智東西
作者 王涵
編輯 漠影一、階躍星辰新模型,憑何成為全球爆火OpenClaw玩家的擁躉?二、有求必應,階躍星辰Step 3.5 Flash全鏈路“開誠布公”三、開發者用腳投票:從應用出發,才能讓AI更好地應用
結語:階躍星辰選擇了一條難走但正確的路
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3月2日,西班牙巴塞羅那,持續四天的世界移動通信大會MWC 2026正式開幕。在春節后的首場全球科技盛會上,中國科技廠商的展臺面前人頭攢動。
智東西在逛展時便發現,圍繞人工智能的新技術新應用,在本屆MWC大會上無處不在。
從字節跳動和努比亞合作的“豆包AI”手機到榮耀新發布的機器人手機,展臺都被來自世界各地的參會者圍得水泄不通,他們都想要親自上手體驗,看AI到底是如何操作手機、如何做事的。
在同一天,一度讓全球開發者為之瘋狂,連AI大神卡帕西都曾盛贊為“令人驚嘆的科幻級爆發現象”的開源AI Agent助手OpenClaw,已經超越了所有GitHub開源軟件項目,正式成為史上最受歡迎開源項目。
OpenClaw本質上是一個能直接操作你電腦的AI Agent,開發者們瘋狂地為它接入各種大模型,只為了一個目的:讓AI真的動起來,幫自己干活。
這兩件事看似沒有關聯,但他們都不約而同地反映出2026年AI發展的一個核心趨勢,那就是:AI正在從能聽懂你的話,進化到可以幫你做事了。
同樣是使用OpenClaw來干活,活干得怎么樣,背后的大模型就至關重要。在知名模型聚合平臺OpenRouter上,OpenClaw的調用量榜單成了衡量模型“動手能力”的直接體現。
就在3月2日,國內大模型頭部創企階躍星辰在2月新開源的Agent基座模型Step 3.5 Flash單日調用量已超過40B,在OpenClaw的調用量榜中排名第二,超過Kimi K2.5、Gemini 3 Flash Preview、Claude Sonnet 4.5等一眾國內外主流模型。
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對于OpenClaw這種需要復雜推理、長時間運行的Agent系統,用戶更加傾向速度快、推理強、成本低的模型。而Step 3.5 Flash恰恰滿足了OpenClaw用戶的痛點。
Step 3.5 Flash采用稀疏MoE架構,每個token僅激活約110億參數(總計1960億),在單請求代碼類任務上最高推理速度可達每秒350個token。在Agent場景和數學任務上,Step 3.5 Flash的能力逼近閉源模型,能夠勝任復雜、長鏈條任務,是階躍星辰迄今最強的開源基座模型。
這款模型一經發布,便受到大量海外開發者的關注好評,向來低調的階躍星辰研發團隊,罕見現身Redditr/LocalLLaMA社區回答全球開發者有關Step 3.5 Flash的提問。
有開發者提問:在規劃Step 3.5 Flash時,你們是否心中已經瞄準了這個特定的“最佳平衡點”:89tokens/參數,并且正好卡在消費級硬件規模的上限(128GB 用于 Q4 量化,11B 激活參數以保證實用的運行速度)?
階躍星辰CTO朱亦博回復稱,團隊的確有明確目標,即讓相關模型能夠運行在128GB內存系統中。他發現,目前市場上約230B規模的模型,剛好超出了其個人MacBook Pro設備4位量化的承受范圍,因此他便要求團隊對模型規模進行了適當縮減。
從開發者的角度去研發產品,而不是讓開發者來適應產品。有開發者說,這正是他覺得興奮的地方。
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有外網網友分享稱,對Step 3.5 Flash的印象很深刻,已經將該模型作為自己OpenClaw的主力Agent。
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在與階躍星辰研發團隊的溝通中,有開發者希望階躍星辰可以將基礎模型與指令/思考模型一起發布,這樣社區就可以對它進行微調了。
階躍星辰對開發者有求必應,階躍星辰將Step 3.5 Flash的Base權重、Midtrain權重、Steptron訓練框架一同開源,希望通過更徹底的開源,讓開發者能夠以Step 3.5 Flash為基座進行更深度模型定制,打造真正屬于自己的Agent。
這一舉動在當前大模型開源趨于保守的環境下,顯得頗為徹底。開源不到24小時,海外社區對階躍星辰的進一步開源的反饋十分熱烈。
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還有開發者贊嘆說,Step 3.5 Flash速度十分驚艷,與OpenClaw的自然兼容性也很出色。
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從全球開發者們使用大模型構建Agent的實踐反饋中,我們也可以看出:
最近一兩年,AI的核心是“理解用戶”,大模型比拼的是誰更懂人的語義、誰的上下文更長。而2026年的分水嶺在于,AI的核心正在向“執行任務”遷移,比的是誰能讓AI真正操作工具、誰能幫人類做更多的事情。
而階躍星辰的技術路線,正是圍繞著“讓AI做事”展開。
在階躍星辰團隊與全球開發者的交流中,他們說了這樣一句話:“Step 3.5 Flash的目標,從一開始就是三件事:智能密度、推理與生成速度、Agent能力。目標清晰后,算法、數據與基礎設施會自然對齊。”
這句話很清晰地反映出了階躍星辰“讓AI做事”的技術路徑。在他們的邏輯里,一個模型好不好,不再只看它在基準測試上刷了多少分,而是看它能不能在開發者的本地機器上跑起來、跑得快、跑得穩。
最近,階躍星辰也登上了央視焦點訪談,首席戰略官李璟在節目中說到,在這半年以來,階躍星辰在AI應用與融入人們生活的方面投入了更多的研發力量,AI已經從能聽懂你說話進化到能幫你做事。
以應用來作為牽引指導多模態的發展,用應用落地的目標倒推基座大模型的研發,是階躍星辰的發展主線。
如果說2025年是國產大模型的“爆發之年”,那么2026年或將成為AI的“分水嶺”,誰能找準AI落地價值與場景,誰就有可能突出重圍。
階躍星辰認準的“應用牽引多模態發展”發展路徑,是一條難走但正確的路,他們認準AI的價值不在于對話,而在于它能走進多少人的生活,能幫人們做到多少事。這或許正是國產大模型從“流量競爭”走向“價值競爭”的一個縮影。
喧囂終會退去,真正留下的是那些能扎根場景、解決實際問題的技術。
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