Le 15 octobre, StepFun (阶跃星辰 en chinois) a mis en ligne sur Hugging Face les poids de son modèle phare, Step 5 Preview, tenant ainsi la promesse faite lors de son lancement du 20 septembre : une ouverture officielle le 15 octobre. Le dépôt contient pour l'instant deux jeux de poids principaux, FP8 et BF16, ainsi qu'un dépôt NVFP4 créé le 14 octobre. Les trois ont été mis à jour ce matin.
Ce que dit la fiche du modèle
Step 5 Preview repose sur une architecture MoE parcimonieuse, avec environ 600 milliards de paramètres au total (les métadonnées des fichiers de poids indiquent 604B) et environ 27 milliards de paramètres activés par token. La fenêtre de contexte atteint 1 million de tokens, et la sortie maximale est elle aussi annoncée à 1 million de tokens ; le modèle accepte du texte et des images en entrée et produit du texte. La fiche du modèle résume son positionnement en une seule phrase :
« Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work. »
(Step 5 Preview est le modèle phare de StepFun pour les tâches d'agents.)
La licence est la StepFun Model License 1.0, propre à l'entreprise, qui la qualifie de « style Apache-2.0 » tout en y ajoutant une obligation d'attribution et des conditions d'autorisation pour l'usage commercial. À partir de quelle échelle un usage commercial doit faire l'objet d'une demande distincte, le résumé de la fiche ne le précise pas ; il faut consulter le texte intégral de la licence.
Les résultats de benchmarks ne figurent dans la fiche que sous forme de graphiques, couvrant la programmation, les tâches d'agents, le travail de connaissance professionnel et la finance ; le texte ne donne pas de chiffres détaillés. La fiche précise que les scores ont été mesurés au niveau de raisonnement High et que, pour GDPval-AA, les données citées sont celles d'Artificial Analysis au 20 septembre. Du côté des tiers, l'indice d'intelligence composite d'Artificial Analysis lui attribue 44 points, ce qui le place dans le trio de tête des modèles open source.
Ce que cela change pour les équipes en Chine
L'information la plus utile de cette ouverture est le tableau de déploiement fourni par la fiche du modèle :
| Framework | Précision | Matériel |
|---|---|---|
| vLLM / SGLang | FP8 | 1 serveur B300 (4 GPU) ou 1 serveur H200 (8 GPU) |
| vLLM | BF16 | 1 serveur B300 (8 GPU) ou 2 serveurs H200 (16 GPU) |
| Transformers (hors ligne) | FP8 | 1 serveur H200 (8 GPU) |
Pour les entreprises chinoises, les B300 sont pratiquement introuvables, et l'approvisionnement en H200 vers la Chine a lui aussi été chaotique cette année ; la voie réaliste est donc le plus souvent le FP8 sur 8 GPU H200. Le tableau de déploiement de la fiche ne mentionne que les H200 et B300 de Nvidia ; quant à savoir si les cartes d'accélération chinoises peuvent être adaptées et quelle perte de performance en résulterait, StepFun n'a pas encore présenté de solution officielle.
La fiche signale aussi deux pièges fréquents. Le premier : pour les requêtes longues d'1 million de tokens, même avec les configurations du tableau ci-dessus, le cache KV peut ne pas tenir en mémoire. Le second : ajouter le paramètre --dtype bfloat16 à des poids FP8 ne reconvertit pas les poids quantifiés en BF16 ; pour exécuter le modèle en BF16, il faut télécharger le jeu de poids BF16. Le chargement de fragments BF16 avec Transformers est officiellement signalé comme n'ayant pas encore été pleinement vérifié.
Un calcul rapide : en FP8, les seuls poids de 600 milliards de paramètres occupent environ 600 Go, tandis que 8 GPU H200 de 141 Go offrent environ 1,1 To de mémoire au total, le reste servant au cache KV. Pour les équipes qui veulent exécuter la version complète dans leur propre salle serveur, le ticket d'entrée est précisément un serveur de ce type.
Les 25 jours entre le lancement et l'ouverture
Lors du lancement du 20 septembre, StepFun a mis l'accent sur le coût : l'entreprise affirme que le coût par tâche de Step 5 Preview représente environ un huitième de celui de Claude Opus 5. Le modèle a ensuite d'abord été proposé via les produits et l'API de StepFun, puis a atteint début octobre la première place mondiale du classement Trending d'OpenRouter.
Une fois les poids publiés, la question passe de « l'API est-elle bonne ? » à « un déploiement en propre est-il rentable ? ». Que la communauté produise rapidement des versions à faible nombre de bits comme GGUF, permettant de le faire tourner sur une seule machine ou un petit cluster, déterminera combien d'équipes petites et moyennes cette ouverture touchera. StepFun a publié en même temps un billet de blog technique ; reste à la communauté de vérifier point par point jusqu'où vont les détails, comme l'échelle des données d'entraînement ou la recette d'apprentissage par renforcement.
Sources : fiche du modèle StepFun sur Hugging Face, CocoLoop, STAR Market Daily, iFanr ; l'échelle des paramètres, le matériel de déploiement et les termes de la licence font foi selon la fiche du modèle, et les scores de l'indice d'intelligence selon la méthode d'Artificial Analysis.