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/v1/chat/completionsStep 3.7 Flash
step-3.7-flashStep 3.7 Flash 是 StepFun 推出的高效多模態混合專家（MoE）模型，專為生產級智慧體和開發者工作負載而設計。憑藉原生的文字和影像理解、256K 上下文視窗以及靈活推理能力，它非常適合編碼、視覺和文件分析、工具呼叫、搜尋增強任務以及複雜的多步驟智慧體工作流程。其稀疏的 198B 架構每個 token 僅啟用約 11B 參數，在強大推理和多模態效能與高效推理之間取得平衡。
最大上下文
256KToken
最大輸出
256KToken
發布日期
2026年5月29日
模態
Step 3.7 Flash 價格
| 輸入價格 | 輸出價格 | 快取讀取 |
|---|---|---|
| $0.2/M | $1.15/M | $0.04/M |
如何透過 API 使用 Step 3.7 Flash？
POSTopenai-response
/v1/responsesPOSTanthropic
/v1/messagesStep 3.7 Flash 基準測試
Step 3.7 Flash
30.9
/100
Artificial Analysis 綜合能力指數
Artificial Analysis 綜合能力評分
指數分數
39.6
/100
Artificial Analysis 程式碼能力指數
Artificial Analysis 軟體任務評分
指數分數
指標來源 Artificial Analysis
step-3.7-flash 常見問題
透過 TokenHub 使用 step-3.7-flash 時的常見問題。
step-3.7-flash 是什麼？+
step-3.7-flash 是 StepFun 推出的開放權重稀疏混合專家視覺語言模型，適用於智慧代理工作流程、程式設計、搜尋、工具呼叫和圖像理解。
step-3.7-flash 最適合哪些用途？+
它適合會呼叫工具的智慧代理、程式碼庫級程式設計、介面與文件的視覺分析、研究工作流程，以及其他結合感知和推理的高吞吐量任務。
step-3.7-flash 的主要優勢是什麼？+
原生視覺、長上下文處理、三檔推理強度、對穩定工具呼叫的重視，以及開放的部署選項，使它能靈活用於生產級智慧代理系統。
需要考慮哪些限制或取捨？+
它是體量很大的自託管模型，本機部署可能需要大量記憶體和算力。輸出仍可能出錯；請驗證重要結果，並在自己的工作負載上比較品質、延遲和成本。
如何透過 TokenHub API 使用 step-3.7-flash？+
在 TokenHub API 請求中將模型設為 step-3.7-flash，並使用 TokenHub 帳戶中顯示的端點和憑證。文字與圖像請求內容請遵循 TokenHub 的最新說明。
step-3.7-flash 如何定價和提供？+
TokenHub 的價格、地區和配額可能變動，部署前請查看即時模型清單和帳戶資訊。該模型也提供開放權重和上游託管選項，而在 TokenHub 的可用性以 TokenHub 為準。
什麼時候應選擇 step-3.7-flash 而不是其他模型？+
當你需要具備工具呼叫能力、可開放部署的快速多模態智慧代理模型時，可以選擇它。純文字簡單任務可比較更小的模型；若追求最高準確度，請用自己的資料評測更強的備選模型。
Step-3.7-flash 媒體與示範
精選的 step-3.7-flash 公開公告、測試和社群討論。
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