Descripción
Paso 3.7 Flash es un modelo de lenguaje-visión Mixture-of-Experts (MoE) escaso de 198B parámetros, diseñado para manejar cargas de trabajo de producción de alta frecuencia. Combina una columna vertebral de lenguaje de 196B parámetros con un codificador de visión de 1.8B parámetros, lo que permite la comprensión nativa de imágenes y el procesamiento de interfaces visuales densas como maquetas de UI y gráficos de datos.
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El modelo activa aproximadamente 11B parámetros por token y ofrece un rendimiento de hasta 400 tokens por segundo, soportando una ventana de contexto de 256k. Ofrece tres niveles de razonamiento seleccionables: bajo, medio y alto, permitiendo a los desarrolladores equilibrar velocidad, costo y profundidad cognitiva.
Paso 3.7 Flash está diseñado para desarrolladores que necesitan escalar flujos de trabajo agentivos que combinan percepción, búsqueda y razonamiento. Destaca en tareas como el análisis de informes financieros masivos en una sola pasada, la ejecución de bucles de búsqueda de múltiples pasos con verificación de múltiples fuentes y la operación de agentes de codificación concurrentes en tuberías de alto rendimiento.
El modelo ofrece inteligencia visual de primer nivel, asegurando el primer lugar en SimpleVQA (Búsqueda) con una puntuación de 79.2 y logrando paridad de frontera en V* (Python) con 95.3. Procesa con precisión interfaces visuales densas y puede identificar de manera independiente datos faltantes y ejecutar búsquedas para verificar el contexto antes de devolver conclusiones verificadas fácticamente.
Paso 3.7 Flash lidera el benchmark ClawEval-1.1 con una puntuación de 67.1, demostrando alta resistencia a trampas adversariales y estricta adherencia a políticas del sistema durante la orquestación de múltiples turnos. Interactúa de manera confiable con APIs externas y ejecuta flujos de trabajo de largo horizonte sin desviarse de las instrucciones o violar las restricciones del sistema.
Los precios para Paso 3.7 Flash incluyen $0.20 por millón de tokens para fallos de caché de entrada, $0.04 por millón de tokens para aciertos de caché de entrada y $1.15 por millón de tokens para salida. El modelo está disponible en la Plataforma Abierta StepFun, OpenRouter y NVIDIA NIM, con planes de expandir la disponibilidad a través de asociaciones con DeepInfra, Fireworks AI y Modal.
Paso 3.7 Flash soporta un despliegue flexible en entornos de nube, centros de datos y locales, y está optimizado para inferencia local utilizando backends estándar de la industria como vLLM, SGLang, Hugging Face Transformers y llama.cpp. Es compatible con la infraestructura de código abierto popular tanto para inferencia como para desarrollo de modelos, incluyendo el ecosistema NVIDIA Nemo.
- CategoríaModelos de IA y LLM
- Modelo de preciosDe pago
- ImplementaciónNube, Se ejecuta en local
- PlataformasWeb
Aspectos destacados de Paso 3.7 Flash
Modelo MoE escaso de 198B parámetros
Columna vertebral de lenguaje de 196B
Codificador de visión de 1.8B
11B parámetros activados por token
Rendimiento de 400 tokens por segundo
Ventana de contexto de 256k
Tres niveles de razonamiento
Inteligencia visual de primer nivel
Primeros pasos con Paso 3.7 Flash
Acceder a la página del modelo: Visita la página del modelo en Hugging Face
Autenticarse: Usa tu clave API para autenticarte
Configurar: Establece los parámetros del modelo
Enviar solicitudes: Introduce tus consultas para procesamiento
Ajustar: Ajusta el modelo para tareas específicas
Casos de uso de Paso 3.7 Flash
- Análisis de Informes Financieros
- Bucles de Búsqueda de Múltiples Pasos
- Operaciones de Agentes de Codificación
- Procesamiento de Interfaces Visuales Densas
- Interacción Autónoma con APIs
