Step-1

Poids fermés StepFun 130B paramètres February 2025

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
StepFun
Type d'organisation
Industry
Pays
China
Publié
18 February 2025
Auteurs
Ailin Huang, Boyong Wu, Bruce Wang, Chao Yan, Chen Hu, Chengli Feng, Fei Tian, Feiyu Shen, Jingbei Li, Mingrui Chen, Peng Liu, Ruihang Miao, Wang You, Xi Chen, Xuerui Yang, Yechang Huang, Yuxiang Zhang, Zheng Gong, Zixin Zhang, Hongyu Zhou, Jianjian Sun, Brian Li, Chengting Feng, Changyi Wan, Hanpeng Hu, Jianchang Wu, Jiangjie Zhen, Ranchen Ming, Song Yuan, Xuelin Zhang, Yu Zhou, Bingxin Li, Buyun…

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
130B

130B

Données d'entraînement
800,000,000,000 tokens

. The text data, amounting to 800 billion tokens, encompasses web documents, books, code, and proprietary materials.

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation
6.2 × 10²³ FLOP

6 FLOP / token / parameter * 130 * 10^9 parameters * 800 * 10^9 tokens = 6.24e+23 FLOP [1 epoch assumed]

Comment cela a été établi
Operation counting

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
Unreleased
Code d'entraînement
Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Step-Audio: Unified Understanding and Generation in Intelligent Speech Interaction
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

Step-1 a été publié par StepFun, dans le pays enregistré comme China, durant February 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Comment il a été entraîné

La production a nécessité des calculs totalisant environ 6.2 × 10²³ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 800,000,000,000 jetons de texte

Réponses

Step-1 — questions courantes

01

Step-1— est-ce que c'est open source ?

Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.

02

Step-1— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 130B. 130B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

03

Step-1— qui l'a créé ?

Il a été publié par StepFun, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

04

Step-1— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2025.

05

Step-1— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

06

Step-1— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 6.2 × 10²³ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

07

Step-1— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.