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StepFun 的 Step 5 Preview 上线 OpenRouter：27B 激活、600B 总参数的稀疏 MoE，1M 上下文，支持视频输入
10 月 8 日，OpenRouter 在，StepFun 的 Step 5 Preview 已在 OpenRouter 上线，并称它是 StepFun「面向 agentic（智能体）工作的新旗舰」。公告给出的核心参数是：稀疏 MoE（混合专家）架构，27B 激活、600B 总参数；1M 上下文；支持文本、图像与视频输入。价格方面，OpenRouter 的给出的数字是每百万 token 输入 $1.00、输出 $2.70。
同日，，称一周免费访问从当天起在 OpenCode、Cline、Nous Research、Kilocode 等工具中陆续铺开。OpenRouter 还在里转述 StepFun 的 8 项基准自评，称 Step 5 Preview 在其中 6 项上高于 Kimi K3 与 GLM-5.3。
模型页写明的规格：1M 上下文、64K 输出上限、工具调用
OpenRouter 的列出了更细的一组参数：上下文窗口 1,000,000 token，单次最大输出 64,000 token；输入模态为文本、图像与视频，输出只有文本；支持工具调用（function calling），也能通过 response_format 传入 JSON schema 获得结构化输出。页面对用途的描述是：为跨越大代码库和文档的长期任务设计，会使用工具，并在多个步骤中修正结果。OpenRouter 公告里写着：在编码与专业知识工作上表现强，尤其在金融领域。
27B 激活、600B 总量：稀疏 MoE 的两个数字
稀疏 MoE 的机制是：参数被拆成许多「专家」，处理每个 token 时只激活其中一部分。600B 是总容量，27B 是每个 token 实际参与计算的规模，约合总量的 4.5%；单 token 的推理算力主要由激活部分决定。StepFun 在上线帖里强调的是成本：「为 agentic 与专业工作提供旗舰级智能，任务成本大幅降低」。
8 项基准里的 6 项高于 Kimi K3 与 GLM-5.3：数字出自 StepFun 自评
OpenRouter 的点名了四个分数：DeepSWE 67.7、ProgramBench 80.5、StepCodeBench 49.0、FrontierFinance 66.4。附带的评测图列出全部 8 项，并加入 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5 作为额外对照。
按图逐项对照：Step 5 Preview 同时高于 Kimi K3 与 GLM-5.3 的有 6 项，即 DeepSWE、StepCodeBench、ProgramBench、Agents' Last Exam (ALE-CLI)、FrontierFinance、DRACO；例外的两项是 Terminal-Bench v4（33.3，GLM-5.3 为 41.9）与 GDPval-AA v2.1（1,566，GLM-5.3 为 1,645），在这两项里反超它的是 GLM-5.3。另一方面，同图的 GPT-6 Astra（Max）与 Claude Opus 5（Max）在多数项目上得分更高：DeepSWE 74.1 与 74.0，Terminal-Bench v4 57.9 与 52.3，ProgramBench 85.4 与 82.3。评测图里，Step 5 Preview 一栏标注为 (High)，四个对照模型都标注为 (Max)。
这组分数的出处是 StepFun 的评测：OpenRouter 帖文原文写的是「StepFun 的 8 项基准评测」，由 OpenRouter 转述。
定价与一周免费额度
OpenRouter 的列出的三档价格是：输入 $1.00/百万 token、输出 $2.70/百万 token，缓存读取（cache read）$0.05/百万 token；帖文称缓存这一档是上线期的价格。模型页上的数字与之一致。
免费额度方面，StepFun 上线帖里的工具名单末尾还写着「以及更多」；列出了这周免费提供的三项内容：1M 上下文、多模态、零数据留存（Zero Data Retention）。
从 9 月 20 日的介绍帖，到 10 月 15 日的开放权重
在这轮 OpenRouter 上线之前，Step 5 Preview 已经公开过。9 月 20 日，StepFun 发布，把它称为「面向 agentic 工作的新旗舰」；列出的规格与这次基本一致：600B 总参数、27B 激活的 MoE，1M 上下文加视觉（Vision）。介绍帖的末行写明开放权重（Open weights）的时间：10 月 15 日，比 OpenRouter 上线晚一周。