階躍星辰

AI生活日常工具 - 階躍星辰是什麼? 好用嗎? 評價?

階躍星辰

階躍星辰是中國大模型創業浪潮中「後起直追」的代表玩家之一，由前商湯核心技術團隊於 2023 年創立，目標直指通用人工智慧（AGI），在不到兩年時間內連續發佈二十餘款自研大模型，憑藉多模態與高效推理能力，被外界納入「中國 AI 六小虎」行列。 相較於高調營銷的競品，階躍星辰一度被形容為「技術派小透明」，但其在 WAIC 2025 上亮相的 Step 3 基座模型，與一整套車載座艙與行業落地方案，讓其正式走到聚光燈中央。​

 

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創立背景：以 AGI 為目標的技術派公司

階躍星辰自 2023 年成立起，就將「實現通用人工智慧」寫進公司使命，堅持聚焦基礎大模型研發，而非先從單一垂直應用切入。​
創辦人兼 CEO 姜大昕在多場公開對話中強調，大模型進入「推理時代」後，比的已不再只是參數規模，而是「強智能、低成本、可開源、多模態」四項能力的平衡，只有在這四個維度同時達標，模型才真正具備大規模落地的可能性。​

成立兩年多以來，階躍星辰先後推出 Step 1、Step 2 等多款原生多模態大模型，並在語音、圖像、影片與音樂等領域構建完整的 Step 模型家族矩陣，幾乎「每個月上新一次」，逐漸在技術圈建立起「模型迭代最快的一家」名聲。​

 

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Step 3：原生多模態、321B 參數的推理時代基座

在 2025 世界人工智能大會（WAIC 2025）開幕前夕，階躍星辰在上海正式發佈第三代基礎大模型 Step 3，並宣佈將於 7 月 31 日面向全球企業與開發者開源，對標「最強開源多模態推理模型」的定位相當鮮明。​

模型架構與參數設計

• Step 3 是階躍星辰首個「全尺寸、原生多模態推理模型」，採用 Mixture-of-Experts（MoE）架構，總參數量 3210 億（321B），啟用參數約 380 億（38B）。​

• 這種設計在兼顧模型表現與推理成本之間取得平衡：在需要高精度推理時，透過專家路由激活更多子網路；在常規任務時則控制計算開銷，實現「同等智能，成本更低」的效果。​

階躍星辰強調，Step 3 在跨領域複雜知識理解、數學推理與視覺資訊交叉分析方面，已達到開源 SOTA 水平，可以處理如「讀圖找菜單上無骨鴨掌價格」這類結合圖像與語言的實際問題。​

 

推理效能與算力友好

在推理效率上，Step 3 對「國產卡」與 NVIDIA Hopper 架構都做了深度優化：

• 對某款國產 GPU，在 32K 上下文長度下，Step 3 推理效率最高可達 DeepSeek‑R1 的 300%，在 H 卡分佈式推理場景中，吞吐量較 DeepSeek‑R1 提升超過 70%。​

• 這意味著在相同硬體條件下，企業可以用更低成本運行相似水平甚至更強的多模態推理任務，對算力緊張的中國市場尤其關鍵。​

Step 3 已與華為昇騰、沐曦、天數智芯、燧原科技、寒武紀、摩爾線程等多家本土晶片廠完成適配，華為昇騰更是率先完成部署，成為展示「國產算力＋國產大模型」組合的樣板。​

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「模芯生態創新聯盟」：打通晶片到模型的產業鏈

在發佈 Step 3 的同場活動上，階躍星辰聯合近十家晶片與平台廠商，共同成立「模芯生態創新聯盟」，希望打通晶片、模型與階躍星辰是中國近年大模型創業潮中最「技術派」的一家新星公司，成立於 2023 年，短短兩年間便憑藉高頻率的模型迭代與多模態技術實力，躋身「中國 AI 六小虎」之列。 公司自定位為「以實現通用人工智慧（AGI）為目標的基礎大模型公司」，長期專注於基座模型研發與工程落地，而非單純追逐應用流量。​

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創立背景與技術路線

階躍星辰自創立起就將主攻方向鎖定在「原生多模態＋強推理」的大模型路線，希望在視覺、語音、語言與多模態推理上建立整體優勢。​
短短兩年內，公司已對外發佈超過 20 款自研基座模型，涵蓋語言、圖像理解與生成、影片理解與生成、語音與音樂等多模態場景，被媒體形容「幾乎每個月都有新模型上線」，在國產大模型公司中屬於迭代速度最快的一批。​

在企業定位上，階躍星辰明確選擇「基礎模型＋行業落地」雙軌：一方面打造 Step 系列通用基座模型，另一方面與手機、汽車、金融與城市治理等行業場景深度結合，試圖用強推理能力打穿多種實際業務。

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Step 3：原生多模態 MoE 的「最強開源大模型」

2025 年世界人工智能大會（WAIC 2025）開幕前夕，階躍星辰在上海正式發佈第三代基礎大模型 Step 3，被官方形容為「推理時代最適合應用的模型」，並宣佈於 7 月 31 日面向全球企業和開發者開源。​

模型架構與規模

• Step 3 是階躍星辰首個全尺寸、原生多模態推理模型，採用 Mixture of Experts（MoE）結構，
  總參數量 3210 億，啟用參數量約 380 億，在效果與推理成本之間刻意做了平衡設計。​

• 原生多模態意味著模型自底層就同時考慮文字與視覺訊號，而非在文字模型上「外掛」一個視覺編碼器，這使其在跨模態任務上具備更自然的一體化推理能力。​

性能與成本優勢

Step 3 被官方與多家報導形容為「目前最強的開源多模態大模型」，原因不只在於精度，還在於推理效率與對國產晶片的友好度：​

• 在某款國產 AI 加速卡（支援 32K 上下文）上的推理效率，最高可達 DeepSeek‑R1 的 300%，在 NVIDIA Hopper 架構 H 卡上做分布式推理時，吞吐量相比 DeepSeek‑R1 提升超過 70%。​

• 在視覺感知與複雜推理任務上，Step 3 能精準完成跨領域知識理解、數學與視覺資訊的交叉分析，並勝任日常生活場景中的圖像理解，如透過影片與菜單定位「無骨鴨掌」價格等，官方在 WAIC 現場實測展示了這一類能力。​

階躍星辰提出，面向推理時代最適合實際應用的大模型，需要同時滿足「強智能、低成本、可開源、多模態」四大特徵，Step 3 正是在這一理念下打造的主力基座模型。​

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「1＋N」Step 全家桶與多模態矩陣

在 Step 3 之上，階躍星辰構建出所謂「1＋N」模型矩陣：​

• 「1」指的是通用基座 Step 3；

• 「N」則是圍繞不同模態與任務的專用模型家族：

  • 圖像理解與圖像生成模型

  • 影片理解與影片生成模型

  • 語音識別與語音合成模型

  • 音樂生成模型等

這一矩陣覆蓋了從純語言到全模態的多種場景，面向企業與開發者提供更細分的組合選項，而不是用單一通用模型硬撐所有任務。​

 

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從基座模型到行業應用：智能座艙與 AI Agent

與不少只停留在雲端 API 的大模型公司不同，階躍星辰早早把目光投向終端與行業系統，尤其是在汽車與智慧裝置領域。

智能座艙 Agent OS

在 2025 年高工智能汽車年會上，階躍星辰與吉利聯合研發的智能座艙「Agent OS」獲得年度技術突破獎（「金球獎」），被視為端到端語音大模型在車載場景落地的重要示範。​

• 該系統基於階躍星辰的多模態與端到端語音模型，具備「超自然交互」「端雲一體記憶」「基於全融合地圖的人機共駕」與「第三生活空間」等能力，讓車載 AI 更像一位長期陪伴的夥伴，而非傳統的指令式語音助手。​

 

 

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兩年躋身 AI 六小虎：低調中的「硬核」

有別於部分以 C 端流量著稱的 AI 創業公司，階躍星辰在大眾媒體中長期相對低調，甚至被形容為「幾乎是個小透明」。​
但憑藉在短時間內連發 11 款以上大模型、持續推出千億級原生多模態模型與 Step 3 這類旗艦產品，階躍星辰仍成功擠進「中國 AI 六小虎」之列，並被《麻省理工科技評論》評為「中國最值得關注的大模型公司」之一。​

在中國 AI 格局快速演進、DeepSeek 等開源勢力崛起的背景下，階躍星辰選擇了一條難度頗高的道路：

• 以原生多模態與高效推理為核心賣點，瞄準「最強開源多模態模型」；​

• 以與國產晶片的深度適配與開源友好策略，試圖成為「模型＋算力」生態的關鍵樞紐；​

• 以智能座艙與多行業落地，將大模型真正嵌入實物產品與城市系統中。

從這個意義上說，階躍星辰更像是一家「工程師氣質」濃厚的基礎設施公司：不以花哨 Demo 見長，而是用效能曲線、開源權重與行業部署數據，為自己的位置做註腳。對於正試圖在算力受限環境中跑出工業級 AI 的中國而言，這樣的角色或許比流量更稀缺。

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