Step-1
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- StepFun
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowane
- 18 February 2025
- Autorzy
- 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…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 130B
- Dane treningowe
- 800,000,000,000 tokens
130B
. The text data, amounting to 800 billion tokens, encompasses web documents, books, code, and proprietary materials.
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 6.2 × 10²³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 130 * 10^9 parameters * 800 * 10^9 tokens = 6.24e+23 FLOP [1 epoch assumed]
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Step-Audio: Unified Understanding and Generation in Intelligent Speech Interaction
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Step-1 was published by StepFun, in China, in February 2025. industry is the category the publisher falls under.
Działa w Sprache i jest rejestrowane jako modelowanie/generowanie języka, odpowiadanie na pytania.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tych, którzy je wyprodukowali, i nie ma lokalnej wersji do uruchomienia.
Jak to było trenowane
Producing it required around 6.2 × 10²³ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
The training set ran to roughly 800,000,000,000 tokens.
Odpowiedzi
Step-1 — Często zadawane pytania
Is Step-1 open source?
No. Step-1 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Step-1 have?
Step-1 has 130B parameters. 130B. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Step-1?
Step-1 was published by StepFun, based in China, categorised as industry.
When was Step-1 released?
Krok-1 został opublikowany w lutym 2025 roku.
What is Step-1 used for?
Step-1 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Step-1?
Around 6.2 × 10²³ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Step-1?
None. Step-1 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..