什麼是StepFun-AI及替代推理模型？
StepFun-AI及替代推理模型是專為複雜問題解決和多模態理解而設計的先進大型語言模型。這些模型利用了如專家混合（MoE）架構、強化學習和專門的注意力機制等複雜架構，在數學推理、程式碼生成和視覺語言任務方面表現出色。它們代表了AI推理能力的尖端，為開發人員提供了強大的工具，可用於需要深度邏輯思維、多步驟問題解決以及跨多種語言和領域無縫整合文本和視覺資訊的應用程式。
StepFun-AI Step3
Step3是StepFun推出的一款尖端多模態推理模型，基於專家混合（MoE）架構，擁有3210億總參數和380億活躍參數。它從端到端設計，旨在最大限度地降低解碼成本，同時在視覺語言推理方面提供頂級性能，並採用多矩陣分解注意力（MFA）和注意力-FFN分離（AFD）技術，在旗艦和低端加速器上均實現卓越效率。
StepFun-AI Step3：革命性的多模態推理
Step3是StepFun推出的一款尖端多模態推理模型，基於專家混合（MoE）架構，擁有3210億總參數和380億活躍參數。該模型從端到端設計，旨在最大限度地降低解碼成本，同時在視覺語言推理方面提供頂級性能。透過多矩陣分解注意力（MFA）和注意力-FFN分離（AFD）的協同設計，Step3在旗艦和低端加速器上均保持卓越效率。在預訓練期間，Step3處理了超過20兆文本標記和4兆圖像-文本混合標記，涵蓋十多種語言。該模型在各種基準測試中，包括數學、程式碼和多模態，以66K的上下文長度，為開源模型實現了最先進的性能。
優點
- 龐大的3210億參數MoE架構，具有高效的380億活躍參數。
- 在視覺和語言任務中實現最先進的多模態推理。
- MFA和AFD協同設計架構帶來卓越效率。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 在SiliconFlow上，每百萬輸出標記的價格為1.42美元，屬於高價位。
我們為何喜愛它
- 它將大規模與智能效率相結合，透過創新的架構設計，在提供突破性多模態推理性能的同時，保持了成本效益高的推理。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。透過精心設計的訓練方法，它在數學、程式碼和推理任務方面實現了與OpenAI-o1媲美的性能，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：強化學習驅動的推理
DeepSeek-R1-0528是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。透過精心設計的訓練方法，它在數學、程式碼和推理任務方面實現了與OpenAI-o1媲美的性能，提升了整體效率。該模型採用MoE架構，擁有6710億總參數並支援164K的上下文長度，代表了以推理為重點的AI發展的突破。
優點
- 在推理任務中性能可與OpenAI-o1媲美。
- 先進的強化學習訓練，解決重複問題。
- 龐大的6710億參數MoE架構，適用於複雜推理。
缺點
- 專為推理任務設計，通用聊天功能較不靈活。
- 由於複雜的推理過程，輸出標記成本較高。
我們為何喜愛它
- 它透過創新的強化學習與最佳商業推理模型競爭，在數學和編碼任務中提供OpenAI-o1級別的性能，並具有卓越的清晰度和連貫性。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B是通義系列中最新推出的大型語言模型，採用專家混合（MoE）架構，擁有2350億總參數和220億活躍參數。該模型獨特地支援在複雜邏輯推理的「思考模式」和高效通用對話的「非思考模式」之間無縫切換，展現了增強的推理能力和卓越的人類偏好對齊。
Qwen3-235B-A22B：雙模式推理卓越
Qwen3-235B-A22B是通義系列中最新推出的大型語言模型，採用專家混合（MoE）架構，擁有2350億總參數和220億活躍參數。該模型獨特地支援在「思考模式」（用於複雜邏輯推理、數學和程式碼）和「非思考模式」（用於高效、通用對話）之間無縫切換。它在創意寫作、角色扮演和多輪對話中展現了顯著增強的推理能力和卓越的人類偏好對齊。該模型在代理能力方面表現出色，可與外部工具精確整合，並支援超過100種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力，所有這些都在131K的上下文長度內實現。
優點
- 獨特的雙模式操作：思考模式用於推理，非思考模式用於對話。
- 2350億參數MoE，具有高效的220億活躍參數，實現最佳性能。
- 支援超過100種語言和方言，翻譯能力出色。
缺點
- 複雜的模式切換可能需要學習曲線才能最佳使用。
- 較低的輸入標記定價可能會增加提示密集型應用程式的成本。
我們為何喜愛它
- 它在推理能力和對話流暢性之間提供了完美的平衡，具有創新的雙模式操作，可智能適應任務複雜性，同時保持卓越的多語言能力。
AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的StepFun-AI及替代推理模型，每個模型都具有獨特的優勢。StepFun-AI Step3在視覺語言能力的多模態推理方面表現出色，DeepSeek-R1透過強化學習提供OpenAI-o1級別的性能，而Qwen3-235B-A22B則提供多功能的雙模式操作。此比較有助於您為特定的推理和AI應用需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 模型類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | StepFun-AI Step3 | StepFun-AI | 多模態聊天 | 每百萬標記0.57美元/1.42美元 | 多模態推理卓越 |
| 2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推理聊天 | 每百萬標記0.50美元/2.18美元 | OpenAI-o1級別推理 |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen | 多功能聊天 | 每百萬標記0.35美元/1.42美元 | 雙模式自適應智能 |
常見問題
我們2025年的三大首選模型是StepFun-AI Step3、DeepSeek-R1和Qwen3-235B-A22B。這些模型都因其先進的推理能力、創新的架構以及解決複雜數學、程式碼和多模態挑戰的獨特方法而脫穎而出。
對於結合視覺和語言的多模態推理，StepFun-AI Step3以其3210億參數的MoE架構是首選。對於可與OpenAI-o1媲美的純數學和程式碼推理，DeepSeek-R1透過強化學習表現出色。對於需要推理和對話能力的多功能應用程式，Qwen3-235B-A22B以雙模式操作提供了最佳平衡。