摘要：阶跃星辰 9 月 20 日发布 Step 5 Preview，采用稀疏 MoE 架构，总参 600B、单 token 激活 27B，支持 100 万 token 上下文与视觉输入，面向编程等长任务，10 月 15 日开放权重。
国产大模型今天又扔出一颗分量不轻的棋子。阶跃星辰 9 月 20 日发布 Step 5 Preview，定位直接冲着"真实世界的 Agent 长任务"去：架构上用稀疏 MoE，总参数 600B、单 token 激活 27B，支持 100 万 token 上下文和视觉输入，重点覆盖编程、软件工程、研究以及金融这类需要长链路推理的场景。API 已经开放，官方计划 10 月 15 日正式释放模型权重——也就是说，这又是一个"先上 API、后开源权重"的打法。
为什么这件事值得单列？因为它把国产模型的竞争焦点从"刷榜单"明确挪到了"跑长任务、做 Agent"。100 万 token 上下文意味着能整库读代码、跨文档做分析、跑多步推理；27B 的激活参数则在"能力"和"推理成本"之间找平衡——大模型不等于每次都烧满 600B，MoE 让单次调用的实际算力可控。Artificial Analysis 给 Step 5 Preview 的智能指数打分约 44，和 Kimi K3 Max 处在同一档，而价格显著更低（输入约 1 美元/百万 token、输出约 2.7 美元），这恰恰是国产模型最想打的点：用性价比换 adoption。
我的判断：Step 5 Preview 的真正看点不在参数，而在"它想成为 Agent 时代的基础模型"这个定位。过去一年，长上下文 + 工具调用 + 稳定长程推理，是区分"玩具模型"和"生产模型"的分水岭。阶跃如果能在 10 月放出权重后，让开发者在本地/私有化场景里跑通长任务 Agent，它就抢到了一个差异位。但提醒一句：预览版和开源版的体验常有落差，10 月 15 日的权重质量、许可条款、社区生态，才是决定它能不能沉淀用户的硬指标。API 先热、开源后冷的例子不少，别急着下结论。
