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Step 5 Preview 开源，OpenRouter 周榜第二，模型训练技术细节揭秘！
一语总结阶跃星辰发布 Step 5 Preview，一个专门为长程 Agent 任务优化的 600B 参数模型，支持 1M 上下文和高效缓存读取，已在 OpenRouter 达到周调用量第二，并开源了 BF16 和 FP8 版本。
Step 5 Preview 是阶跃星辰针对复杂 Agent 工作负载推出的新一代模型，具有 600B 总参数和 27B 激活参数。它通过增加网络深度、优化注意力机制和引入上下文压缩，显著提升了长任务的可靠性和计算效率。模型在 OpenRouter 上表现出色，周调用量达 18.8T token，并被广泛用于代码分析、量子校准等领域。本次开源还包括详细的训练技术报告，揭示了如何通过强化学习和数据增强来克服长轨迹训练中的挑战。
- 专门为长程 Agent 任务优化
Step 5 Preview 针对 Agent 工作负载的三个核心难点——任务链路长、长上下文成本高、强化学习难训——进行了专项优化。通过增加网络深度、引入稀疏 GQA 和块级 token 合并，模型在保持高准确度的同时，将计算开销降低了 8 倍。
- 高效的上下文管理和缓存利用
模型支持 1M 的上下文窗口，并实现了 96% 的缓存命中率，使得重复读取成本仅为原价的 1/10。此外，它还具备自动上下文压缩能力，允许 Agent 在内存不足时动态整理状态，从而处理超出窗口长度的任务。
- 成功的市场表现和生态集成
Step 5 Preview 在 OpenRouter 上迅速成为第二大调用模型，单日调用量达 3.74T token。它被广泛集成到多种 Agent 工具中，如 Hermes Agent 和 Kilo Code，并在量子校准等专业领域展现出强大的能力。
Step 5 Preview 开源，OpenRouter 周榜第二，模型训练技术细节揭秘！
Step 5 Preview 是阶跃星辰针对复杂 Agent 工作负载推出的新一代模型，具有 600B 总参数和 27B 激活参数。它通过增加网络深度、优化注意力机制和引入上下文压缩，显著提升了长任务的可靠性和计算效率。模型在 OpenRouter 上表现出色，周调用量达 18.8T token，并被广泛用于代码分析、量子校准等领域。本次开源还包括详细的训练技术报告，揭示了如何通过强化学习和数据增强来克服长轨迹训练中的挑战。
文章金句
"下一阶段的 Scaling 不只是更多 Compute，也包括更高效率的 Compute。
"让模型自己学会管理上下文，而不是靠人写规则去裁剪。
"模型触达用户最短的路径，是出现在 Agent 工具的模型列表里。