Referências 687% DE CONFIANÇAConfiança geral: 87%Quanto a fonte e as referências do pin sustentam suas datas.Média ponderada de quanto 6 referências, incluindo a fonte, sustentam os horários de início e fim do pin; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recenteMostrar todos os pins com confiança de 75% ou mais
A primeira entrada é sempre a fonte do pin. A confiança geral é uma média ponderada de quanto cada referência sustenta os horários de início e fim usados acima; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recente.
- [1]90%static.stepfun.com/blog/step-3.5-flashstatic.stepfun.com· Postado em 12 de out. de 2026· Início 2 de fev. de 2026· 24% da pontuação
O relatório da AIBase[6] de 2 de fevereiro de 2026 a chama de “mais recente modelo de base de código aberto” da StepFun[3], com o código no GitHub e os pesos no Hugging Face[2], e o primeiro commit do repositório do GitHub é datado de 2 de fevereiro; a OpenRouter a listou desde 29 de janeiro e o repositório do Hugging Face foi criado em 1º de fevereiro (UTC), portanto o dia do lançamento público é 2 de fevereiro.
- [2]90%stepfun-ai/Step-3.5-Flash · Hugging Facehuggingface.co· Adicionado em 12 de out. de 2026· 24% da pontuação
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· Adicionado em 12 de out. de 2026· 24% da pontuação
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· Publicado em 6 de mar. de 2026· 10% da pontuação
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· Publicado em 11 de fev. de 2026· 9% da pontuação
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]
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