近日消息，阶跃星辰正式开源其全新agent基座模型step 3.5 flash，上线仅48小时即强势登顶openrouter平台trending榜单。该榜单由全球领先的大模型分发与评测平台openrouter实时统计生成，数据源自全球开发者及终端用户的实际api调用频次与使用深度，真实反映模型在工业级落地场景中的热度、可靠性与综合接受度。
Step 3.5 Flash 跻身OpenRouter Trending榜首，不仅印证其作为新一代技术黑马在高并发请求、长链路推理与多步决策任务中的卓越表现，更凸显其在性能压榨与系统稳定性之间达成的精妙平衡。作为专为实时Agent工作流设计的轻量高性能模型，Step 3.5 Flash 在代码类单请求推理中峰值吞吐达350 tokens/秒，显著降低智能体交互延迟。其底层采用稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量为1960亿，但每处理一个token仅动态激活约110亿参数，在保障前沿级语义理解与逻辑推演能力的同时，大幅压缩显存占用与推理开销，真正实现“小激活、大智能”。
据阶跃星辰官方发布的《Step 3.5 Flash Technical Report》披露，该模型围绕智能体核心能力展开深度定制：一方面引入3:1滑动窗口注意力（SWA）与全局全注意力（Full Attention）混合机制，兼顾长上下文建模效率与关键信息捕捉精度；另一方面集成MTP-3（Multi-Token Prediction, 预测3 token）技术，提升生成密度，减少迭代轮次。此外，模型构建于可扩展强化学习（RL）框架之上，持续在数学推理、代码生成与工具调用等维度进行闭环优化，支撑Agent在复杂现实任务中稳定进化。
大模型 Token 成本节约工具。在请求到达大模型之前自动压缩 prompt 和上下文，减少 60-95% 的 token 消耗，直接降低 API 成本。支持 Claude/OpenAI/Gemini 等主流模型，提供代理模式、CLI 包装、Python SDK 和 MCP Server 四种接入方式。内置一键安...
在权威基准测试中，Step 3.5 Flash 表现亮眼：IMO-AnswerBench准确率达85.4%，LiveCodeBench-v6（2024.08–2025.05）达86.4%，τ²-Bench达88.2%，BrowseComp（含上下文感知与管理）达69.0%，Terminal-Bench 2.0达51.0%——多项指标逼近GPT-5.2xHigh、Gemini 3.0 Pro等顶尖闭源模型。以1960亿总参数、110亿激活参数的紧凑结构，达成与百亿至千亿级“巨模”同档的Agent智能水准，标志着高效智能体基座进入新纪元。
上图：Step 3.5 Flash 以仅110亿激活参数（1960亿MoE总参数）实现媲美主流闭源及开源大模型的综合智能水平，重新定义轻量化Agent基座的能力边界。
