StepFun이 소프트웨어 개발과 전문 지식 업무를 겨냥한 모델 Step 5 Preview를 공개했다. 총 6000억 개, 활성 매개변수 270억 개의 희소 전문가 혼합(MoE) 모델로, 최대 100만 토큰의 문맥을 지원한다.
StepFun은 이 모델이 대규모 코드 저장소 탐색, 여러 파일에 걸친 수정, 코드 실행과 검증을 지원한다고 설명한다. 도구를 반복 호출하며 결과를 확인하고 수정하는 장기 작업과, 긴 문서·차트·이미지·영상 분석에도 활용할 수 있다고 밝혔다. 특히 정량적 추론과 금융 데이터 및 관련 문서 분석을 결합하는 금융 업무에 강점이 있다고 소개했다. 이는 제작사의 설명이며, 제공된 자료에는 성능 비교 수치가 포함돼 있지 않다.
입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트다. 최대 출력 길이는 100만 토큰이며, 입력과 출력 길이를 합친 문맥 한도도 최대 100만 토큰이다. 영상 처리 지원은 모델 소개와 주요 기능에 기재돼 있지만, 사양표의 입력 항목에는 텍스트와 이미지만 적혀 있다.
모델은 vLLM 또는 SGLang으로 OpenAI 호환 API 서버를 구동하거나, Transformers 구현으로 오프라인 생성에 사용할 수 있다. 자료에는 FP8 및 BF16 체크포인트별 배포 구성이 제시돼 있으며, 예시 하드웨어는 B300 또는 H200 GPU 여러 장을 갖춘 노드다. 실제 메모리 요구량과 사용 가능한 문맥 길이, 동시 처리량은 체크포인트·추론 프레임워크·KV 캐시 할당에 따라 달라진다. 100만 토큰 요청에 필요한 메모리가 충분하다는 보장은 없다.
자료에 따르면 체크포인트 접근에는 조건 동의가 필요하며, 이용자는 연락처 정보 공유에 동의해야 한다. 모델과 가중치, 설정 파일, 토크나이저, 모델별 코드 및 문서는 StepFun Model License 1.0을 따른다. 이 라이선스는 Apache-2.0 방식에 추가로 출처 표시 및 상업적 이용 관련 조건을 둔다. 저장소 내 별도 라이선스 표시가 있는 자료는 해당 라이선스를 따른다.
자료는 권장 추론 설정으로 temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=0을 제시한다. 표시된 Step 5 Preview 결과는 High reasoning 설정을 사용했으며, GDPval-AA v2.1 점수는 2026년 9월 20일 기준 Artificial Analysis 결과를 바탕으로 한다. DeepSWE v1.1 평가는 SWE-agent 도구와 temperature=1.0, top_p=0.95 설정으로 진행했다고 설명한다. 다만 제공된 자료에는 해당 성능 결과의 수치가 실려 있지 않다.
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