Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Stepfun · pașaport de model

StepFun: Step 3.7 Flash

step-3-7-flash

Ponderi deschise
201.4B parametri
262,144 context
Lansat 2026-05-23(repo HF creat)

Cea mai bună percentilă: 77.2IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 56.8mediană 59.3

Acoperire redusă — citește cu prudență

Acest model apare doar pe 1 din 27 axe de benchmark luate în considerare. Poziția generală a fost contractată spre valoarea neutră 50 pentru a reflecta eșantionul mic, și nu a fost afirmat niciun punct slab — o percentilă scăzută pe 2 axe este un artefact al acoperirii, nu o slăbiciune măsurată.

Ce spun datele

Evaluat pe 1 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Pe doar 1 clasament(e), o listă ordonată de puncte forte ar fi o autoritate falsă — în schimb, cifrele pe fiecare axă sunt afișate mai jos, fără verdict.

IFBench (Artificial Analysis)77.2 pct67.3%Verifică →
GeneralNeevaluat
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorystepfun-ai/Step-3.7-Flash

Parametri201.4B

ArhitecturăStep3p7ForConditionalGeneration

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "stepfun-ai/Step-3.7-Flash"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIstepfun/step-3.7-flash

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă230,400 tokeni

Acceptătext, image, video

Preț intrare$0.20 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.04 per 1M tokeni

Preț ieșire$1.15 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogprobsMax tokensPresence penaltyReasoningReasoning effortRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"stepfun/step-3.7-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

Step 3.7 Flash stands at 56.8 (raw mean 77.2) — measured on only 1 of 27 axes, so the standing is shrunk toward the neutral 50.
pozițieșablonVerifică →
Step 3.7 Flash stands at 56.8 versus a cohort median of 59.3 across 216 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →