阶跃星辰全链路开源Step3.5Flash 1960亿参数MoE模型冲进OpenClaw前二

2026年3月4日，国内AI企业阶跃星辰正式宣布全链路开源Step3.5Flash智能体基座模型。该模型采用1960亿参数稀疏MoE架构，推理时仅激活约110亿参数，代码任务推理速度最高达350TPS。目前其Hugging Face下载量突破30万，登顶OpenRouter Trending榜首，在OpenClaw开源项目中调用量跃居前二。

3月4日11点49分，专注智能体赛道的AI初创公司阶跃星辰，通过全球开发者社区同步披露了本次开源的完整细节：不同于此前仅开放推理权重的版本，此次开源覆盖了预训练Base权重、中训练Midtrain权重，以及自研的Steptron全链路训练框架，开发者可直接基于这套资源完成模型的二次开发与定制。

作为一款专门面向智能体场景设计的基座模型，Step3.5Flash采用了稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量达到1960亿，但通过自研的动态路由优化技术，推理过程中仅激活约110亿参数，大幅降低了单请求的算力消耗，实现了极高的能效比。在代码生成任务的实测中，该模型的单请求推理速度最高可达350TPS，复杂逻辑推理与长链任务处理能力已达到挑战顶级闭源大模型的水平。

本次开源发布后，Step3.5Flash在全球开源社区迅速获得关注：截至发稿时，其在Hugging Face的下载量已突破30万次，直接登顶OpenRouter Trending实时热门榜单。在被国内开发者亲切称为“小龙虾”的OpenClaw开源智能体生态项目中，该模型的调用量也实现跨越式增长，直接跃居前二，成为当前开源智能体赛道的热门选择之一。

此次阶跃星辰推出的全链路开源方案，打破了此前多数开源大模型仅开放推理权重的局限——开发者不仅可以直接调用模型完成部署，还能获取完整的训练数据与框架，针对企业级智能体、代码助手、多模态交互等场景进行定制化微调。业内多位AI开源生态分析师表示，这类全链路开源的大模型，将进一步降低智能体应用的开发门槛，推动开源AI生态的快速迭代。后续阶跃星辰还计划推出针对垂直场景的微调版本，并持续优化Steptron训练框架的易用性。