Step 5 Preview 運営中

Step 5 Previewは、階躍星辰が開発した次世代のフラッグシップ基盤モデルで、現実世界のAgenticタスク向けに設計されています。モデルにはスパースMoEアーキテクチャを採用し、総パラメータ数は600B、アクティブパラメータはわずか27Bで、100万Tokenのコンテキスト、ネイティブなマルチモーダル対応を実現しています。世界的に権威ある評価でオープンソースモデルのトップ3に入り、性能はGPT-6 AstraとClaude Opus 5に次ぐ一方、タスク単価は後者のわずか1/8です。

AIコーディングとソフトウェアエンジニアリング：553のコードリポジトリ、33種類のプログラミング言語を対象に、バグ修正、機能開発、リファクタリングなどの実際の開発タスクに対応し、実機を操作して3時間を超える継続的なデバッグも実行できます。
長期自律タスク：24時間以内に、GPUカーネルをゼロから最適化したり、ポストトレーニング用データ処理を自動化したりする複雑なタスクを継続的に実行できます。
フロントエンドとクリエイティブ開発：Blenderを呼び出して3Dアセットを生成し、Three.jsのインタラクティブアプリケーションに組み込めます。
金融分析：情報検索・検証、企業価値評価モデリング、詳細な調査レポート作成という3種類の能力を備え、外部のFrontierFinance評価でも検証されています。
超長文コンテキスト理解：100万Tokenのウィンドウに対応し、長期タスクチェーンでコンテキストを継続的に追跡しながら、ツールを複数回呼び出して成果物を完成させられます。

スパースMoEアーキテクチャ：モデルの総パラメータ数は600Bですが、1回の推論でアクティブになるのは27Bのみです。「必要に応じて専門家を呼び出す」方式により、フラッグシップ級の能力を維持しながら計算コストを大幅に削減しています。これが、タスク単価をClaude Opus 5の1/8に抑えられる核心的な理由です。
長文コンテキストの継続的追跡：100万Tokenのコンテキストウィンドウにより、数十時間に及ぶタスクで過去の実行記録、ツールの返却結果、デバッグフィードバックを完全に保持できます。実行時のフィードバックに基づいて次のアクションを判断し、長期的な計画と継続的な反復を実現します。
Agenticツール呼び出しの循環：自律的な「計画—実行—観測—修正」サイクルを備え、シリアルポート、カメラ、APIなどの外部ツールにアクセスできます。実環境から返される状態やエラーに基づいてコードを継続的に修正し、タスクが完了するまで実行します。
クロスモーダルなネイティブ融合：テキストと視覚入力を同一の基盤モデル内でネイティブに処理するため、文書やスクリーンショットなどの視覚情報を理解すると同時に、視覚コンテンツを生成・反復改善できます。
効率重視のScaling方針：Step 3.5 Flashから受け継いだ技術思想を継承し、計算をいかに効率よくモデル能力へ変換するかを中核的な課題としています。アーキテクチャ設計により、「能力—コスト—効率」のパレート境界を外側へ押し広げます。

オンライン体験：https://studio.stepfun.com/ のStudioプラットフォームにアクセスし、登録・ログインすると、ウェブ上でモデルと直接対話して試用できます。
中国国内APIの利用：https://platform.stepfun.com/ でオープンプラットフォームのアカウントを登録し、API Keyを作成した後、ドキュメントに従ってStep 5 PreviewのAPIを呼び出します。
海外APIの利用：海外ユーザーはhttps://platform.stepfun.ai/ にアクセスし、同様に登録してAPI Keyを取得することで、自分のアプリケーションやAgentワークフローに統合できます。
Agentタスクへの組み込み：API呼び出しで長文コンテキストとツール呼び出しのパラメータを設定すると、モデルにコーディングや金融調査などの複雑なAgenticタスクを実行させられます。

性能とコストの最適なバランス：世界的に権威あるArtificial Analysis Intelligence Indexで44点を獲得し、オープンソースモデルのトップ3に入りながら、タスク単価はClaude Opus 5のわずか1/8です。インテリジェンス効率のパレートフロンティアを大きく前進させています。
フラッグシップ級の長期Agent能力：22時間を超える自律タスクを継続的に実行でき、GPUカーネルを508 TFLOPSまで最適化してClaude Opus 5を上回るなど、持続的な計画と自己修正能力を示します。
超長文コンテキストウィンドウ：100万Tokenのコンテキストに対応し、長期タスクチェーンで履歴を完全に保持しながらコンテキストを継続的に理解できるため、複雑な多段階ツール呼び出しのシナリオに適しています。
高効率なスパースMoEアーキテクチャ：総パラメータ数600Bのうち、アクティブになるのは27Bのみです。非常に低い推論コストでフラッグシップ級の性能を実現し、同等の能力をより低コストで実際の業務に投入できます。
幅広く深いシナリオ対応：AIコーディング（553のリポジトリ、33種類の言語）、金融調査、フロントエンドのクリエイティブ開発などで優れた性能を発揮し、業界をまたぐ総合的なタスク処理能力を備えています。

プロジェクト公式サイト：https://www.stepfun.com/step-5-preview

AIコーディングとソフトウェア開発：バグ修正、機能開発、コードリファクタリング、環境設定などに対応し、33種類のプログラミング言語をサポートします。開発者の日常的な主要コーディングモデルとして利用できます。
長期的な研究・エンジニアリングタスク：GPUカーネルを24時間継続的に最適化したり、ポストトレーニング用データ処理を自動化したりするなど、長時間の自律的な反復実行が必要な研究型業務に適しています。
ハードウェア開発と組み込みデバッグ：デバイスのドキュメントを自律的に読み取り、シリアルポートやカメラを操作し、実機から返されるエラーに基づいてコードを継続的にデバッグできます。ESP32開発ボードの改造プロジェクトなどに利用できます。
金融分析と投資調査：金融情報の検索・検証、企業価値評価モデリング、詳細な調査レポート作成に対応し、投資調査担当者や金融専門家を支援します。
フロントエンドとクリエイティブコンテンツ開発：ウェブインターフェースやデータ可視化から、Blenderによる3Dアセット生成、Three.jsのインタラクティブアプリケーションまで、デザイナーやクリエイターがアイデアを迅速に形にすることを支援します。