Posso eseguire Step 5 Preview localmente?

No. I pesi non sono pubblici e StepFun non ha rilasciato un repository Hugging Face, quindi è solo accesso API.

Quanto costa Step 5 Preview e quanto è grande la finestra di contesto?

Il prezzo è $1,00 per milione di token in input e $2,70 per milione di token in output, con una finestra di contesto da un milione di token.

In cosa si differenzia Step 5 Preview da alternative più piccole o economiche?

I suoi principali differenziatori sono la finestra di contesto da un milione di token e l'architettura MoE ottimizzata per lavoro agentico multi-step — in particolare in finanza e ingegneria del software — piuttosto che per chat generica.

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88.2%

questa settimana

Step 5 Preview

9275°

#llm #stepfun #visione #video #ragionamento #programmazione

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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.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Step 5 Preview è il modello di punta chiuso di StepFun, costruito su un'architettura Mixture-of-Experts sparsa con 27 miliardi di parametri attivi estratti da un pool totale di 600 miliardi. È pensato per flussi agentici: compiti lunghi multi-step su grandi basi di codice e documenti, con particolare forza in finanza e ingegneria del software. La finestra di contesto da un milione di token lo rende un'opzione seria quando altri modelli esauriscono lo spazio.

Conosciuto per

Finestra di contesto da un milione di token per basi di codice e documenti molto grandi
Design MoE sparso: 27B attivi / 600B totali parametri
Forte in ingegneria del software e lavoro professionale di conoscenza
Profondità particolare nei compiti del dominio finanziario
Costruito per compiti agentici multi-step con uso di strumenti

Attenzione a

Solo pesi chiusi — nessuna distribuzione locale, nessun self-hosting.
Prezzo di output a $2,70/M è moderato ma le esecuzioni a lungo contesto possono generare rapidamente bollette elevate.
Etichettato per visione e video, ma StepFun non ha pubblicato dettagli su queste capacità qui.

Ideale per

Programmazione

Agenti e uso di strumenti

Ragionamento

Contesto lungo

Ricerca

Prompt da provare

Audit di un grande codice sorgente

Incollo un grande codice Python qui sotto. Identifica eventuali vulnerabilità di sicurezza, suggerisci refactor per le tre funzioni più complesse e produci una lista prioritaria di modifiche con breve motivazione per ciascuna. Lavora sistematicamente sui file prima di trarre conclusioni.

Analisi di documento finanziario

Ecco un filing 10-K. Estrai i principali driver di ricavi, segnala eventuali fattori di rischio materiali cambiati anno su anno e riassumi la posizione di flusso di cassa in un linguaggio semplice che un non contabile possa usare. Cita le sezioni rilevanti.

Agente di ricerca multi-step

Hai accesso a ricerca e interprete di codice. Indaga il panorama competitivo attuale per i prezzi dei database cloud, scrivi una tabella comparativa, poi scrivi un breve script Python che prende in input un volume mensile di query e restituisce il costo mensile stimato per ogni provider.

Confronta con

Step 3.5 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.10/M, output $0.30/M
Step 3.7 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.20/M, output $1.15/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.20/M, output $1.20/M

Altri modelli di testo da stepfun

Domande frequenti

Posso eseguire Step 5 Preview localmente?: No. I pesi non sono pubblici e StepFun non ha rilasciato un repository Hugging Face, quindi è solo accesso API.
Quanto costa Step 5 Preview e quanto è grande la finestra di contesto?: Il prezzo è $1,00 per milione di token in input e $2,70 per milione di token in output, con una finestra di contesto da un milione di token.
In cosa si differenzia Step 5 Preview da alternative più piccole o economiche?: I suoi principali differenziatori sono la finestra di contesto da un milione di token e l'architettura MoE ottimizzata per lavoro agentico multi-step — in particolare in finanza e ingegneria del software — piuttosto che per chat generica.

Verdetto del capitano
Se ti serve un modello che possa mantenere in contesto un'intera grande base di codice o documento finanziario e agire su di esso in più passaggi, Step 5 Preview vale il prezzo.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendenza di popolarità di Step 5 Preview

Punteggio di calore da 8 Oct 2026

Punteggio di popolarità

9,275°

Questa settimana

▲

88.2%

9,192° allora, 9,275° ora

Questo mese

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

Ultimo anno

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,891°

Token OpenRouter

20,114,388,806,215 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 2,011,438 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+384°

Tasso di adozione

Circa 132,511 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 9,275°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
2,011,438 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,891°
8,891°
totale in corso
3
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 132,511 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+384°
9,275°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
9,275°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

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