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階躍Step 3把推理效率卷到DeepSeek的3倍,還拉來了國產芯片半壁江山

發布時間:2025-07-29 16:25:35來源: 18536995560

最強開源多模態模型來了,還順帶拉來了國產 GPU 的半壁江山。

今天下午,階躍星辰在 WAIC 2025 開幕前夕發布新一代基礎大模型 Step 3,并宣布將在 7 月 31 日面向全球企業和開發者開源

階躍星辰創始人姜大昕博士

階躍星辰創始人姜大昕博士

階躍 Step 3 的兩個關鍵詞是:多模態推理能力領先開源陣營+推理效率在國產芯片上提升至行業頂尖的 300%

發布會現場,階躍還宣布成立「模態生態創新聯盟」,聯合多家國產芯片頭部廠商,共同打通從模型到芯片、終端和工業應用的全鏈路。

一句話概括 Step 3 的定位:不只是「更強」,而是「更綜合」

而這場重磅發布的邏輯,其實早有跡可循。早在 5 月份,階躍創始人姜大昕就曾在接受 AppSo 采訪時表示;

AI 行業的技術發展非常快,依然處于非常陡峭的區間。階躍不想在這個過程中放棄主流增長或前進的趨勢,所以我們還是會堅持做基礎模型的研發。

多模態與高效:兼顧能力與落地

Step 3 是一款主打推理能力和推理效率的旗艦模型產品,無論是文本推理、代碼、數學能力,以及最重要的多模態能力,Step 3 都可以勝任,它在多個榜單上的測試結果都非常出色。

在 SimpleVQA 榜單上,Step 3 的得分超過了國內外所有開源的同類模型,成為了最強的開源多模態推理大模型。

階躍 Step 3 在語言榜單、多模態等榜單上的成績

而在評估推理效率上,階躍 Step 3 真正做到了在模型足夠好的情況下,推理效率高,應用成本低。

Step 3 從設計伊始就結合多種硬件優化,在主流國產芯片上的推理效率,提升至行業翹楚 DeepSeek 推理效率的 300%;在英偉達 H800 平臺上,對比 DeepSeek,也提升 70%,顯著降低模型推理的成本壓力。

與 DeepSeek 模型對比,左邊是在國產芯片上的測試,右邊是 NVIDIA H系列芯片的測試

黃金法則:「多、開、好、省」

在大模型「卷各種榜單」的今天,階躍關注的不僅僅是模型智能的上限,更加關注模型是否能做落地應用,能否實現價值。

階躍 Step 3 在保留基礎模型強大推理能力的同時,更強調落地適配。強調在「低算力」環境下也能保持較強的響應速度和處理能力。

姜大昕進一步歸納了評估模型價值的四個維度:多模態(多)、開源(開)、能力強(好)、成本低(省)。而這四點正是 Step 3 發力的核心。

「多」,意味著模型的多模態能力,而不是針對某一項數學能力、代碼能力。姜大昕在現場也舉例說我們在很多場合,需要的并不是一個能夠拿奧數金牌的模型,而是能夠讀懂一張紙的含義、能夠語音和我們交流。

「開」指的是開源,此次發布的階躍 Step 3,也將在 7 月 31 日向全世界開源。

「好」則是代表模型的能力要足夠強,而「省」則是在模型能力足夠好的前提下,盡可能降低成本。

階躍星辰把 Step 3 放在一個二維坐標系里,能力和是否開源。國際頭部模型集中在能力強但不開源區;而許多開源模型缺少多模支持或能力不足。Step 3 填補的正是 開源、多模態、推理頂尖 的象限。

這個「黃金法則」也正說明,階躍 Step 3 不僅「更聰明」,而且更能「跑得起」「用得起」。

面面俱到:從讀圖識字到復雜分賬

現場也展示了幾個階躍 Step 3 多模態能力的演示案例,

首先是色盲測試圖片識別,Step 3 快速讀出隱藏字母「Step 3」,甚至在推理思維鏈里自嘲「巧合」。

菜單反光識別:在高反光環境下仍能讀取菜名和價格,并精準回答如「無骨鴨掌 58 元」。

群聊+超市小票聯合推理題:從兩張圖中推斷每個人的分攤金額,模型生成結果與人工計算極其接近,同時也感受到了因四舍五入導致的 0.03 元誤差。

這類視覺+語言+推理的聯合能力,更加符合現實使用場景的需求。

模型矩陣:階躍的下一個目標

而除了視覺的多模態理解推理,階躍在 Step 3 這個旗艦模型之外,還構建了一套完整的,包含各種能力的模型全家桶;包括語音模型、音樂模型、圖像生成、圖像編輯和視頻生成等等。

階躍在現場還展示了他們的語音大模型,階躍 Step-Audio 2,它能夠生成各種方言、各種語種、各種角色的聲音類型,同時有連續對話、被打斷靈敏處理等能力。

目前,所有這些模型目前都可以透過下載階躍AI 或者前往階躍官網體驗。

不僅是模型發布,階躍星辰在 WAIC 2025 還宣布與上海國有資本投資有限公司開展深度戰略合作,將在資本對接、生態建設、業務協同等方面協作。

同時還披露上海國投將參與階躍星辰新一輪融資,階躍也宣布全年收入要向 10 億人民幣沖刺。

階躍星辰這次還強調了一個核心戰略方向,芯片適配能力和生態構建。

Step 3 此次在國產芯片的推理效率上取得了突破性的成績,且對所有芯片友好。發布會上,階躍宣布成立「模態生態創新聯盟」,拉來了國產 GPU 的半壁江山。

包括華為昇騰、燧原科技、壁仞科技、沐曦、無聞芯穹、天數智芯等在內的 10 余家國產 GPU 頭部廠商共同參與。芯片廠商和模型廠商將通過聯合技術創新的模式,讓大模型和算力雙向實現價值最大化,加速推動 AI 真正被各行各業用起來。

目前,華為昇騰芯片已首先實現 Step 3 的搭載和運行。沐曦、天數智芯和燧原等也已初步實現運行 Step 3。其它聯盟廠商的適配工作正在開展。

該聯盟首批成員包括華為昇騰、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天數智芯、無問芯穹、寒武紀、摩爾線程、硅基流動等。

過去一年,在很多國產模型努力追 GPT 系列模型能力曲線時,階躍星辰似乎選擇了另一條路徑。就像姜大昕在發布會上提到的木桶效應一樣,不一定做到方方面面最強,但要先做到「到處能跑」

Step 3 的發布,除了是能力極限的炫技,更是對「可用性」一次重申。

大模型如果要真正進入生產和生活,就不能只在超算中心跑得飛快、在論文里得分漂亮,而是要能在真實世界里快速響應、低成本部署、長時間穩定運行。

階躍一直強調要做基礎模型,我想之所以叫「基礎」,是因為它希望模型真的能像基礎設施一樣,可靠、普及、負擔得起。

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