又一SOTA级开源模型！阶跃Step-3多模态推理登顶，百万token解码成本不到4毛钱

主要观点总结

文章介绍了阶跃星辰开源的最新多模态推理模型Step-3，该模型在MMMU等多个榜单上取得开源多模态推理模型新SOTA的成绩。Step-3采用模型-Infra一体化设计，具有高效能和极高性价比。其采用模型-系统协同设计思路，把注意力、前馈网络和集群调度当作同一个优化对象。核心中的核心是阶跃自研的MFA注意力机制。系统层面，阶跃团队提出了AFD机制。Step-3包含多个亮点技术，包括MFA注意力机制、AFD机制以及StepMesh通信库等。此外，文章还介绍了国产模型在开源世界中的主导地位，并提供了相关链接。

关键观点总结

关键观点1: 模型介绍

阶跃星辰开源了最新多模态推理模型Step-3，它在多个多模态榜单上取得了SOTA成绩。

关键观点2: 模型性能

Step-3具有高效能和极高性价比，速度飞快，在Hopper GPU上的解码速度超过了DeepSeek-V3。

关键观点3: 模型设计

Step-3采用模型-Infra一体化设计，通过模型-系统协同设计思路优化性能。

关键观点4: 核心技术

Step-3的核心技术包括MFA注意力机制、AFD机制和StepMesh通信库等。

关键观点5: 国产模型在开源世界中的地位

国产模型在开源世界中已成为领军者，多个中国团队研发的模型在Hugging Face模型榜单上占据主导地位。

免责声明