階躍Step3.5Flash上線即登頂OpenRouter，Agent原生模型時代來臨

打開手機，AI能幫你訂機票、比價購物；走進公司，AI能自動處理報表、對接業務系統——這兩年，我們聽到最多的AI詞，早已從“聊天機器人”變成了“Agent”。如果說Chatbot只是能陪你聊天的“缸中之腦”，只能被動回應問題，那么Agent就是長出了“四肢百骸”的智能體，能主動理解需求、調用工具、完成復雜任務。

但熱鬧的背后，問題也隨之而來：很多Agent看似強大，實際用起來卻不盡如人意——要么反應慢吞吞，查個信息要等半天；要么智商“在線不穩”，經常說胡話、犯錯誤；要么門檻極高，只能在專業服務器上運行，普通人根本碰不到。就在大家疑惑“Agent到底能不能好用”時，階躍星辰發布的Step3.5Flash，悄悄給出了一份不一樣的答案，它就像為Agent量身打造的“原生大腦”，既聰明又快速，還能走進普通人的設備里，或許正悄悄改變AI的競爭格局。

Agent的“成長煩惱”：缺一個靠譜的“原生大腦”

要搞懂Step3.5Flash的價值，得先明白Agent到底在“煩”什么。我們可以把Agent想象成一個剛學會做事的年輕人，雖然有了“動手能力”（調用工具、處理任務），但“腦子”還沒跟上，遇到復雜事兒就容易掉鏈子。

和之前的Chatbot比，Agent要處理的事兒復雜多了：它可能要同時對接好幾個工具，比如幫你比價時，要依次打開淘寶、京東、拼多多查價格；還要記住很長的上下文，比如你之前說過“不要第三方店鋪”“要含運費”，它得全程記在心里，不能半途忘記。這就要求Agent的“大腦”，既要能記住大量信息，又要反應夠快，不能讓你等太久。

更關鍵的是，Agent的一次失誤，可能比Chatbot的失誤后果更嚴重——Chatbot說錯一句話最多讓人不舒服，但Agent如果訂錯機票、算錯報表，可能會造成實際損失。所以，Agent迫切需要一個“原生大腦”：不是把舊的聊天模型改一改湊合用，而是從一開始就為它的需求設計，兼顧速度、智商和可靠性。

據行業報告顯示，當前AI已經進入“L3智能體”時代，Agent正從概念走向規?；涞兀袌鲂枨笤絹碓酵?，但“大腦不給力”的問題，成了制約它普及的最大瓶頸。

不走尋常路：Step3.5Flash的“聰明設計”

面對Agent的痛點，Step3.5Flash沒有跟風走“越大越好”的老路——很多廠商為了讓模型變聰明，一味增加參數量，最后模型變得笨重無比，跑起來又慢又費電。而Step3.5Flash選擇了“精雕細琢”，用三個巧妙的設計，做到了“又快又聰明”。

第一個設計，是“專人干?；睢钡南∈杌旌蠈＜壹軜嫞∕oE）。簡單說，這個模型就像一個團隊，總共有1960億個“專家”（參數），但遇到具體任務時，不會讓所有專家都上陣，只會激活110億個最擅長這件事的專家。比如算數學題，就激活擅長邏輯推理的專家；寫代碼，就激活擅長編程的專家，這樣既保證了效率，又節省了算力，就像我們找專人解決問題，比讓所有人都來幫忙更高效。

第二個設計，是“兼顧細節與全局”的混合注意力架構。我們讀推理小說時，大多時候關注當前段落，但看到伏筆回收時，又能快速想起前面的劇情——這個模型的注意力機制就是如此，大部分時間專注于當前的任務細節，同時也能記住很久之前的上下文，不會出現“轉頭就忘”的情況。這就讓它能輕松處理256K的超長上下文，應對Agent的復雜任務綽綽有余。

第三個設計，是“提前打草稿”的多token并行預測機制。傳統大模型生成文字，就像小學生寫作文，一個字一個字慢慢湊；而Step3.5Flash會先快速打出一個“草稿”，一次性預測多個字，再慢慢潤色完善。這樣一來，它的推理速度大幅提升，在代碼類任務中，最高能達到每秒350個token，比主流模型快好幾倍，徹底解決了Agent“反應慢”的痛點。

要知道，主流大中型模型的回復速度平均只有每秒20-80個token，Step3.5Flash的速度，相當于普通人快速閱讀的好幾倍，用它做Agent的大腦，幾乎不會有等待感。

用實力說話：不止快，智商還在線

速度快不算本事，能把事做好才是關鍵。Step3.5Flash用實打實的表現，證明了“快”和“聰明”可以兼得。

在數學測試中，它拿下了美國數學邀請賽97.3分、哈佛-麻省理工數學競賽96.2分的好成績，在國內開源模型中排名第一；在編程測試中，它在終端任務自動化、實時編碼調試等項目中也拿下國內第一，水平躋身全球第一梯隊。

在Agent最核心的能力測試中，它的表現更是亮眼：多步任務規劃、深度搜索整合等項目均為國內開源第一，在網頁瀏覽與上下文管理測試中，甚至超過了海外三大巨頭的模型。更難得的是，它的“靠譜度”很高，幻覺率極低，不會為了接話而編造答案，也清楚自己的能力邊界，遇到不會的問題會坦誠說明——這對于需要可靠執行任務的Agent來說，尤為重要。

最讓人驚喜的是它在真實場景中的表現：階躍星辰的演示視頻里，用戶讓它對比MacMiniM4在各大電商平臺的價格，它能自動拆解任務，分別查詢淘寶、京東、拼多多的價格，匯總后找出最低價，還給出購買指南，全程流暢無卡頓。

人人可用：讓本地Agent實現“平權”

Step3.5Flash最顛覆的一點，不是它的速度和智商，而是它打破了“高性能模型只能在云端運行”的壟斷，讓普通人也能擁有屬于自己的Agent“大腦”。

很多高性能模型，需要專業的服務器才能運行，普通人的電腦根本帶不動；而海外巨頭的Agent能力，又大多鎖在云端，想要使用，不僅要付費，還可能面臨數據隱私的風險。Step3.5Flash則不一樣，經過優化后，它能在128G內存、M3Max芯片的Mac電腦上流暢運行，平均速度達到每秒35個token，相當于該電腦理論最大效率的70%。

這其實源于階躍星辰CTO的一個“私心”：他希望這個模型能走進普通人的設備，讓大家都能用上高性能的AI。而最終的成果，比他預期的更好——除了Mac電腦，它還支持NVIDIA、AMD等主流終端設備，經過4-bit量化后，依然能保持256K的超長上下文能力；在云端，華為昇騰、阿里平頭哥等多家芯片廠商，也第一時間完成了適配。

這意味著，無論是普通開發者，還是企業用戶，都能輕松部署這個模型：開發者可以在自己的電腦上，搭建私有化的Agent工作流；企業可以將它嵌入業務系統，降低AI部署成本；普通人也能借助它，讓自己的電腦擁有強大的Agent能力，比如自動處理文件、智能比價、輔助編程。

不止是一個模型：AI領域的又一個“中國時刻”？

Step3.5Flash的出現，不僅僅是一個模型的突破，更可能是國產AI在Agent時代的又一次“范式躍遷”。

過去一年，國產開源模型打破了“超大規模+閉源=先進”的迷信，讓AI變得更易獲取、更具性價比；而Step3.5Flash，則進一步打破了“速度與智能不可兼得”的新迷信，將競爭焦點從“參數量”拉回了“實際能力”上。

現在，國內AI行業的“春節檔”異常熱鬧，阿里、月之暗面等企業紛紛推出新模型，各有側重：阿里強調“模型+生態”閉環，月之暗面主打“智能體集群”，而階躍星辰則憑借Step3.5Flash，在“端側高性能”領域站穩了腳跟。

更值得關注的是，Step3.5Flash發布僅兩天，就登頂了全球知名AI模型聚合平臺OpenRouter的趨勢榜——這個平臺匯聚了OpenAI、Google等巨頭的模型，趨勢榜直接反映了全球開發者的偏好。這意味著，國產模型的能力，已經得到了全球開發者的認可。

我們正站在Agent時代的分水嶺上，過去大家都在追逐Agent的“四肢百骸”，卻忽略了“大腦”的重要性。Step3.5Flash的出現，恰好補齊了這個短板，它不僅解決了Agent的核心痛點，更推動了AI的“終端平權”——讓智能不再被少數廠商壟斷，讓每個人都能用上靠譜、高效的Agent。

或許，這就是又一個AI領域的“中國時刻”：不再跟風模仿，而是用創新打破壁壘，用實力定義標準。當Agent普及到生活的方方面面時，我們或許會記得，是Step3.5Flash這樣的模型，為這個新時代，注入了最靠譜的“原生靈魂”。