Step 3.5 Flash logo

Step 3.5 Flash

Model AI yang unggul dalam penalaran cepat dan kinerja andal, memberdayakan agen pintar dan tugas pengkodean.

Step 3.5 Flash adalah model dasar sumber terbuka yang dirancang untuk penalaran canggih & kemampuan agen. Ia menawarkan efisiensi luar biasa, cocok untuk interaksi waktu-nyata dan penempatan lokal.

Sponsors

Become one
Featured
NotchNook
NotchNook

NotchNook

Access media, calendar, files, and more from the Mac's notch

Visit Website
Featured
NoFilterGPT
NoFilterGPT

NoFilterGPT

Unleash the Unrestricted Power of anonymous and unfiltered ChatGPT

Visit Website

Promote your product

Seen by 300K+ monthly visitors

Step 3.5 Flash - Model AI yang unggul dalam penalaran cepat dan kinerja andal, memberdayakan agen pintar dan tugas pengkodean. | Product Screenshot
Step 3.5 Flash product screenshot

Lebih banyak tentang Step 3.5 Flash

Step 3.5 Flash

Step 3.5 Flash adalah model dasar sumber terbuka paling mumpuni kami, yang dirancang untuk memberikan kemampuan penalaran dan agen perbatasan dengan efisiensi luar biasa. Model ini dibangun di atas arsitektur Mixture of Experts (MoE) yang jarang, yang mengaktifkan hanya 11B dari 196B parameternya per token. Kemampuan ini memungkinkan untuk menyaingi kedalaman penalaran model berpemilik kelas atas, sekaligus menjaga kelincahan yang diperlukan untuk interaksi waktu nyata.

  • Penalaran Mendalam dengan Cepat:Didukung oleh Multi-Token Prediction (MTP-3) 3 arah, mencapai throughput generasi 100–300 tok/s dalam penggunaan umum, memungkinkan rantai penalaran multi-langkah yang kompleks dengan responsivitas langsung.
  • Mesin Kuat untuk Pengkodean & Agen:Dirancang khusus untuk tugas-tugas agen, mengintegrasikan kerangka kerja RL yang terukur yang mendorong peningkatan diri yang konsisten, mencapai 74,4% pada SWE-bench Verified.
  • Konteks Panjang yang Efisien:Mendukung jendela konteks 256K yang hemat biaya dengan menggunakan rasio Sliding Window Attention (SWA) 3:1, memastikan kinerja yang konsisten di seluruh kumpulan data besar atau basis kode yang panjang.
  • Penyebaran Lokal yang Mudah Diakses:Dioptimalkan untuk aksesibilitas, menghadirkan kecerdasan tingkat elit ke lingkungan lokal, berjalan aman pada perangkat keras konsumen kelas atas, memastikan privasi data tanpa mengorbankan kinerja.
  • Efisiensi Parameter Tinggi:Hanya mengaktifkan 11B parameter per token dari total 196B, memberikan kinerja yang sebanding dengan model berpemilik terkemuka.
  • Kinerja Tool-Use Unggul:Menunjukkan kemampuan penggunaan alat yang unggul dengan mengoordinasikan lebih dari 80 alat MCP untuk agregasi data pasar, eksekusi kode, dan otomatisasi alur kerja.
  • Peningkatan Kinerja dengan Kode Python:Mengintegrasikan eksekusi kode Python dalam penalaran Chain-of-Thought, mencapai peningkatan kinerja yang substansial pada tolok ukur logika dan matematika elit.
  • Dukungan Arsitektur Multi-Agen:Mendukung arsitektur multi-agen dengan Master Agent yang mengoordinasikan tugas kompleks melalui perencanaan otonom dan perutean dinamis, meningkatkan kinerja dalam skenario kompleks.
  • Kemampuan Deep Research yang Unggul:Mencapai skor 65,27% pada Research Rubrics, bersaing dengan OpenAI dan Gemini Deep Research sambil mempertahankan efisiensi inferensi yang jauh lebih tinggi.
  • Klarifikasi Niat Proaktif:Secara konsisten mengidentifikasi informasi yang hilang dan mengajukan pertanyaan yang ditargetkan untuk mengklarifikasi niat pengguna, meningkatkan keandalan interaksi.
  • Penilaian Penasihat & Konsultasi:Menunjukkan pengetahuan domain yang solid dan gaya profesional, mempertahankan standar instruksi-mengikuti yang tinggi dalam pengaturan bilingual yang seimbang.

Dengan memilih Step 3.5 Flash, Anda memanfaatkan model dasar yang tidak hanya cepat dalam berpikir tetapi juga andal dalam bertindak. Model ini merevolusi alur kerja Anda dengan menyediakan penalaran mendalam, penggunaan alat yang efisien, dan dukungan multi-agen. Manfaatkan kemampuan ini untuk meningkatkan produktivitas dan mencapai hasil yang lebih baik dalam berbagai tugas, mulai dari pengkodean hingga penelitian mendalam.