階躍星辰（StepFun）於 10 月 15 日將旗艦模型 Step 5 Preview 的權重上傳至 Hugging Face，兌現了 9 月 20 日發表時「10 月 15 日正式開源」的承諾。儲存庫目前有 FP8 與 BF16 兩套主要權重，另有一個 10 月 14 日新建的 NVFP4 儲存庫，三個儲存庫都在今天上午完成更新。
模型卡寫了什麼
Step 5 Preview 採用稀疏 MoE 架構，總參數約 6000 億（權重檔中繼資料顯示為 604B），每個 token 啟用約 270 億參數。上下文視窗最長 100 萬 token，最大輸出同樣標示為 100 萬 token；輸入支援文字與圖像，輸出為文字。模型卡對它的定位只有一句話：
"Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work."
（Step 5 Preview 是階躍星辰面向智慧代理任務的旗艦模型。）
授權條款是階躍星辰自家的 StepFun Model License 1.0，官方稱為「Apache-2.0 風格」，但附加了署名要求與商用授權條件。至於多大規模的商用需要另行申請，模型卡摘要並未載明門檻，得查閱授權條款全文。
基準測試成績在模型卡中僅以圖表呈現，涵蓋程式設計、智慧代理任務、專業知識工作與金融幾個類別，內文沒有逐項數字。模型卡註明，成績是在 High 推理檔位下測得，其中 GDPval-AA 一項引用的是 Artificial Analysis 截至 9 月 20 日的資料。在第三方評測方面，Artificial Analysis 綜合智慧指數給它 44 分，位居開源模型前三名。
對中國大陸團隊意味著什麼
這次開源最實用的資訊，是模型卡給出的部署表：
| 框架 | 精度 | 硬體 |
|---|---|---|
| vLLM / SGLang | FP8 | 1 台 B300（4 卡）或 1 台 H200（8 卡） |
| vLLM | BF16 | 1 台 B300（8 卡）或 2 台 H200（16 卡） |
| Transformers 離線 | FP8 | 1 台 H200（8 卡） |
對中國大陸的企業來說，B300 基本上拿不到，H200 對中國的供應今年也是一波三折，實際可行的路線多半是用 8 卡 H200 跑 FP8。模型卡的部署表只列出輝達（NVIDIA）的 H200 與 B300，國產加速卡能否適配、效能折損多少，階躍星辰目前還沒有提出官方方案。
模型卡還提醒了兩個容易踩到的坑：其一，100 萬 token 的長請求，即使在上表的配置下也可能放不下 KV 快取；其二，在 FP8 權重上加 --dtype bfloat16 參數，並不會把量化權重轉回 BF16，想跑 BF16 就必須下載 BF16 那套權重。Transformers 的 BF16 分片載入流程，官方標註為尚未完整驗證。
粗略估算，FP8 下 6000 億參數光權重就需要約 600GB，8 張 141GB 的 H200 合計約 1.1TB 顯示記憶體，剩下的空間留給 KV 快取。想在自家機房跑完整版的團隊，起步門檻就是這樣一台伺服器。
從發表到開源的 25 天
9 月 20 日發表時，階躍星辰主打的是成本：公司表示 Step 5 Preview 的單一任務成本約為 Claude Opus 5 的八分之一。此後它先透過階躍星辰自家產品與 API 開放，10 月上旬在 OpenRouter 的 Trending 榜單衝到全球第一。
權重釋出之後，評價的重點會從「API 好不好用」變成「自己部署划不划算」。社群能否很快做出 GGUF 等低位元版本，讓單機或小型叢集也能跑起來，將決定這次開源能涵蓋多少中小型團隊。階躍星辰同步發布了技術部落格，至於訓練資料規模、強化學習配方這類細節公開到什麼程度，還要等社群逐條對照。
參考來源：階躍星辰 Hugging Face 模型卡、CocoLoop、科創板日報、愛范兒；參數規模、部署硬體與授權條款以模型卡為準，智慧指數分數以 Artificial Analysis 口徑為準。