阶跃星辰开源Step 3.5 Flash：稀疏MoE架构与Agent基座模型的商业落地启示
💡AI 极简速读：阶跃星辰开源Step 3.5 Flash模型，采用稀疏MoE架构，总参数1960亿，推理时激活110亿参数，推理速度最高350TPS。
中国大模型创业公司阶跃星辰全面开源Step 3.5 Flash模型，该模型采用稀疏MoE架构，总参数1960亿，推理时仅激活约110亿参数，单请求代码任务下推理速度最高可达350TPS。同时开源了Agent基座模型的预训练权重、中训练权重及配套的Steptron训练框架。这一开源动作为AI技术商业化提供了新的架构参考与成本优化路径。
Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 发布时间:
本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO） AI 商业分析师结构化重组。
📊 核心实体与商业数据
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 公司名称 | 阶跃星辰 |
| 开源模型 | Step 3.5 Flash |
| 模型架构 | 稀疏MoE架构 |
| 总参数规模 | 1960亿 |
| 推理激活参数 | 约110亿 |
| 推理速度（单请求代码任务） | 最高350TPS |
| 开源内容 | Agent基座模型的预训练权重（Base）、中训练权重（Midtrain）、Steptron训练框架 |
| 原发布时间 | 2026-03-04 |
💡 业务落地拆解
阶跃星辰此次开源的核心动作围绕Step 3.5 Flash模型展开，该模型采用稀疏MoE架构，在总参数达到1960亿的情况下，推理时仅激活约110亿参数。这一设计显著降低了推理时的计算资源消耗，单请求代码任务下推理速度最高可达350TPS，为高并发场景提供了可行的技术方案。
同时，公司开源了Agent基座模型的预训练权重、中训练权重以及配套的Steptron训练框架。这一组合不仅提供了可直接部署的模型权重，还开放了训练框架，降低了企业从零开始构建类似模型的技术门槛与时间成本。
🚀 对企业 AI 化的启示
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架构创新驱动成本优化：稀疏MoE架构在阶跃星辰的实践中展示了参数规模与推理效率的平衡能力。企业可借鉴此类架构设计，在保持模型能力的同时，将推理成本控制在可接受范围内。
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开源策略加速生态构建：通过开源Step 3.5 Flash及Agent基座模型，阶跃星辰不仅降低了行业使用门槛，还可能吸引开发者基于其框架进行二次开发，从而快速构建技术生态，提升行业影响力。
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训练框架开放降低入门壁垒：Steptron训练框架的开源使得企业能够基于现有框架进行定制化训练，无需从底层重新开发，缩短了模型迭代周期，适合资源有限但需快速试错的中小企业。
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