发生了什么
编辑|杨文、冷猫 今年 3 月份,奥特曼公开表示: 「我们看到这样一个未来:智能将成为一种公用事业,就像电力或自来水一样,人们会按表从我们这里购买它。」 https://x.com/Vivek4real_/status/2059058179955380493?s=20 这个未来来得比预想更快,也比预想更贵。 米哈游员工为了冲项目,搭了几十个 Agent,一晚上烧掉 200 万元 token。 https://x.com/wayen_ai/status/2058786389009854868?s=20 Uber 四个月烧光了 2026 年全年 AI 预算,微软财大气粗也扛不住 token 消耗,直接把 Claude Code 权限砍了。 就连英伟达副总裁都直言:「我们团队用 AI 的花费比请真人还贵。现在 AI 的成本已经超过人类员工了。」 https://x.com/Vivek4real_/status/2058607634182537496?s=20 这背后有其结构性原因。 真实的 Agent 工作流和普通对话式任务不同,模型进入生产环境后,一个 Agent 任务动辄触发数十次模型调用,搜索、工具调用、代码执行、结果验证…… 每一轮都在累积延迟,token 消耗呈指数级增长。 开发者的实践已经验证, 在选择 Agent 核心模型时,任务场景、响应速度和成本,与工具调用能力同等重要。盲目追求大参数量,在工程上并不可取。 于是今年以来,Flash 模型集中爆发。 Gemini 3.5 Flash、GPT-5.4 mini、Claude Haiku 4.5、Qwen3.6-Flash、DeepSeek-V4-Flash…… 头部厂商几乎同步押注轻量高效路线。 但在这场轻量模型竞赛中,很多厂商的思路是削减参数、压缩成本、牺牲部分能力。阶跃星辰则不同,它不把 Flash 模型当旗舰平替,而是专门为 Agent 工作流重新设计一款模型。 继 Step 3.5 Flash 后,阶跃星辰最近又推出新一代高效率 Flash 开源模型 —— Step 3.7 Flash 。 该模型最大特点就是 多 (模)、 快 (速)、 好 (用)、 省 (钱)。总参数 196B,采用稀疏 MoE 架构,推理激活参数仅 11B,配备 1.88B ViT 视觉编码器,推理速度最高 400 TPS,支持 256K 上下文。 作为一款 面向真实 Agent 工作流设计的高效率模型 ,它具备原生多模态理解能力,并打通了搜索、工具调用、GUI 感知、代码生成等完整 Agent Loop 执行能力。 从 benchmark 来看,Step 3.7 Flash 没有明显短板。在通用 Agent 能力上,ClawEval-1.1
为什么重要
需要你自己点开原文确认一次,这里给的是摘要与判断。
跟你有什么关系
能转:做内容的话,这条多半能直接变成一个选题或一段工作流。

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