AI 竟能一次讀完數千本書?突破 100 萬 Token 限制的『Step5Preview』登場

可視化 AI 處理巨量數據海洋的圖像
AI Summary

由 StepFun 推出的 6000 億參數規模 MoE 模型 Step5Preview,能處理高達 100 萬 Token 的海量上下文,並展現出專為 Agent 任務設計的強大能力。

想像一下,您的辦公桌上堆疊了 50 本超過 1,000 頁的厚重會計報告。如果您問 AI 助理:「請找出過去 5 年公司財務流向中所有的異常徵兆並進行總結」,結果會如何呢?以前的 AI 必須將這些文件分批輸入,且往往在過程中遺忘之前的內容。然而,最近在 OpenRouter 上登場的「Step5Preview」,就是一位打破這種不可能的全新挑戰者。

為什麼這項技術很重要?

在日常生活中使用 AI 時,常會遇到令人沮喪的時刻。例如 AI 很快就忘記剛才說過的話,或是給予長篇文件時無法進行適當分析。專家們稱之為 AI 的「記憶力」,也就是「上下文視窗(Context Window,指 AI 能一次處理的數據量)」的極限。

Step5Preview 具備了 100 萬 Token 的壓倒性記憶力(參考資料 1)。這不僅僅是增加了字數上限。藉由一次記憶海量資訊,它能全面理解複雜的程式編碼,並從數百頁的金融文件中洞察先機,這意味著它作為「真正會工作的 AI(Agentic AI)」能力已獲得飛躍性的提升(參考資料 3, 參考資料 9)。

簡單來說:「專家委員會」模式

Step5Preview 使用了一種名為「混合專家模型(MoE, Mixture-of-Experts)」的聰明方式(參考資料 1)。

做個比喻,想像學校裡不僅僅只有一位必須通曉所有科目的天才學生,而是有數學專家、英文專家、科學專家等無數老師在旁待命。當問題提出時,並非所有老師一起蜂擁而上,而是只有數學問題時,數學老師才會被激活並回答。

Step5Preview 雖然總共有 6000 億個龐大的參數(AI 的知識單位),但每次提問時,實際上僅會選擇性地使用其中 270 億個參數(參考資料 5, 參考資料 9)。因此,它既能保有整個模型龐大的知識庫,同時又能在速度與效率上取得平衡(參考資料 11)。

觸手可及的 AI

目前 Step5Preview 可透過 API 直接使用,且具備了不僅分析文字,還能分析包含影片在內的影像數據能力(參考資料 5, 參考資料 9)。

業界的評價也非常正面。分析指出,它在特定指標上錄得了約 44 分的智商指數,被認為是目前市面上開放權重(Open Weights,模型內部資訊已公開的模型)模型中性能最頂尖的型號之一(參考資料 14)。特別是在軟體工程或金融領域等需要精確且專業的工作中,展現出不凡的強項(參考資料 3)。目前使用成本定價約為每 100 萬輸出 Token 約 2.7 美元(參考資料 15)。

我們能期待什麼?

許多開發者最關注的活動日期是即將到來的 10 月 15 日。開發商 StepFun 承諾屆時將完全向大眾公開該模型的權重(weights)(參考資料 6, 參考資料 9)。這意味著任何人都能在自己的伺服器上直接運行這個強大的模型。當記憶力大幅增長的 AI 模型普及後,我們的日常辦公環境將會發生何種變化,將會是極具看頭的觀察重點。


MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

一次記憶海量數據的能力,將成為 AI 從單純聊天機器人進化為實質工作助理的關鍵鑰匙。雖然技術進步的速度令人驚恐,但對我們而言,最終重要的是如何將這份擴充的記憶力運用在有價值的工作上。

參考資料

  1. [Step5Preview- API Pricing & Providers OpenRouter](https://openrouter.ai/stepfun/step-5-preview)
  2. [StepFun: Step5Preview· Models · Pi A terminal-based coding agent](https://pi.dev/models/openrouter/stepfun-step-5-preview)
  3. Step5Preview- StepFun Documentation
  4. Step5Preview API Integration Guide: StepFun’s 600B Agentic…
  5. [NVIDIA Nemotron 3 Ultra vs Step5Preview AI Choice Engine](https://aichoiceengine.com/ai-models/nemotron-3-ultra-vs-step-5-preview)
  6. Step 5 Preview: Advancing the Pareto Frontier - stepfun.com
  7. StepFun shares Step 5 Preview benchmarks, demos… · AGI Hunt
  8. StepFun Step 5 Preview Technical Analysis — 600B MoE …
  9. pandaily.com/stepfun-step-5-preview-600b-moe-1m-context.data
  10. StepFun’s Step5Preview API ships; open weights promised October…
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測試你的理解
Q1. Step5Preview 最顯著的特徵之一是什麼?
  • 100 萬 Token 的上下文視窗
  • 僅能處理文字
  • 以免費開源形式公開的模型
Step5Preview 是一個能夠一次輸入並處理高達 100 萬 Token 海量資訊的模型。
Q2. 什麼是 MoE (Mixture-of-Experts) 架構?
  • 永遠使用所有參數的結構
  • 僅激活所需專家參數的結構
  • 與人類大腦結構完全無關的技術
MoE 是一種僅根據特定狀況選擇性地使用專家參數,藉此提升效率的技術。
Q3. Step5Preview 的開放權重 (Open Weights) 預計發布日期為何?
  • 已公開
  • 2026 年 10 月 15 日
  • 2026 年 12 月 31 日
StepFun 預計於 2026 年 10 月 15 日公開該模型的權重。