OpenRouter Trending 榜單冷不防竄出一匹國產黑馬，熱度暴漲穩居全球第二。

定睛一看，正本是階躍星辰新發的Step 3.7 Flash。

再一看，不單 OpenRouter，這個新模子在AA 榜那兒也順遂拿了幾個第一；

在 HuggingFace 上開源之后的下載量和征詢也一直沒降過溫。

這我是真好奇，這新模子到底火在哪了。

于是咱去感受了一波，手把手教我用 Blender 這種?？?3D 軟件就算了；

它竟然還平直帶我開飛機，沒錯，是竟然大飛機??！

樣貌盤、支配桿、翱游參數…它一邊看屏幕一邊講下一步該按哪個按鈕。

雖然了，教我開飛機僅僅節目后果，要點是 Step 3.7 Flash 我方也升起了——

Token 意思意思上的速率升起，輸出速率最高416 tokens/s。

不光快吧，東說念主家還省錢，單任務資本壓到了 Claude Opus 4.6 的約 1/9，但編程才調卻作念到了 Claude 的 97%。

只可說，停停停諸君先別跑分了，咋嗅覺 Step 3.7 Flash 此次換見著力囑托了呢。

模子競賽的賽點，從單次最強挪到了著力優先

其實前兩年大模子圈子的畫風還比擬淺易。

全球比的是啥？比誰明智。

各家埋頭刷 Benchmark，收貨多拿一兩分就能小火一把，那時比拼的中樞是模子單次問答才調的上限。

但本年風向變了。

深信全球也王人發現，OpenAI、Anthropic、Cursor 嘴里念叨的環節詞換成了企業級 Agent、用具調用、任務請托……跟著 Agent 成為主流寇地模式，原先只拼單點性能的老一套競賽律例不適用了。

在干涉真正業務的 Agent 責任鏈路后，AI 要反復調用用具、多輪檢索信息、分步拆解復雜任務。

問題就出在這兒。

一次回復慢兩秒，你能忍，但 Agent 一個任務要調幾十次模子，每次王人慢兩秒，誰的火氣王人大。

調一次貴少量沒嗅覺，調幾十幾百次之后，賬單倏得就運行在你血壓上蹦迪了。

這種高頻交互帶來的調用量暴漲，推理蔓延、Token 耗盡成倍飆升，不光是咱常常用著憋屈，設備者和企業的錢包更是遭不住啊。

業內近一年的 Agent 談判也運行專門引入「預算不絕」「資本最優辦法」等評價維度，本色上即是因為推理資本還是成為 Agent 落地的中樞瓶頸。

是以目下用 AI，真卡住出產的、也急需優化的即是Token 著力，具體體目下推理速率和調用資本兩個維度。

階躍星辰此次，好像真找到了 Agent 時間的版塊謎底：

相同的活兒，Step 3.7 Flash 能更快、更低廉地干完。

咱索性就平直上手試一試！

實測 Step 3.7 Flash：又快又省錢多模態貫通才調

先來望望它看圖服務的才調怎樣樣。

上傳了一張賢惠手圖片，它能連合外不雅細節快速證據，還能精確識別分段指節、灰色阻尼指尖、腕部接口等特征。

既然居品證據了，那咱再來望望參數，平直讓模子我方去搜，終末給我一張居品表格。

于是 Step 3.7 Flash 聯網搜索了這款賢惠手全維度參數，把廠商信息、硬件成立、負載、售價等內容全給整理了出來。

只不外皮格太長，我只截取了結構和感知的一部分。

在這個任務里，模子分析的內容基本達標，體驗下來嗅覺反應速率如實很快。

用具編排才調

接下來，咱們給 Step 3.7 Flash 一條龍雜活，考考它的用具編排才調，主要看它是否能在長程多輪里深刻調用用具、不跑偏。

比如說，整理報銷單。

想必全球王人認為，搞發票是一件很龍套的事情。

出差一回，總會積壓四五張發票，要一張張查對金額，還要整理好并填寫相應的報銷標準。

于是，我把發票全部放在了一個文獻夾里，然后把它丟給了 Step 3.7 Flash（此處接入了 OpenClaw）。

輸入領導詞后，就平直讓它開干了。

OpenClaw 里不錯看到任務完成的計時，大概也就不到 60 秒吧…它就告訴我它干收場。

文獻夾里多了兩份它寫好的文獻，一個是報銷的 Excel 文獻，列出了報銷清單，另一份是給財務的報銷證明。

一一大開來看，也莫得任何問題，寫的內容齊備無誤。

多 Agent 集群才調

接下來，咱們把難度又再拉升一個品級：考考 Step 3.7 Flash 的多 Agent 集群才調。

官方演示里不是有個「40 個 Agent 飾演居批評測團」的 case 嘛，我就畸形好奇，想要復刻一下。

具體任務是這樣的：

一個新的外賣 App，準備在「拼單 /AI 點菜推選 / 會員扣頭 / 夜深配送 / 碳積分」5 個新功能里挑要點作念。

讓 40 個不同庚事、做事、消費民風的臆造用戶分裂投票并說根由，終末匯總出每個功能的偏好散布和典型反對意見。

雖然，不僅僅給它領導詞這樣淺易。

咱們先讓 Step 3.7 Flash 生成 40 個互異化臆造用戶，遮蓋大學生、互聯網居品司理、中學西席、夜班照拂、目田影相師等不同東說念主群。

然后再把這 40 個 persona 分裂投喂給 Step 3.7 Flash。

每個 Agent 要作念的是：站在我方的東說念主設視角，對 5 個功能作念排序，選出最想優先上線的功能，并給出復舊根由和最不看好的功能。

終末，把 40 個 Agent 的適度長入匯總，并生成一個可視化看板。

適度也挺專門想的：40 個 Agent 全部有用復返，手機百家家樂app下載莫得出現扮裝污染或者體式大面積跑偏。

最終投票里，AI 點菜推選拿到 11 票，排第一；拼單拿到 10 票，緊隨其后；夜深配送 8 票，會員扣頭 6 票，碳積分 5 票。

其中還能看到更細的東說念主群分層，比如年青白領更偏向 AI 點菜推選，因為它管制的是「今天吃什么」的高頻有繾綣疲頓。

而學生等價錢明銳東說念主群，更傾向拼單剖釋員扣頭，因為能湊起送價、攤配送費。

從適度來看，Step 3.7 Flash 在這個任務里的進展如故挺穩的：

40 個臆造用戶的畫像互異彰著，投票根由和東說念主設基本能對上，也莫得出現全球王人選歸并個功能的「假共鳴」。

這波緊要利好居品司理??！讓 Agent 集群先開一輪需求評審會，我方只需要拍板下一步就不錯了 ~

實測下來，我對 Step 3.7 Flash 的第一印象即是快。

每個任務，淺易的不到一分鐘，復雜的也即是幾分鐘，它就能給我請托出適度。

有句話叫唯快不破。在傳統單輪問答里，快少量僅僅體驗更順。但在 Agent 場景里，速率平直決定任務能不成用。

官方先容 Step 3.7 Flash 時，把這個數字拉到了一個新的工程極限：單任務最高越過 400tps。

這是什么倡導？在莫得稀奇推理加快的前提下，絕大大王人模子的推理速率王人在 100tps 以下，主流以致只在 30tps 落魄。

在 Artificial Analysis 的速率天梯上，此前最快的 GPT-5.3 也就 70 多 tps。Step 3.7 Flash 是在復舊多模態的前提下，硬把速率頂到了 400tps。

國外還有設備者把 Step 3.7 Flash 和幾個主流模子放在沿路測，適度發現 3.7 Flash 跑出了 2123 tok/s，一騎絕塵。

他其后還在 NVFP4 設備下，把極限隱隱頂到了 6000 tok/s，成例落魄文長度下也能深刻在 2000 tok/s。

然而光快還不夠，Agent 也肅穆一個性價比為王，這里比的是單元資本能請托些許有用適度。

Step 3.7 Flash 的解法，是把性價比作念成了可畛域化的底氣。在 OpenRouter 上，它的訂價是每百萬輸入 token 0.2 好意思元、輸出 token 1.15 好意思元。

兩代 Flash 背后，階躍算的是一筆企業賬

把視角拉遠少量會發現，Step 3.7 Flash 并不是一時興起。

它延續的是階躍上一代 Step 3.5 Flash 的囑托：追求著力上限、強調實用，在速率、性能和性價比之間找均衡，還復舊土產貨部署。

3.7 在這個基礎上更進一步，兼顧了更多才調的協同著力，也在資本、深刻性和部署模式上更扛得住長久運行。

這條路能不成跑通，上一代 3.5 Flash 早就用真金白銀考據過了。

本年 2 月，Step 3.5 Flash 發布，兩天登頂 OpenRouter Trending，一個月內 OpenClaw 調用量作念到了全球第一。

此外，Step 3.5 Flash 上線兩個多月就量產上車，登陸極氪 8X，平直當上了這款旗艦車型的「Agent 大腦」。

從開源榜單一齊走到量產車機，階躍 Flash 系列在真正場景里的可用性和性價比，還是被市集投了票。

還有設備者統計了 OpenRouter 上 60 多個服務商的 398 個中樞數據，整理出一張「緩存擲中率排名榜」。

階躍以 86.1% 排進 S 檔、位列全球第二，僅次于 DeepSeek，和 DeepSeek、月之暗面沿路站在了全球第一梯隊。

緩存擲中率高，證明它底層的推理系統工程作念得好——在長任務、Agent、RAG 這些場景里，疊加的落魄文前綴能被高效復用，平直換來更低資本、更高隱隱、更低蔓延。

某些場景下，它的試驗推理資本會大幅低于其他模子，速率上風也更彰著，尤其合乎復雜長任務。

換句話說，在企業級 Agent 市集，階躍的模子「畸形值錢」。

承接兩代 Flash 的研發想路，其實透出了階躍對 AI 交易化旅途的判斷：

往日大畛域落地的 AI 運用，不會只靠少數漂后的旗艦模子，而會釀成一套由不同才調、資本、部署模式構成的「模子組合」。

高著力的 Flash 模子，會在 Agent、Coding、Search、多模態辦公和企業責任流里，承擔越來越多的出產任務，成為 AI 畛域化落地的熱切基礎軌范。

這個判斷并不悲愴。本年 Anthropic 的 ARR，從 2025 年底的約 90 億好意思元，一齊沖到 2026 年的數百億好意思元量級，其中約能夠收入來自企業客戶。

企業級 Agent 的交易化后勁，正在被真金白銀考據。

說到底，當 Agent 從 Demo 走進真正出產，賽點早就從「誰更明智」，換成了「誰能在單元資本下，把更多真正任務又快又穩地跑完」。

Step 3.7 Flash 最近這一波躥紅，是這個新賽點的體現，亦然大模子競速新競爭力的鐘聲。

體驗地址：https://chat.stepfun.com/chats/new

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