什么是StepFun-AI及替代推理模型？
StepFun-AI及替代推理模型是专为复杂问题解决和多模态理解设计的高级大型语言模型。这些模型利用混合专家（MoE）架构、强化学习和专用注意力机制等复杂架构，在数学推理、代码生成和视觉-语言任务中表现出色。它们代表了AI推理能力的尖端水平，为需要深度逻辑思维、多步问题解决以及跨多种语言和领域无缝整合文本和视觉信息的应用提供了强大的工具。
StepFun-AI Step3
Step3是StepFun推出的一款尖端多模态推理模型，基于混合专家（MoE）架构，拥有3210亿总参数和380亿活跃参数。它旨在端到端地最小化解码成本，同时在视觉-语言推理方面提供顶级性能，并采用多矩阵分解注意力（MFA）和注意力-FFN分离（AFD）技术，在旗舰和低端加速器上均实现卓越效率。
StepFun-AI Step3：革命性的多模态推理
Step3是StepFun推出的一款尖端多模态推理模型，基于混合专家（MoE）架构，拥有3210亿总参数和380亿活跃参数。该模型旨在端到端地最小化解码成本，同时在视觉-语言推理方面提供顶级性能。通过多矩阵分解注意力（MFA）和注意力-FFN分离（AFD）的协同设计，Step3在旗舰和低端加速器上均保持卓越效率。在预训练期间，Step3处理了超过20万亿文本令牌和4万亿图像-文本混合令牌，涵盖十多种语言。该模型在各种基准测试中，包括数学、代码和多模态，以66K的上下文长度，为开源模型实现了最先进的性能。
优点
- 庞大的3210亿参数MoE架构，拥有高效的380亿活跃参数。
- 在视觉和语言任务中实现最先进的多模态推理。
- MFA和AFD协同设计架构带来卓越效率。
缺点
- 由于参数数量庞大，计算要求较高。
- 在SiliconFlow上，输出令牌价格为每百万令牌1.42美元，价格较高。
我们喜爱它的理由
- 它将大规模与智能效率相结合，通过创新的架构设计，在提供突破性多模态推理性能的同时，保持了经济高效的推理。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。通过精心设计的训练方法，它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，从而提升了整体效率。
DeepSeek-R1：强化学习驱动的推理
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。通过精心设计的训练方法，它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，从而提升了整体效率。该模型采用MoE架构，拥有6710亿总参数，并支持164K的上下文长度，代表了以推理为中心的AI发展的一项突破。
优点
- 在推理任务中性能可与OpenAI-o1媲美。
- 先进的强化学习训练解决了重复性问题。
- 庞大的6710亿参数MoE架构，适用于复杂推理。
缺点
- 专为推理任务设计，通用聊天功能较弱。
- 由于复杂的推理过程，输出令牌成本较高。
我们喜爱它的理由
- 它通过创新的强化学习与最佳商业推理模型相媲美，在数学和编码任务中提供OpenAI-o1级别的性能，并具有卓越的清晰度和连贯性。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新推出的大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有2350亿总参数和220亿激活参数。该模型独特地支持在用于复杂逻辑推理的思维模式和用于高效通用对话的非思维模式之间无缝切换，展示了增强的推理能力和卓越的人类偏好对齐。
Qwen3-235B-A22B：双模式推理卓越
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新推出的大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有2350亿总参数和220亿激活参数。该模型独特地支持在思维模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效通用对话）之间无缝切换。它在创意写作、角色扮演和多轮对话中展示了显著增强的推理能力和卓越的人类偏好对齐。该模型在与外部工具精确集成的代理能力方面表现出色，并支持100多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力，所有这些都在131K的上下文长度内实现。
优点
- 独特的双模式操作：思维模式用于推理，非思维模式用于对话。
- 2350亿参数MoE，高效220亿激活，实现最佳性能。
- 支持100多种语言和方言，翻译能力出色。
缺点
- 复杂的模式切换可能需要学习曲线才能实现最佳使用。
- 较低的输入令牌定价可能会增加提示密集型应用的成本。
我们喜爱它的理由
- 它在推理能力和会话流畅性之间提供了完美平衡，创新的双模式操作可智能适应任务复杂性，同时保持卓越的多语言能力。
AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的StepFun-AI及替代推理模型，每个模型都拥有独特的优势。StepFun-AI Step3在多模态推理和视觉-语言能力方面表现出色，DeepSeek-R1通过强化学习提供OpenAI-o1级别的性能，而Qwen3-235B-A22B则提供多功能的双模式操作。此对比将帮助您为特定的推理和AI应用需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 模型类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | StepFun-AI Step3 | StepFun-AI | 多模态聊天 | 每百万令牌$0.57/$1.42 | 卓越的多模态推理 |
| 2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推理聊天 | 每百万令牌$0.50/$2.18 | OpenAI-o1级别推理 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | 通义 | 多功能聊天 | 每百万令牌$0.35/$1.42 | 双模式自适应智能 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是StepFun-AI Step3、DeepSeek-R1和Qwen3-235B-A22B。这些模型都因其先进的推理能力、创新架构以及解决复杂数学、编码和多模态挑战的独特方法而脱颖而出。
对于结合视觉和语言的多模态推理，StepFun-AI Step3凭借其3210亿参数的MoE架构是首选。对于可与OpenAI-o1媲美的纯数学和编码推理，DeepSeek-R1通过强化学习表现出色。对于需要推理和会话能力的多功能应用，Qwen3-235B-A22B通过双模式操作提供了最佳平衡。