

OpenRouter tokens

20,114,388,806,215 tokens heeft dit model in de afgelopen 30 dagen verwerkt via OpenRouter, prompts en antwoorden samen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download in de downloadterm, in totaal 2,011,438; de tokens van de laatste dag tellen mee voor het adoptiecijfer. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+384°

Adoptiesnelheid

Ongeveer 132,511 downloads per dag, gemeten tussen twee metingen van de bronnen, nooit geschat op een levenslange gemiddelde. Snelheid weegt een kwart van de downloadterm, zodat een verse piek zichtbaar is zonder dat een dagpiek jaren gebruik overstemt.

Toon gedetailleerde uitsplitsing

Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 9,275°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.

1
Begin bij de basis.
Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.
7,000°
lopende totaal
2
Voeg de downloads toe.
2,011,438 download-equivalenten in totaal, van OpenRouter tokens. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.
+1,891°
8,891°
lopende totaal
3
Voeg de adoptiesnelheid toe.
Ongeveer 132,511 downloads per dag op dit moment, gemeten tussen twee metingen, met een kwart van het gewicht.
+384°
9,275°
lopende totaal
=
De heat-score.
Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.
9,275°

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.

Vergelijkbare modellen

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

TEXT / LLM

DeepSeek V4.1 Flash

TEXT / LLM

Qwen2.5 VL 72B Instruct

TEXT / LLM

o3 Mini

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Step 5 Preview is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm stepfun visie video redeneren coderen agenten lange context

Bladeren op modelfamilie