StepFun-AIと代替推論モデルとは？
StepFun-AIと代替推論モデルは、複雑な問題解決とマルチモーダル理解のために特別に設計された高度な大規模言語モデルです。これらのモデルは、Mixture-of-Experts (MoE)、強化学習、特殊なアテンションメカニズムなどの洗練されたアーキテクチャを利用して、数学的推論、コード生成、視覚言語タスクに優れています。これらはAI推論能力の最先端を表しており、深い論理的思考、多段階の問題解決、複数の言語とドメインにわたるテキストと視覚情報のシームレスな統合を必要とするアプリケーション向けに、開発者に強力なツールを提供します。
StepFun-AI Step3
Step3は、StepFunが開発した最先端のマルチモーダル推論モデルで、3210億の総パラメータと380億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャに基づいています。デコードコストを最小限に抑えながら、視覚言語推論でトップクラスのパフォーマンスを発揮するようにエンドツーエンドで設計されており、Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) と Attention-FFN Disaggregation (AFD) の共同設計により、フラッグシップアクセラレータとローエンドアクセラレータの両方で卓越した効率を維持します。
StepFun-AI Step3：革新的なマルチモーダル推論
Step3は、StepFunが開発した最先端のマルチモーダル推論モデルで、3210億の総パラメータと380億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャに基づいています。このモデルは、デコードコストを最小限に抑えながら、視覚言語推論でトップクラスのパフォーマンスを発揮するようにエンドツーエンドで設計されています。Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) と Attention-FFN Disaggregation (AFD) の共同設計により、Step3はフラッグシップアクセラレータとローエンドアクセラレータの両方で卓越した効率を維持します。事前学習中、Step3は20兆以上のテキストトークンと4兆の画像テキスト混合トークンを処理し、10以上の言語に対応しています。このモデルは、数学、コード、マルチモーダル性を含むさまざまなベンチマークで、66Kのコンテキスト長でオープンソースモデルとして最先端のパフォーマンスを達成しています。
長所
- 効率的な380億のアクティブパラメータを持つ大規模な3210億パラメータMoEアーキテクチャ。
- 視覚と言語タスク全体で最先端のマルチモーダル推論。
- MFAとAFDの共同設計アーキテクチャによる卓越した効率性。
短所
- 大規模なパラメータ数による高い計算要件。
- SiliconFlowでの出力トークンあたり1.42ドルのプレミアム価格。
私たちが気に入っている理由
- 大規模なスケールとインテリジェントな効率性を組み合わせ、革新的なアーキテクチャ設計により費用対効果の高い推論を維持しながら、画期的なマルチモーダル推論パフォーマンスを提供します。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しや可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。慎重に設計されたトレーニング方法により、数学、コード、推論タスク全体でOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、全体的な有効性を向上させています。
DeepSeek-R1：強化学習による推論
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しや可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。数学、コード、推論タスク全体でOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。6710億の総パラメータと164Kのコンテキスト長をサポートするMoEアーキテクチャで構築されたこのモデルは、推論に特化したAI開発における画期的な進歩を表しています。
長所
- 推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス。
- 繰り返し問題を解決する高度な強化学習トレーニング。
- 複雑な推論のための大規模な6710億パラメータMoEアーキテクチャ。
短所
- 推論タスクに特化しており、一般的なチャットには汎用性が低い。
- 複雑な推論プロセスによる高い出力トークンコスト。
私たちが気に入っている理由
- 革新的な強化学習により、最高の商用推論モデルに匹敵し、数学およびコーディングタスクでOpenAI-o1レベルのパフォーマンスを卓越した明瞭さと一貫性で提供します。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、2350億の総パラメータと220億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、複雑な論理推論のための思考モードと、効率的な汎用対話のための非思考モード間のシームレスな切り替えを独自にサポートし、推論能力の向上と優れた人間選好アライメントを示しています。
Qwen3-235B-A22B：デュアルモード推論の卓越性
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、2350億の総パラメータと220億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）間のシームレスな切り替えを独自にサポートしています。創造的な執筆、ロールプレイング、多ターン対話において、大幅に強化された推論能力と優れた人間選好アライメントを示します。このモデルは、外部ツールとの正確な統合のためのエージェント機能に優れており、131Kのコンテキスト長内で、強力な多言語指示追従および翻訳機能により100以上の言語と方言をサポートします。
長所
- 独自のデュアルモード操作：推論のための思考モード、対話のための非思考モード。
- 最適なパフォーマンスのための効率的な220億アクティベーションを持つ2350億パラメータMoE。
- 優れた翻訳機能を備えた100以上の言語と方言のサポート。
短所
- 最適な使用には、複雑なモード切り替えに慣れるための学習曲線が必要となる場合があります。
- 入力トークン価格が低いと、プロンプトを多用するアプリケーションのコストが増加する可能性があります。
私たちが気に入っている理由
- 推論能力と会話の流暢さの完璧なバランスを提供し、タスクの複雑さにインテリジェントに適応する革新的なデュアルモード操作と、卓越した多言語機能を維持します。
AIモデル比較
この表では、2025年の主要なStepFun-AIと代替推論モデルを、それぞれの明確な強みとともに比較します。StepFun-AI Step3は視覚言語機能によるマルチモーダル推論に優れ、DeepSeek-R1は強化学習を通じてOpenAI-o1レベルのパフォーマンスを提供し、Qwen3-235B-A22Bは多機能なデュアルモード操作を提供します。この比較は、特定の推論およびAIアプリケーションのニーズに合った適切なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | モデルタイプ | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | StepFun-AI Step3 | StepFun-AI | マルチモーダルチャット | $0.57/$1.42 per M tokens | マルチモーダル推論の卓越性 |
| 2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推論チャット | $0.50/$2.18 per M tokens | OpenAI-o1レベルの推論 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen | 多機能チャット | $0.35/$1.42 per M tokens | デュアルモード適応型インテリジェンス |
よくある質問
2025年の当社のトップ3は、StepFun-AI Step3、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22Bです。これらのモデルはそれぞれ、高度な推論能力、革新的なアーキテクチャ、および複雑な数学的、コーディング、マルチモーダルな課題を解決するための独自のアプローチで際立っていました。
視覚と言語を組み合わせたマルチモーダル推論には、3210億パラメータのMoEアーキテクチャを持つStepFun-AI Step3が最良の選択肢です。OpenAI-o1に匹敵する純粋な数学的およびコーディング推論には、強化学習を備えたDeepSeek-R1が優れています。推論能力と会話能力の両方を必要とする多機能アプリケーションには、Qwen3-235B-A22Bがデュアルモード操作で最高のバランスを提供します。