Step 5 Preview
9275°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
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.
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Step 5 Preview là mô hình đóng chủ lực của StepFun, xây dựng trên kiến trúc Mixture-of-Experts thưa thớt với 27 tỷ tham số hoạt động trong tổng số 600 tỷ tham số. Nó hướng tới các workflow tác nhân: các tác vụ đa bước dài trên các codebase và tài liệu lớn, đặc biệt mạnh trong tài chính và kỹ thuật phần mềm. Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token khiến nó là lựa chọn nghiêm túc khi các mô hình khác hết chỗ.
Nổi tiếng với
- Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token cho codebase và tài liệu rất lớn
- Thiết kế MoE thưa thớt: 27 tỷ tham số hoạt động / 600 tỷ tổng tham số
- Mạnh trong kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức chuyên nghiệp
- Sâu sắc đặc biệt trong các tác vụ lĩnh vực tài chính
- Xây dựng cho các tác vụ tác nhân đa bước có sử dụng công cụ
Cẩn thận với
- Chỉ có trọng số đóng — không triển khai cục bộ, không tự lưu trữ.
- Giá đầu ra $2,70/M token là vừa phải nhưng các lần chạy ngữ cảnh dài có thể tạo hóa đơn lớn nhanh.
- Gắn nhãn cho thị giác và video, nhưng StepFun chưa công bố chi tiết về các khả năng này ở đây.
Lời nhắc để thử
Kiểm toán codebase lớn
Tôi dán một codebase Python lớn bên dưới. Xác định các lỗ hổng bảo mật, đề xuất tái cấu trúc cho ba hàm phức tạp nhất, và tạo danh sách ưu tiên các thay đổi kèm lý do ngắn gọn cho từng thay đổi. Làm việc qua các file có hệ thống trước khi kết luận.
Phân tích tài liệu tài chính
Đây là báo cáo 10-K. Trích xuất các yếu tố chính thúc đẩy doanh thu, đánh dấu các rủi ro quan trọng thay đổi theo năm, và tóm tắt vị thế dòng tiền bằng ngôn ngữ đơn giản để người không phải kế toán có thể hành động. Trích dẫn các phần liên quan.
Tác nhân nghiên cứu đa bước
Bạn có quyền truy cập tìm kiếm và trình thông dịch code. Nghiên cứu bối cảnh cạnh tranh hiện tại về giá cơ sở dữ liệu đám mây, viết bảng so sánh, rồi viết đoạn script Python ngắn nhận đầu vào là khối lượng truy vấn hàng tháng và trả về chi phí ước tính hàng tháng cho từng nhà cung cấp.
So sánh với
- Step 3.5 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.30/M
- Step 3.7 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $1.15/M
- GPT-6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.50/M
- GPT-5.6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $1.20/M
Thêm mô hình văn bản từ stepfun
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Step 5 Preview cục bộ không?
- Không. Trọng số không công khai và StepFun chưa phát hành kho Hugging Face, nên chỉ truy cập qua API.
- Step 5 Preview có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh lớn thế nào?
- Giá là $1,00 cho mỗi triệu token đầu vào và $2,70 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.
- Step 5 Preview khác gì so với các lựa chọn nhỏ hơn hoặc rẻ hơn?
- Điểm khác biệt chính là cửa sổ ngữ cảnh một triệu token và kiến trúc MoE tối ưu cho công việc tác nhân đa bước — đặc biệt trong tài chính và kỹ thuật phần mềm — thay vì chat đa dụng.
Phán quyết của thuyền trưởngNếu bạn cần mô hình có thể giữ toàn bộ codebase lớn hoặc tài liệu tài chính trong ngữ cảnh và hành động qua nhiều bước, Step 5 Preview xứng đáng với giá tiền.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Also ranked: #19 Hottest AI model · #7 Hottest Text / LLM model · #7 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Xu hướng phổ biến của Step 5 Preview
Điểm nhiệt từ 8 Oct 2026
Điểm nhiệt
9,275°
Tuần này
▲
88.2%
9,192° lúc đó, 9,275° bây giờ
Tháng này
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
Năm qua
n/a
Chưa phát hành/được theo dõi
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+1,891°
Token OpenRouter
20,114,388,806,215 token mô hình này xử lý qua OpenRouter trong 30 ngày qua, bao gồm cả lời nhắc và câu trả lời. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải trong điều kiện tải xuống, tổng cộng 2,011,438; token của ngày cuối cùng được tính vào tỷ lệ sử dụng. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+384°
Tỷ lệ áp dụng
Khoảng 132,511 lượt tải mỗi ngày, đo giữa hai lần đọc nguồn, không đoán dựa trên trung bình cả đời. Tốc độ chiếm một phần tư thành phần lượt tải, nên một đợt tăng mới sẽ hiện rõ mà không để một đỉnh một ngày vượt qua nhiều năm sử dụng.
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 9,275°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
- 1Bắt đầu từ điểm sàn.Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.7,000°tổng đang chạy
- 2Thêm lượt tải về.2,011,438 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Token OpenRouter. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.+1,891°8,891°tổng đang chạy
- 3Thêm tỷ lệ áp dụng.Khoảng 132,511 lượt tải mỗi ngày hiện tại, đo giữa hai lần đọc, bằng một phần tư trọng số.+384°9,275°tổng đang chạy
- =Điểm nhiệt.Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.9,275°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
