StepFun
PulseAugur coverage of StepFun — every cluster mentioning StepFun across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
3 天有情绪数据
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StepFun 的 198B MoE 模型以低成本提供专业级性能
StepFun 发布了 Step-3.7-Flash，这是一个拥有 1980 亿参数的混合专家（MoE）模型，每个 token 仅使用 110 亿激活参数进行推理。这种架构实现了高吞吐量，每秒可达 400 个 token，并显著降低了计算成本。该模型包含一个用于图像理解的视觉编码器，并在各种基准测试中，特别是在编码和视觉问答任务上，展现出与 GPT-5.5 和 Claude Opus-4.6 等领先模型相媲美的性能。
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美国机构警告中国公司进行工业规模的AI模型蒸馏
包括CISA、NSA和FBI在内的美国机构发布了一份咨询报告，详细说明了六家中国公司如何涉嫌进行工业规模的知识蒸馏，以窃取美国前沿AI模型。这些公司，包括DeepSeek和Moonshot AI，被指控使用共享API密钥和代理服务绕过使用条款，并提取数十亿个令牌的训练数据。该咨询报告概述了检测此类活动的方法，例如异常的API密钥使用模式和持续的高吞吐量，并建议提供商修改模型输出来阻止蒸馏者。
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美国机构建议秘密降低 AI 模型性能，引发信任担忧
美国国家安全局（NSA）、网络安全与基础设施安全局（CISA）和联邦调查局（FBI）联合发布的一份咨询报告建议，AI 实验室应秘密降低涉嫌模型盗窃的账户的性能，且不告知用户。该报告点名了包括 Anthropic 在内的多家实验室，涉及对前沿模型的工业规模蒸馏。然而，作者认为这种方法无效，可能损害合法用户，并通过引入对模型性能的怀疑来侵蚀信任。
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美国指控中国人工智能公司大规模窃取人工智能模型
美国当局，包括美国国家安全局（NSA）、网络安全与基础设施安全局（CISA）和联邦调查局（FBI），发布联合公告，指控多家中国人工智能公司从事“工业规模的蒸馏活动”，以复制美国的人工智能模型。据称，自2024年末以来，DeepSeek、Moonshot AI、阿里巴巴、MiniMax 和 StepFun 等公司已从 OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 和 xAI 的 Grok…
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Airwallex 以 110 亿美元估值融资 3.2 亿美元，用于人工智能驱动的自主金融
Airwallex 已完成 3.2 亿美元的 H 轮融资，估值达到 110 亿美元。这家金融科技公司正转向“自主金融”和“代理式商务”，推出了 T:0 等人工智能驱动的功能，用于自动化簿记，以及 Ari 用于一键结账。此轮融资由 Addition 领投，紧随去年 12 月的 3.3 亿美元融资之后，将支持 Airwallex 大举拓展美国、韩国、墨西哥和巴西等市场。
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北京大学和 StepFun 发布 TensorCast 以加速 LLM 推理 · 跟踪 2 个来源
北京大学和 StepFun 的研究人员开发了 TensorCast，这是一种新的可编程张量管理层，旨在优化大型语言模型基础设施。该系统旨在显著减少模型生成其第一个 token 所需的时间，在高并发代理场景中显示出高达 93.2% 的改进。此外，TensorCast 可将模型实例的启动时间加速高达 228.6 倍，解决了 LLM 部署中的关键性能瓶颈。
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中国 AI 代理手机通过 L3 国家评级，识别出 L4 瓶颈
中国已启动对人工智能驱动的移动设备的国家评级测试，包括华为和小米等主要制造商的九款智能手机在内的十一款设备通过了初步的 L3 级别。尽管制造商认为 L3 是可达到的最高标准，但要达到下一级别（L4）的真正障碍并非完全取决于模型能力。这一发展标志着中国在消费电子产品中更深入集成人工智能功能。
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StepFun的STEPX Neo AI手机深度集成中国超级应用
StepFun在中国推出了STEPX Neo AI手机，该手机与支付宝、美团和滴滴等热门超级应用进行了深度集成。该设备能够跨平台自主执行复杂的多步骤任务。然而，这种深度集成存在形成新形式“围墙花园”的风险，可能增加用户在中国主导的数字生态系统内的粘性。
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StepFun发布集成深度应用功能的STEPX Neo AI智能手机
StepFun发布了STEPX Neo，这是一款AI原生智能手机，旨在实现跨多个应用程序的自主任务执行。该设备集成了包括支付宝、美团、滴滴和百度在内的十多个主要平台，使其能够在没有直接用户干预的情况下执行复杂任务。此次发布标志着向更集成、更自主的移动AI体验迈出了重要一步。
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中兴努比亚和StepFun推出竞争性AI智能体手机
随着中兴努比亚和StepFun的竞争性发布，AI智能体手机的竞赛正在加剧。中兴努比亚在世界人工智能大会（WAIC）上发布了其声称是全球首款AI智能体手机。与此同时，StepFun发布了其STEPX Neo，搭载其Step AOS和Amoo智能体，标志着AI智能体手机时代正式开启，并采用了独特的技术方法。
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华为Atlas 950 SuperPoD和首款AI代理手机将在中国AI峰会上亮相
华为将在即将于上海举行的世界人工智能大会（WAIC）上推出其Atlas 950 SuperPoD计算集群。该集群去年已首次披露，专为AI和机器学习任务设计，使用了8,192个Ascend神经处理单元。本次大会还将推出被誉为全球首款AI代理手机，以及多模态模型和新型芯片设计等其他AI进展。
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多层MoE缓存被讨论为LLM推理的未来方向
Reddit上的一篇讨论探讨了多层专家混合（MoE）缓存的概念，认为这是MoE模型推理的潜在未来方向。该想法涉及将模型专家策略性地分布在CPU和GPU内存中以优化性能，利用了少数专家占大部分激活的观察结果。PowerInfer和Lidenburg的llama.cpp分支等几个现有实现和研究论文被引用为该方法的示例，该方法旨在提高大型模型的推理速度，尤其是在混合RAM/VRAM设置中。
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StepFun 发布 Step 3.7 Flash，支持视觉和自动升级
StepFun 发布了其 3.5 Flash 模型的升级版本 Step 3.7 Flash，该版本包含一个新的视觉编码器和一个自动“Advisor Mode”，可以将复杂任务升级到更大的模型。此次更新旨在提高性能一致性，缩小不同任务输出质量的差异。该模型与 OpenAI 的 SDK 兼容，一个关键的改变是严格要求精确的区域基础 URL，以避免静默错误。
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Stepfun的Step 3.7 Flash以1/9成本匹配Claude的编码能力
中国AI初创公司Stepfun发布了其Step 3.7 Flash模型，据称该模型以仅为Claude成本的九分之一，实现了Claude 97%的编码能力。该新模型提供每秒416个token的速度，对于优先考虑成本效益和速度而非绝对峰值性能的大批量API用户和实时应用来说，它是一个引人注目的选择。
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中国AI公司StepFun准备香港IPO
据报道，中国AI初创公司StepFun正准备向香港证券交易所提交首次公开募股（IPO）申请。该公司专注于AI技术，旨在通过此次公开上市筹集资金。此举表明，即使在全球市场经历波动，投资者对AI领域的兴趣依然持续。
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Step 3.7 Flash 在速度、成本和性能基准测试中领先
StepFun 的新模型 Step 3.7 Flash 在人工智能分析 (AA) 基准测试中取得了最高排名，在速度、成本效益和端到端性能方面表现出色。该模型展示了高达 416 tokens/s 的惊人输出速度，并显著降低了成本，据报道，在类似的编程能力方面，其成本约为 Claude Opus 4.6 的九分之一。这种效率重点与行业向企业代理实际应用转移的趋势一致，在这些应用中，高频率、高成本效益的模型交互对于复杂任务的完成至关重要。
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StepFun 的 Step 3.7 Flash 在 AI 输出速度基准测试中领先
StepFun 新推出的开源模型 Step 3.7 Flash 在人工智能分析（Artificial Analysis）的输出速度排行榜上名列前茅，处理速度达到每秒 409 个 token。该模型在端到端响应时间和智能与输出速度的权衡等其他关键指标上也处于领先地位。这一进展凸显了 AI 模型效率和性能的提升。
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速卖通618大促品牌GMV渗透率近40%
6月1日开启的速卖通夏季618大促，在首日品牌成交总额（GMV）渗透率已接近40%。此次活动促进了新品牌在欧洲、美国和巴西等关键市场的集中涌现，其中泳池机器人、水上运动、3D打印和储能电池等品类的多个品牌实现了指数级增长。为进一步提振国际销售，速卖通还组建了庞大的网红网络，其中包括一位知名的西班牙主播，他们推动了中国科技品牌的快速销售。
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2026年5月开源LLM发布步伐平淡
继4月份强劲发布后，2026年5月开源大语言模型领域相对平静。尽管发布了Ring、Command和StepFun等模型，但爱好者们认为该月表现平淡。目前，人们正期待6月份的到来，预计MiniMax-M3的即将发布将引发更多兴奋。
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StepFun 的 Flash 模型以极低的成本接近 Claude Opus 的编码性能
StepFun 发布了其 Step 3.7 Flash 模型，据称该模型达到了 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 97% 的编码性能。这款新模型具有显著的成本效益，成本仅为 Opus 4.6 的九分之一。这一发展凸显了在代理编码能力和大型语言模型成本降低方面的进步。