我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题

Step 5 Preview 的核心规格与定位

最近一段时间，我都在参与阶跃星辰的新旗舰模型小范围内测，我们测试的时候，模型代号还是 Water18。现在这款新旗舰有了正式的名字，叫 Step 5 Preview。先单独说明一下：我内测截图里的模型 ID water18-0910，代表的就是 Step 5 Preview。除了横评，文中提到的大部分测试结果都出自这个模型。

6 月份我曾经介绍过 Step 3.7 Flash，当时印象就很深刻。这次的 Step 5 Preview 是阶跃星辰的新一代旗舰基模，开源，面向长程任务、Agent 和 Coding 领域。它的 Slogan 是：Advancing the Pareto Frontier——向前一步，智能效率的新一代“帕累托前沿”。就我自己的使用体感，就是把智能和成本的最优平衡点，再往前推进一步。

基模的基本规格：稀疏 MoE 架构，总参数 600B，每个 token 激活 27B，上下文窗口百万 tokens，支持视觉输入（图像、文本输入，文本输出），在 AI 编程、软件工程、专业知识工作等任务上达到前沿水平，在金融领域表现尤为突出。

API 定价是输入每百万 tokens 1 美元、输出 2.7 美元，缓存输入比标准输入便宜 95%。

一道真实工程题的设计与要求

任务包是一个叫 OrderHub 的订单管理小系统，Python 加 Flask，四百多行代码，带 SQLite 数据库和一套 pytest 测试。系统能运行但有个真实的 bug：在订单列表里筛选“已支付”，导出，拿到的 CSV 只有 20 条，里面还混着其他状态的订单——数据库里有真实的 80 条已支付订单。我还有一个需求：存储层偶尔写入失败，请加个重试，最多三次。

bug 稍微有点深，表面那层在路由里：导出接口压根没把筛选参数传给查询层。后面还跟着一个：就算把参数传进去了，查询方法默认只返回第一页的 20 条。

只解决第一个问题，导出 80 条已支付订单时会发现自己只拿到 20 条，测试用例是通不过的。重试那儿也有个机关：存储层对同一个文件名的第一次写入必然失败，没有重试逻辑，第一次导出必然遇到 500。

验收标准一共十项：测试全绿、筛选导出条数和状态全对、导出不受分页影响、首次写入失败自动重试、重试不留重复或残缺文件、列表筛选分页无回归、无筛选导出全量 235 条、组合筛选正确、存储持续失败时返回明确错误、API 契约不变。每项都对应一条 curl 命令或一个测试用例。

三家模型的解法与表现对比

我肯定最关注模型的 Coding Agent 能力，所以拿到内测资格后，给它出了一道工程师经常会遇到的题：一个陌生的项目，一个能复现的 bug，一个顺手加上的小需求。为了测试它到底做得怎么样，我还拉来了另外两个小伙伴：阿里的 Qwen 3.8 Max 和月之暗面的 Kimi K3。三个模型拿到完全相同的任务包和提示词，在各自独立的目录和会话里开工，中途不许提问，我也不给任何提示。

Step 5 Preview 用了 328 秒，28 次模型迭代，第一次宣告完成时，十项验收全部通过。零纠错，零澄清，零人工介入。这个成绩相当不错。

它没有在最省事的调用处打补丁，而是在数据访问层新增了一个专门的 query_all 方法，语义上把“不分页、取全部”说清楚，导出走新方法，列表的分页逻辑原样保留。分层边界是这类问题最容易被糊弄过去的地方，它处理得干净。

另一个细节是测试。它主动给项目补了两个测试用例，其中一个模拟存储彻底挂掉，验证重试耗尽之后不仅返回 500，而且导出目录里非常干净，临时文件全部清除。这条断言对应的是我验收清单里的第九项。

唯一的问题是存储持续失败时，它只返回了一个错误信息“export failed”，虽然够用，但运维显然更喜欢写着重试次数和底层原因的报错。

Qwen 3.8 Max 最快，206 秒，18 次迭代，同样十项全过。它只改了一个文件：路由层先查总数，再按总数一次性取回，绕开分页。务实有效，但查询层那个“默认只给 20 条”的行为给保留了，其他人可能会踩坑。补测试补得最勤，四个用例，覆盖关键词筛选、全量导出和非法参数；失败报错也写得最详细，带重试次数和原始原因。

Kimi K3 用时也在 320 秒左右，十项全过，解法和 Qwen 基本一致，重试封装得更讲究一些，错误信息里带上了底层原因。

测试环境是 macOS 加 Kimi Code 和 Qoder，三家使用完全相同的提示词、代码包和验收清单。

Step 5 Preview 的工程品味与成本优势

这是个带两层 bug、一个隐藏故障点、十项硬性验收的工程任务，放在去年足以难倒绝大多数模型，现在三家都能一次通过，而且都懂得补测试、不碰我设计的断言、保持 API 契约，非常厉害。

Step 5 Preview 让我记住的是它的工程品味：它是唯一一个把 fix 放回了原来位置的选手。快一分钟慢两分钟，对真实工程来说没那么重要；但留在查询层里的分页默认值，在现实的工程里总会坑下一个人。

看模型发布报告，它的单任务成本是 GLM-5.3 和 Kimi K3 的 35%、Claude Opus 5 的 12.5%，这个还是很惊艳的。如果同等智能水平的价格真的打到三分之一，很多团队算得过来的账就得重算了。这大概也是“帕累托前沿”这句口号的味道，智能和成本并重。

真实项目中的落地验证

除了这道标准化的工程题，趁着无限 Token，我赶紧用来做点真实项目。

第一个项目：上周有个用户分享了他自己的开源项目，叫 Agent Hud，官网是 https://agenthud.app，可以利用 macOS 的灵动岛非常优雅地展示你的 Agent 使用额度，比如这样：

不过这个产品有个问题，就是刘海屏的 MacBook 接了外屏之后，它还会给你的大外屏上强制画一个刘海，还有个问题：不知道为什么，下拉菜单里没有退出选项，用着很不方便。既然是开源，那咱们就自己动手，丰衣足食。

我直接 Clone 了这个项目，让 Step 5 Preview 按照我的理解开始修改：

几轮交互之后，在非刘海的外屏上，它会只显示菜单项加退出，只在笔记本显示屏上才会有灵动岛的交互，这个任务完成得又快又漂亮。

第二个项目，是墨问的 CatReader。我之前做了一次产品计划，为用户提供更主动的阅读 Agent，第一步是提供主题阅读任务，当用户在 AskCat 里选中主题阅读卡之后，说“我想研究一下最近 Agent 产品的进展”，CatReader 会弹出一个任务卡，帮助你选择合适的文章进行主题阅读，期间可以批量收藏文章，做深度研究，并保存成墨问笔记等等。

这个项目我选择了让 Codex + Astra 和 CC + Step 5 Preview 交叉设计、实现和 review，整体效果相当不错，比如 Step 5 Preview 会对 Astra 的实现给出自己的看法：

Astra 的反馈如下，并且根据 Step 5 Preview 的部分意见进行了修复：

周末搞了两天，两个高手配合，Step 5 Preview 主实现，Astra 主审核，这个功能我已经发到测试环境了：

用户点击确认开始任务，AskCat 就会帮你筛选文章，加收藏，做研究，还能直接把研究成果保存到墨问里：

目前这个功能还有些小 bug，预计本周再修修就可以上线了。这个阅读 Agent，是我这次基模内测的一个附加收获，乌拉。另外，模型测试过程里我遇到的一些中断，安全护栏提示不合理等问题，都直接反馈给模型厂商，很快得到了处理和修复，非常开心。

权威榜单与综合能力验证

今天阶跃星辰的这款旗舰模型已经正式发布了，我们看看官方榜单的数据，比我专业：

Coding 方向上，DeepSWE v1.1 拿到 67.7%，与 Kimi K3 的 67.5%、GLM-5.3 的 66.9% 相近；自研的 StepCodeBench（覆盖 553 个真实代码仓库、33 种编程语言）拿到 49.0%。

长程任务：在一张 H100 上连续 24 小时从零优化 MLA GPU Kernel，最终跑到 508 TFLOPS；还有个彩蛋，它在没有任何专项优化的情况下连续玩 Pokémon Red 超过 3000 回合，累计交互近 600 万 tokens。金融方向的外部评测 FrontierFinance 上拿到 66.4，仅次于 Claude Opus 5。另外值得一提：这款模型将于 10 月 15 日正式开源。

第三方机构 Artificial Analysis 的榜单上，它的 Intelligence Index 是 44（v4.3 口径），单任务成本 0.71 美元。同等智能水平下，它的单任务成本是 GLM-5.3 和 Kimi K3 的 35%，Claude Opus 5 的 12.5%。一句话概括定位：用明显更低的价格，提供 Frontier 级别的能力。

这次内测，除了完成那道工程题，Step 5 Preview 还帮我改好了一个日常使用的工具，把 CatReader 的新功能推进到了测试环节。这样的收获，比跑分和榜单有价值得多。

如果更强的模型能以更低的成本进入日常开发，我们就能把更多时间花在那些一直想做、还没做完的事情上。比如我这个阅读 Agent，再修几个 bug，就能和大家见面了 ：）

JOTO 企业落地观察

• 企业部署 AI 编程助手时，需重点评估其对分层架构的理解能力与修复边界的保守性——Step 5 Preview 在 OrderHub 任务中坚持将修复置于数据访问层而非路由层，表明该类模型更适合嵌入已有工程规范严格的团队，降低后续维护风险。
• 在 RAG 知识工程场景中，模型对“验收标准”的字面遵循能力（如十项逐条验证、补全测试用例）比单纯生成代码更重要；企业应将验收清单结构化为 prompt 工程的一部分，而非依赖模型自由发挥。
• 百万级上下文与视觉输入支持，使该模型具备直接解析 PR 描述、截图报错、日志片段等混合信源的能力，为企业构建“问题感知—定位—修复—验证”闭环提供了更紧凑的技术栈选型可能。