Что такое StepFun-AI и альтернативные модели рассуждений?
StepFun-AI и альтернативные модели рассуждений — это продвинутые большие языковые модели, специально разработанные для решения сложных задач и мультимодального понимания. Эти модели используют сложные архитектуры, такие как Mixture-of-Experts (MoE), обучение с подкреплением и специализированные механизмы внимания, чтобы превосходно справляться с математическими рассуждениями, генерацией кода и задачами «зрение-язык». Они представляют собой передовой край возможностей рассуждений ИИ, предлагая разработчикам мощные инструменты для приложений, требующих глубокого логического мышления, многошагового решения проблем и бесшовной интеграции текстовой и визуальной информации на нескольких языках и в различных областях.
StepFun-AI Step3
Step3 — это передовая мультимодальная модель рассуждений от StepFun, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 321 миллиард параметров и 38 миллиардами активных параметров. Разработанная с нуля для минимизации затрат на декодирование при обеспечении высочайшей производительности в рассуждениях «зрение-язык», она включает Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) и Attention-FFN Disaggregation (AFD) для исключительной эффективности как на флагманских, так и на бюджетных ускорителях.
StepFun-AI Step3: Революционные мультимодальные рассуждения
Step3 — это передовая мультимодальная модель рассуждений от StepFun, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 321 миллиард параметров и 38 миллиардами активных параметров. Модель разработана с нуля для минимизации затрат на декодирование при обеспечении высочайшей производительности в рассуждениях «зрение-язык». Благодаря совместной разработке Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) и Attention-FFN Disaggregation (AFD), Step3 поддерживает исключительную эффективность как на флагманских, так и на бюджетных ускорителях. Во время предварительного обучения Step3 обработала более 20 триллионов текстовых токенов и 4 триллиона смешанных токенов изображений и текста, охватывающих более десяти языков. Модель достигла передовой производительности для моделей с открытым исходным кодом по различным бенчмаркам, включая математику, код и мультимодальность с длиной контекста 66K.
Преимущества
- Массивная архитектура MoE с 321 миллиардом параметров и эффективными 38 миллиардами активных параметров.
- Передовые мультимодальные рассуждения в задачах «зрение-язык».
- Исключительная эффективность благодаря совместной архитектуре MFA и AFD.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за большого количества параметров.
- Премиальная цена $1.42/M выходных токенов на SiliconFlow.
Почему нам это нравится
- Она сочетает в себе огромный масштаб с интеллектуальной эффективностью, обеспечивая прорывную производительность мультимодальных рассуждений при сохранении экономически эффективного вывода благодаря инновационному архитектурному дизайну.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные «холодного старта» для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям благодаря тщательно разработанным методам обучения, которые повышают общую эффективность.
DeepSeek-R1: Рассуждения на основе обучения с подкреплением
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные «холодного старта» для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. Построенная на архитектуре MoE с общим количеством 671 миллиард параметров и поддержкой длины контекста 164K, эта модель представляет собой прорыв в разработке ИИ, ориентированного на рассуждения.
Преимущества
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждений.
- Продвинутое обучение с подкреплением, решающее проблемы повторения.
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров для сложных рассуждений.
Недостатки
- Специализирована для задач рассуждений, менее универсальна для общего чата.
- Более высокие затраты на выходные токены из-за сложных процессов рассуждений.
Почему нам это нравится
- Она конкурирует с лучшими коммерческими моделями рассуждений благодаря инновационному обучению с подкреплением, обеспечивая производительность уровня OpenAI-o1 в математических и кодовых задачах с исключительной ясностью и связностью.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, отличающаяся архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 235 миллиардов параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления для сложного логического рассуждения и режимом без мышления для эффективного диалога общего назначения, демонстрируя улучшенные возможности рассуждений и превосходное соответствие человеческим предпочтениям.
Qwen3-235B-A22B: Превосходство двухрежимных рассуждений
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, отличающаяся архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством 235 миллиардов параметров и 22 миллиардами активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложного логического рассуждения, математики и кодирования) и режимом без мышления (для эффективного диалога общего назначения). Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждений, превосходное соответствие человеческим предпочтениям в творческом письме, ролевых играх и многоходовых диалогах. Модель превосходно справляется с агентскими возможностями для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков и диалектов с сильными многоязычными возможностями следования инструкциям и перевода, все это в пределах длины контекста 131K.
Преимущества
- Уникальная двухрежимная работа: режим мышления для рассуждений, режим без мышления для диалога.
- MoE с 235 миллиардами параметров и эффективной активацией 22 миллиардов для оптимальной производительности.
- Поддержка более 100 языков и диалектов с отличным переводом.
Недостатки
- Сложное переключение режимов может потребовать времени для освоения оптимального использования.
- Более низкая цена входных токенов может увеличить затраты для приложений с большим количеством подсказок.
Почему нам это нравится
- Она предлагает идеальный баланс мощности рассуждений и разговорной беглости, с инновационной двухрежимной работой, которая интеллектуально адаптируется к сложности задачи, сохраняя при этом исключительные многоязычные возможности.
Сравнение моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели StepFun-AI и альтернативные модели рассуждений 2025 года, каждая из которых обладает своими уникальными сильными сторонами. StepFun-AI Step3 превосходит в мультимодальных рассуждениях с возможностями «зрение-язык», DeepSeek-R1 обеспечивает производительность уровня OpenAI-o1 благодаря обучению с подкреплением, в то время как Qwen3-235B-A22B предлагает универсальную двухрежимную работу. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в рассуждениях и приложениях ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Тип модели | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | StepFun-AI Step3 | StepFun-AI | Мультимодальный чат | $0.57/$1.42 за М токенов | Превосходство в мультимодальных рассуждениях |
| 2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Чат для рассуждений | $0.50/$2.18 за М токенов | Рассуждения уровня OpenAI-o1 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen | Универсальный чат | $0.35/$1.42 за М токенов | Двухрежимный адаптивный интеллект |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это StepFun-AI Step3, DeepSeek-R1 и Qwen3-235B-A22B. Каждая из этих моделей выделяется своими продвинутыми возможностями рассуждений, инновационными архитектурами и уникальными подходами к решению сложных математических, кодовых и мультимодальных задач.
Для мультимодальных рассуждений, сочетающих зрение и язык, StepFun-AI Step3 является лучшим выбором с его архитектурой MoE с 321 миллиардом параметров. Для чистых математических и кодовых рассуждений, сравнимых с OpenAI-o1, DeepSeek-R1 превосходит благодаря обучению с подкреплением. Для универсальных приложений, требующих как рассуждений, так и разговорных способностей, Qwen3-235B-A22B предлагает лучший баланс с двухрежимной работой.