A StepFun apresentou a versão preliminar do Step 5 em 20 de setembro de 2026 como seu próximo modelo base principal, projetado para operar agentes de longo alcance, de acordo com informações da Tencent Tech, cartões de modelos DataLearner e materiais da empresa disponíveis em stepfun.com. O nome oficial em inglês do modelo é StepFun / Step 5.
É importante notar que, embora o identificador do modelo step-5-preview já esteja disponível através da API do produto e da plataforma aberta StepFun, os pesos abertos no formato BF16 estão programados apenas para 15 de outubro de 2026 e não estavam disponíveis no momento do lançamento. Portanto, a disponibilidade via API e a abertura dos pesos devem ser consideradas como pontos separados.
A arquitetura do modelo consiste em uma mistura esparsa de especialistas (MoE) com um total de cerca de 600 bilhões de parâmetros. Aproximadamente 27 bilhões de parâmetros são ativados para cada token dentro de um Transformer de 92 camadas do tipo 'estreito e profundo'. A escolha da profundidade é determinada pelas necessidades dos agentes, pois caminhos de informação mais longos através das camadas contribuem para melhorar o raciocínio implícito de múltiplas etapas e o processamento de resultados longos de ferramentas.
O modelo suporta uma janela de contexto de um milhão de tokens, aceitando entrada de texto e gráfica (embora a entrada de vídeo seja mencionada em cartões de terceiros). Ele é orientado para aplicações em codificação de IA, desenvolvimento de software, análise financeira e uso de agentes profissionais. Para manter a praticidade da atenção de um milhão de tokens, foi aplicado GQA esparso em combinação com agrupamento de tokens em blocos, o que reduz o custo do indexador e da seleção top-k em aproximadamente um oitavo.
Durante o treinamento, especial atenção foi dada ao alinhamento de nível de bits entre treinamento e inferência para garantir a estabilidade do roteamento MoE, e foram utilizados agendamento baseado em carga, decodificação especulativa e caminhos FP8. A StepFun afirma que esses métodos aceleram o processo de aprendizado por reforço (RL) de longo alcance em mais de três vezes no geral.
De acordo com dados, o índice composto de inteligência artificial da Artificial Analysis é de 44 pontos. A empresa posiciona esta avaliação entre os principais modelos orientados para acesso aberto. Os cartões agregadores também indicam preços de API: cerca de US$ 1,00 por token de entrada e US$ 2,70 por token de saída por milhão de tokens, mas as comparações de métricas e custos devem ser vistas como declarações de terceiros ou fornecedores.
Até a data de 15 de outubro, o Step 5 Preview deve ser visto principalmente como uma API funcional para agentes de longo alcance, com apenas um compromisso planejado para pesos abertos, e não como um lançamento de pesos no Hugging Face ou como um produto intercambiável com Meituan LongCat, MiniMax Code Flash ou NaiveAI OSS MoE.