行业趋势：从Chatbot到Agent的范式演进 - 大模型正从单纯的对话工具（Chatbot）向能够调用外部工具、执行复杂任务的智能体（Agent）进化，这要求模型具备更长的上下文处理能力和更快的即时响应能力 [2][5] - Agent应用场景的扩展导致对模型推理成本、速度和智能水平提出了更高要求，传统的推理模型已难以满足需求，行业正在呼唤“Agent原生”的新一代模型 [3][4][5] 公司产品：阶跃星辰Step 3.5 Flash的核心特性 - 独特的模型架构：采用稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量1960亿，每次推理仅激活约110亿参数，旨在实现效率与性能的平衡 [6] - 创新的注意力机制：采用滑动窗口注意力（SWA）与全局注意力（Full Attention）以3:1比例混合的架构，以兼顾局部专注与长程依赖 [6] - 并行预测技术：使用MTP-3（多token并行预测）机制，在保证因果一致性的前提下实现多token并行推理，提升生成效率 [7] - 卓越的性能表现：拥有256K超长上下文，在单请求代码类任务上最高推理速度可达每秒350个token [8][9] - 强大的逻辑能力：在多项数学推理基准测试中取得领先成绩，包括AIME 2025（97.3分）、IMOAnswerBench（85.4分）和HMMT 2025（96.2分）[9][10] - 出色的实际任务表现：在Coding任务（如Terminal-Bench 2.0、LiveCodeBench-V6）和Agent相关测试（如τ²-Bench 88.2分、xbench-DeepSearch 54分）中均达到国内开源模型第一或全球第一梯队水平 [13] - 广泛的开发者认可：发布后迅速进入OpenRouter全球趋势榜（Trending）榜首，并在“Fastest Models”速度榜中位列前茅，反映了其在真实任务中的表现获得全球AI开发者认可 [13][14] - 良好的用户体验反馈：在Reddit、X等社区获得好评，包括多语言切换自然、幻觉率低、对自身能力边界认知清晰等优点 [15] 技术影响：推动AI模型设计与部署的范式转移 - 打破“规模迷信”：通过“合适尺寸+充分后训练”的路径，证明了模型能力并非单纯与参数量挂钩，关键在于凝缩逻辑内核 [10][11] - 实现“终端平权”：模型经过4-bit量化后，可流畅运行在消费级硬件上，如在128GB内存的M3 Max芯片MacBook上实现平均35 tokens/秒的推理速度（约为该平台理论最大效率的70%），支持在终端侧构建私有化Agent工作流 [16][17][18][19][20][23] - 广泛的硬件适配：已获得华为昇腾、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、阿里平头哥等多家中外芯片厂商的云服务适配，并支持NVIDIA DGX Spark、Apple M3/M4 Max、AMD AI Max+ 395等主流个人AI终端的本地部署 [19] - 定义“Agent原生基座模型”新范式：通过精巧的架构设计，同时解决了Agent时代的三大挑战：超长上下文下的低延迟响应、复杂任务中的高幻觉风险以及终端设备上的本地化部署 [22] - 引领基础设施层创新：在行业追逐Agent应用层时，专注于为Agent提供高性能、低门槛的“原生大脑”，完成了基础设施层的关键范式跃迁 [24]