StepFun تطلق نموذج Step 5 Preview اللغوي بسياق يبلغ مليون رمز

أطلقت StepFun رسمياً نموذج Step 5 Preview في 20 سبتمبر 2026، وفتحت الوصول عبر واجهة البرمجة (API) في اليوم نفسه. النموذج عبارة عن معمارية خليط خبراء متناثر مصمَّمة لأعباء عمل الوكلاء طويلة المدى، بما في ذلك البرمجة بالذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات والتحليل المالي والعمل المعرفي الاحترافي. وهو يدعم مدخلات النصوص والصور بنافذة سياق تبلغ مليون رمز – ما يتيح احتواء المستندات الطويلة ومستودعات الأكواد الواسعة ضمن استدعاء واحد لواجهة البرمجة.

يعتمد النموذج على تصميم محوّل ضيّق وعميق من 92 طبقة بدلاً من شبكة أعرض، وتقول StepFun إن المعماريات الأعمق توفر مسارات معلومات أطول للاستدلال أثناء عمليات التعبئة المسبقة الممتدة. ولإدارة المتطلبات الحسابية لجلسات المليون رمز، يتضمّن Step 5 Preview آلية الانتباه المتناثر المجمَّع للاستعلامات (Sparse Grouped-Query Attention) مع دمج الرموز على مستوى الكتل، ما يقلّص تكاليف المفهرِس واختيار أفضل k إلى نحو ثُمن خط أساس أكثر كثافة.

على مؤشر الذكاء لدى Artificial Analysis، يسجّل Step 5 Preview نتيجة 44، بمطابقة Kimi K3 Max، ما يضعه في موقع تنافسي مع الحفاظ على تكاليف أقل بكثير من النماذج الرائدة مثل GPT-5.6 Sol. يولّد النموذج الإخراج بمعدل 99.8 رمز في الثانية مع زمن استجابة أول رمز يبلغ 2.96 ثانية. وقد حُدِّد التسعير عند دولار واحد لكل مليون رمز إدخال و2.70 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع توفّر خصم تخزين مؤقت بنسبة 95%.

من المقرر إتاحة الأوزان المفتوحة في 15 أكتوبر 2026، غير أن مستودع Hugging Face يحتوي حالياً على ملف .gitattributes فقط. وتفيد StepFun بأن التدريب ركّز على التعلم المعزّز طويل المدى على السياسة (on-policy) بتقنيات تشمل الجدولة الواعية بالحِمل، وفك الترميز التخميني MTP-3، وFP8 MoE، وتفريغ ذاكرة KV-cache، ما حقّق تسريعاً شاملاً يتجاوز ثلاثة أضعاف لمهام التعلم المعزّز طويل المدى.