发生了什么
StepFun 开源 Step 3.7 Flash(198B sparse MoE, 256K context)
为什么值得关注
可重点看其 198B sparse MoE、约 11B active、400 TPS、256K context 以及多项基准与工具调用指标，适合判断其在 agent 工作流中的实际可用性。
信息来源
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Step 3.7 Flash 发布
StepFun 发布 Step 3.7 Flash，称其面向 agentic、coding、search 和多模态工作流，强调速度、成本与稳定执行的平衡。该模型为 198B sparse MoE、约 11B active，支持 256K context 和 3 个 reasoning levels，吞吐达到 400 TPS，并以 Apache 2.0 开放权重发布。官方给出的结果包括 ClawEval-1.1 67.1、SimpleVQA Search 79.2、SWE-PRO 56.3、V* Python 95.3，以及 τ²-bench 在各难度级别均超过 98%；同时支持 Claude Code、KiloCode、Hermes Agent、OpenClaw 和 MCP 协议，并可在 Mac Studio M4 Max、DGX Spark、AMD AI Max+ 395 上本地运行。
打开原始来源 ↗Step 3.7 Flash
StepFun 发布 Step 3.7 Flash，主打 agent 效率，提供开源权重，采用 Apache 2.0 许可。该模型在 ClawEval-1.1 上得分 67.1、SimpleVQA Search 为 79.2、SWE-PRO 为 56.3、V* Python 为 95.3，并宣称在 τ²-bench 各难度层级均达到 98%+ 的工具调用可靠性。模型规格为 198B sparse MoE、约 11B active，支持 256K 上下文、3 档推理等级，推理速度达到 400 TPS，面向 agentic、coding、search 和 multimodal 工作流，可与 Claude Code、KiloCode、Hermes Agent、OpenClaw 及 MCP 协议配合使用。
打开原始来源 ↗效率前沿
ClawEval-1.1 发布，达到 67.1、79.2、56.3、95.3 分数，支持 400 TPS，198B 稀疏 MoE，约 11B 活跃参数，256K 上下文，3 级推理，98%+ τ²-bench，本地运行于 Mac Studio M4 Max、DGX Spark、AMD AI Max+ 395
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