硬件层面，曦云C系列GPU基于沐曦自研XCORE架构，搭载大容量高带宽显存与MetaXLink高速片间互联，具备强大混合精度算力与优秀集群线性扩展能力，天然适配MoE模型专家调度、百万Token长上下文推理的算力与显存需求，单机多卡、大规模智算集群均可稳定承载，兼顾训推一体化能力，支撑模型微调、验证、推理部署全流程。

软件层面，核心依托沐曦自研MXMACA全栈软件栈，覆盖底层驱动、MXCC编译器、深度优化算子库、主流AI框架适配层，原生兼容主流AI开发生态，可将传统大模型适配周期从数周压缩至小时级，大幅降低模型迁移成本。面对Step 5 Preview复杂的MoE路由算子、长上下文内核，沐曦工程团队完成算子深度调优、显存策略重构、多卡通信优化与全链路稳定性验证，实现模型权重拿到即可部署。

未来，沐曦股份将继续坚持全栈自主研发，持续保持对国内头部大模型的Day 0快速响应能力，深化与大模型伙伴的联合创新，共建开放协同、高性能、自主可控的国产算力生态，以坚实国产算力底座，赋能更多Agent、多模态等前沿AI应用落地。

关于Step 5 Preview

Step 5 Preview 面向长程 Agent 任务而设计，采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、每 token 激活参数仅 27B，支持 100 万 token 上下文窗口，原生支持文本与视觉输入，在 AI 编程、软件工程、专业知识工作和金融等场景表现突出。近期，Step 5 Preview 在 OpenRouter 周调用量、日调用量榜单中均位居全球第二。

在全球权威的 Artificial Analysis Intelligence Index 中，Step 5 Preview 取得 44 分，位居全球开源模型前三。与此同时，Step 5 Preview 单任务成本仅为 Claude Opus 5 的 1/8。这意味着，Step 5 Preview 在同样成本下获得更强智能，也让同等能力能以更低成本投入实际工作——进一步推动 AI 模型的帕累托前沿。

在公开和内部评估中，Step 5 Preview 在复杂的软件工程任务（包括长程规划任务）、专业知识工作和金融领域等基准测试中展现出较为均衡的综合能力，并在 Agents' Last Exam 的 CLI 子集 ALE-CLI、金融投资研究评测 FrontierFinance，以及跨领域深度研究评测 DRACO 上仅次于 GPT-6 Astra 或 Claude Opus 5，领先其他参评开源模型。

GDPval-AA v2 采用 Artificial Analysis 截至 2026 年 9 月 19 日公布的最新结果。DeepSWE v1.1 使用SWE-agentharness 进行评测，参数设置为 temperature=1.0 和 top_p=0.95。

阶跃星辰同步公开的技术博客，介绍了 Step 5 Preview 如何通过架构与训练的协同优化，支持更长、更复杂的 Agent 任务。关键设计包括：

l 92 层窄深架构： 为隐式多跳推理提供更深的计算路径，同时控制参数规模与计算成本。

l Sparse GQA： 通过块级索引与稀疏计算合并，降低百万 token 上下文的计算开销。其中，8 token 块级索引可将索引与 top-k 选择开销降至原来的 1/8。

l 更稳定的训练： 在关键状态与参数上保留 FP32 精度，结合细粒度梯度裁剪，缓解深层网络中的激活异常增长与梯度尖峰。

l 百万级可验证环境： 覆盖软件工程、科学推理、机器学习研发和专业知识工作，并持续校准任务难度、多样性与评估可靠性。

l 面向长程任务的强化学习： 将上下文压缩纳入端到端策略训练，让 Agent 学习整理任务状态、继续执行；结合更精细的奖励归因，提升长轨迹的学习效果。

开发者可访问以下链接体验：

Hugging Face：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview

ModelScope：tep-5-Preview - ModelScope 魔搭社区