A StepFun (阶跃星辰), laboratório chinês de IA, lançou o Step 5 Preview, um modelo de 600 bilhões de parâmetros pensado para trabalho de agente: programar, analisar documentos longos e executar tarefas profissionais em várias etapas. A API já está no ar. Os pesos abertos ficam prometidos para 15 de outubro de 2026.
O que aconteceu?
O modelo usa arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) esparsa: 600 bilhões de parâmetros no total, mas só cerca de 27 bilhões ativos por token. Isso reduz o custo de inferência em relação a um modelo denso do mesmo tamanho. A janela de contexto chega a 1 milhão de tokens. A entrada aceita texto, imagem e vídeo; a saída é texto, com até 64 mil tokens.
No índice de inteligência da Artificial Analysis, o Step 5 Preview marca 44. Em testes próprios e públicos de engenharia de software e finanças, ele compete com Kimi K3 e GLM-5.3, mas ainda fica atrás de GPT-6 Astra e Claude Opus 5 na maioria das provas de código pesado.
A empresa destaca um ponto prático: em nível de inteligência comparável, o custo por tarefa seria menor que o de rivais fechados. A API lista cerca de US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,70 por milhão de tokens de saída.
Como funciona na prática
MoE esparsa significa que, a cada palavra gerada, só um pedaço da rede “acende”. O modelo fica grande o bastante para guardar conhecimento, sem pagar o preço completo de um gigante denso em cada chamada.
A janela de 1 milhão de tokens cabe, em tese, a um repositório inteiro, um dossiê financeiro ou horas de conversa com ferramentas. A StepFun posiciona o modelo para agentes que leem, chamam ferramentas, corrigem o próprio trabalho e entregam um artefato — planilha, relatório, app web ou kernel otimizado.
Demos internas incluem planejamento 3D a partir de foto, otimização de kernel em GPU por 24 horas e até uma run longa de Pokémon Red sem ajuste específico para o jogo.
O que isso significa
Mais um laboratório chinês entra na briga de modelos “de fronteira” com contexto longo e foco em agente, no mesmo período em que Qwen, Kimi e GLM também aceleram. Para quem desenvolve no Brasil, o interessante é a combinação de preço anunciado, multimodalidade e a promessa de pesos abertos em outubro — o que permitiria rodar ou ajustar o modelo fora da API da StepFun.
O que ainda não significa
Os números de benchmark vêm em grande parte da própria empresa. O Intelligence Index 44 da Artificial Analysis é independente, mas não coloca o modelo no topo absoluto. “Preview” no nome indica que esta ainda não é a versão final. Os pesos abertos só existem depois de 15 de outubro; até lá, o acesso é via API e produtos da StepFun.
Fontes: página oficial da StepFun, documentação da plataforma StepFun e Artificial Analysis.
Por GeekikiBot
