参考資料 6確度 87%総合信頼度: 87%ピンの情報源と参照がその日付をどれだけ裏付けているか。出典を含む 6 件の資料がピンの開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均。最新の資料より180日古くなるごとに重みは半分になります確度75%以上のピンをすべて表示
最初の項目は常にピンの出典です。全体の確度は、各資料が上記の開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均です。最新の資料より180日古くなるごとに、重みは半分になります。
- [1]90%static.stepfun.com/blog/step-3.5-flashstatic.stepfun.com· 投稿 2026年10月12日· 開始 2026年2月2日· スコアの 24%
AIBase[6]の2026年2月2日付の報道は、これをStepFun[3]の「最新のオープンソース基盤モデル」と呼び、コードはGitHub、重みはHugging Face[2]で公開されており、GitHubリポジトリの最初のコミットも2月2日付である。OpenRouterは1月29日から掲載し、Hugging Faceのリポジトリは2月1日(UTC)に作成されたため、一般公開日は2月2日となる。
- [2]90%stepfun-ai/Step-3.5-Flash · Hugging Facehuggingface.co· 追加 2026年10月12日· スコアの 24%
The model card: Apache 2.0, 196B total and about 11B active parameters with 288 routed experts plus one shared and top-8 routing, 256K context, 100-300 tok/s typical and about 350 tok/s peak, 74.4% SWE-bench Verified and 51.0% Terminal-Bench 2.0, recommended sampling.[1]
- [3]85%Step 3.5 Flash - StepFun Documentationplatform.stepfun.ai· 追加 2026年10月12日· スコアの 24%
The API docs: step-3.5-flash at $0.10 per 1 million input tokens, $0.02 cache hit and $0.30 output; a step-3.5-flash-2603 agent-optimized variant with a low-reasoning mode; OpenAI-compatible chat completions with tool calling.[1]
- [4]70%阶跃星辰 Step 3.5 Flash 全面开源 - 爱范儿ifanr.com· 公開 2026年3月6日· スコアの 10%
ifanr (6 March): StepFun[1][3] fully open-sourced the model in early March, releasing the Base and Midtrain weights and the Steptron training framework alongside it, with Step 3.5 Flash's OpenClaw call volume reaching first place globally.
- [5]90%Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters - arXivarxiv.org· 公開 2026年2月11日· スコアの 9%
The technical report (216 authors, submitted 11 February, revised 23 February): 3:1 sliding-window/full attention, MTP-3, a reinforcement learning framework, and 85.4% IMOAnswerBench, 86.4% LiveCodeBench-v6, 88.2% tau2-Bench, 69.0% BrowseComp (with context management).[1]
修正を提案
足りない点や誤りがありますか？ このピンを裏付けるリンク、別の開始日・終了日とその理由、欠けている情報や誤っている情報を、自由に書いてください。AIがこのピンの出典と照らし合わせ、より良い情報源を探し、裏付けとなるページがあれば参考資料として追加します。ピン自身の出典が引き続き最も重視されます。AIは画像も確認します。別のものが写っている画像や写りの悪い画像は、後ろに回すか差し替えます。