Bisakah saya menjalankan Step 5 Preview secara lokal?

Tidak. Bobotnya tidak dipublikasikan dan StepFun belum merilis repositori Hugging Face, jadi hanya akses API.

Berapa biaya Step 5 Preview dan seberapa besar konteksnya?

Harga $1,00 per juta token input dan $2,70 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.

Apa perbedaan Step 5 Preview dengan alternatif yang lebih kecil atau lebih murah?

Pembeda utamanya adalah jendela konteks satu juta token dan arsitektur MoE yang disetel untuk pekerjaan agen multi-langkah — khususnya di bidang keuangan dan rekayasa perangkat lunak — bukan chat umum.

▲

88.2%

minggu ini

Step 5 Preview

9275°

#llm #stepfun #visi #video #penalaran #pemrograman

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

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.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Step 5 Preview adalah model unggulan tertutup dari StepFun, dibangun di atas arsitektur Mixture-of-Experts yang jarang dengan 27 miliar parameter aktif dari total 600 miliar. Model ini menargetkan alur kerja agen: tugas multi-langkah panjang di seluruh basis kode dan dokumen besar, dengan kekuatan khusus di bidang keuangan dan rekayasa perangkat lunak. Jendela konteks satu juta token menjadikannya pilihan serius ketika model lain kehabisan ruang.

Dikenal untuk

Jendela konteks satu juta token untuk basis kode dan dokumen sangat besar
Desain MoE jarang: 27 miliar parameter aktif dari total 600 miliar
Kuat dalam rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan profesional
Kedalaman khusus dalam tugas domain keuangan
Dibangun untuk tugas agen multi-langkah dengan penggunaan alat

Waspadai

Hanya bobot tertutup — tidak bisa dijalankan lokal, tidak bisa self-hosting.
Harga output $2,70/M sedang, tapi jalankan konteks panjang bisa menghasilkan tagihan output besar dengan cepat.
Ditandai untuk visi dan video, tapi StepFun belum menerbitkan detail tentang kemampuan tersebut di sini.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Penalaran

Konteks panjang

Riset

Prompt untuk dicoba

Audit basis kode besar

Saya menempelkan basis kode Python besar di bawah ini. Identifikasi kerentanan keamanan, sarankan refaktor untuk tiga fungsi paling kompleks, dan buat daftar perubahan prioritas dengan alasan singkat untuk masing-masing. Kerjakan file secara sistematis sebelum menarik kesimpulan.

Analisis dokumen keuangan

Ini adalah pengajuan 10-K. Ekstrak penggerak pendapatan utama, tandai faktor risiko material yang berubah tahun ke tahun, dan ringkas posisi arus kas dalam bahasa sederhana yang bisa dipahami non-akuntan. Cantumkan bagian relevan.

Agen riset multi-langkah

Anda memiliki akses ke pencarian dan interpreter kode. Teliti lanskap kompetitif harga basis data cloud saat ini, buat tabel perbandingan, lalu tulis skrip Python singkat yang menerima volume kueri bulanan sebagai input dan mengembalikan estimasi biaya bulanan untuk setiap penyedia.

Bandingkan dengan

Step 3.5 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.10/M input, $0.30/M output
Step 3.7 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.20/M input, $1.15/M output
GPT-6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.10/M input, $0.50/M output
GPT-5.6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.20/M input, $1.20/M output

Model teks lain dari stepfun

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Step 5 Preview secara lokal?: Tidak. Bobotnya tidak dipublikasikan dan StepFun belum merilis repositori Hugging Face, jadi hanya akses API.
Berapa biaya Step 5 Preview dan seberapa besar konteksnya?: Harga $1,00 per juta token input dan $2,70 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.
Apa perbedaan Step 5 Preview dengan alternatif yang lebih kecil atau lebih murah?: Pembeda utamanya adalah jendela konteks satu juta token dan arsitektur MoE yang disetel untuk pekerjaan agen multi-langkah — khususnya di bidang keuangan dan rekayasa perangkat lunak — bukan chat umum.

Putusan Kapten
Jika Anda membutuhkan model yang dapat memuat seluruh basis kode besar atau dokumen keuangan dalam konteks dan bertindak dalam beberapa langkah, Step 5 Preview layak harganya.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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

Tren popularitas Step 5 Preview

Skor panas sejak 8 Oct 2026

Skor panas

9,275°

Minggu ini

▲

88.2%

9,192° dulu, 9,275° sekarang

Bulan ini

n/a

Belum dirilis/dilacak

Tahun lalu

n/a

Belum dirilis/dilacak

7,000°

Floor

Skala berjalan dari 0° sampai 9.999°. Semua yang di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh sumber mana pun, yang memakai angka pengganti di sana supaya daftar tetap lengkap. 7,000° adalah titik awal data yang diukur: model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di floor, dan pengukuran mengisi derajat di atasnya. Floor tidak mengatakan apa-apa tentang model; hanya derajat di atasnya yang berbicara, dan itu yang membedakan satu model dengan yang lain.

+1,891°

Token OpenRouter

20,114,388,806,215 token diproses model ini melalui OpenRouter dalam 30 hari terakhir, termasuk prompt dan jawaban. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan dalam istilah unduhan, total 2,011,438; token hari terakhir masuk ke tingkat adopsi. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+384°

Tingkat adopsi

Sekitar 132,511 unduhan per hari, diukur antara dua pembacaan sumber, tidak pernah ditebak dari rata-rata seumur hidup. Kecepatan dihitung seperempat dari istilah unduhan, jadi lonjakan baru terlihat tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengalahkan penggunaan bertahun-tahun.

Tampilkan rincian

Setiap angka di situs ini bisa dicek. Skor heat model ini adalah 9,275°, dan ini dibangun satu bahan pada satu waktu, dengan total berjalan setelah setiap langkah: floor, derajat yang ditambahkan setiap sumber, bonus untuk jenis model dan pengurangan karena usia bobotnya. Warna-warna itu adalah rentang pada grafik di atas. Glosarium di akhir menjelaskan setiap istilah.

1
Mulai dari floor.
Kenapa 7,000° dan bukan nol: skala dari 0° sampai 9.999°, dan bagian di bawah 7,000° disediakan untuk model yang belum dilaporkan sumber mana pun, yang memakai angka pengganti supaya daftar tetap lengkap dan tidak pernah mengalahkan model dengan data. 7,000° adalah titik awal data yang diukur. Model dengan data nyata tapi hampir tidak ada unduhan berada di sini; semua yang berikutnya adalah pengukuran, dan ruang di atas floor memuat sepuluh langkah sepuluh kali lipat unduhan dengan 300° masing-masing. Floor sama untuk semua model, jadi tidak menentukan apa-apa; yang menentukan adalah derajat di atasnya.
7,000°
total berjalan
2
Tambahkan unduhan.
2,011,438 setara unduhan secara total, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali unduhan menambah 300° yang sama, jadi ukuran penting tapi tidak pernah mendominasi skor.
+1,891°
8,891°
total berjalan
3
Tambahkan tingkat adopsi.
Sekitar 132,511 unduhan per hari sekarang, diukur antara dua pembacaan, dengan bobot seperempat.
+384°
9,275°
total berjalan
=
Skor heat.
Posisi model ini di setiap daftar di situs ini. Tidak ada yang mengubahnya selain ini.
9,275°

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Bagaimana popularitas model ini bergerak dibandingkan dengan katalog lainnya: pertumbuhan unduhan, suka, dan penggunaan setiap periode, diukur terhadap pertumbuhan model biasa dalam periode yang sama, dengan skor panasnya saat itu. Di atas pertumbuhan biasa berarti naik, di bawahnya berarti turun. Masa lalu direkonstruksi dari total hari ini, hari pertama model, dan kecepatan unduhan yang diukur jika ada dua pembacaan; model yang belum ada di awal periode menunjukkan n/a.

Model Serupa

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Step 5 Preview adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm stepfun visi video penalaran pemrograman agen konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model