allworld.mediaButun dunyo bo‘ylab yangiliklar
StepFun Step 5 modelining dastlabki versiyasini chiqardi: 600 milliard parametrli agent va ochiq vaznlar 15-oktabrda kutilmoqda
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

StepFun Step 5 modelining dastlabki versiyasini chiqardi: 600 milliard parametrli agent va ochiq vaznlar 15-oktabrda kutilmoqda

StepFun 2026-yil 20-sentabrda oʻzining keyingi flagmanli asosiy modeli boʻlgan Step 5 ning dastlabki versiyasini taqdim etdi. Bu model uzoq muddatli agentlar uchun moʻljallangan. Bu maʼlumot Tencent Tech, DataLearner model kartochkalari va stepfun.com saytida mavjud boʻlgan kompaniya materiallari orqali berildi. Modelning rasmiy inglizcha nomi — StepFun / Step 5.

Muhim jihat shundaki, garchi step-5-preview model identifikatori allaqachon mahsulot API va StepFun ochiq platformasi orqali mavjud boʻlsa-da, BF16 formatidagi ochiq vaznlar faqat 2026-yil 15-oktabrga rejalashtirilgan va ishga tushirish paytida mavjud emas edi. Shunday qilib, API orqali mavjudlik va vaznlarning ochiqligini alohida jihat sifatida koʻrish kerak.

Model arxitekturasi umumiy taxminan 600 milliard parametrli MoE (ekspertlar aralashmasi) bilan ajratilgan holda amalga oshirilgan. Shu bilan birga, 92 qatlamli 'tor va chuqur' Transformer doirasida har bir token uchun taxminan 27 milliard parametr faollashtiriladi. Chuqurlik tanlovi agentlarning ehtiyojlari bilan bogʻliq, chunki qatlamlar orqali maʼlumotning uzoqroq yoʻllari koʻp bosqichli noaniq fikrlash va uzoq vosita natijalarini qayta ishlashni yaxshilashga yordam beradi.

Model bir million token atrofidagi kontekst oynasini qoʻllab-quvvatlaydi va matn ham, grafik kirishni qabul qiladi (video kirishi tashqi kartochkalarda tilga olingan). U AI kodlash, dasturiy taʼminot ishlab chiqish, moliyaviy tahlil va professional agentlardan foydalanish sohalarida qoʻllashga qaratilgan. Bir million tokenli diqqatni amaliy saqlash uchun, indeksator va top-k tanlash xarajatlarini taxminan sakkizdan biriga kamaytirish maqsadida tarqalgan GQA blokli token birlashmasi qoʻllanildi.

Oʻqitish jarayonida MoE marshrutlashining barqarorligini taʼminlash uchun oʻquv va chiqarish oʻrtasida bit darajasini tenglashtirishga maxsus eʼtibor qaratildi, shuningdek, yukni rejalashtirish, spekulyativ dekodlash va FP8 yoʻllaridan foydalanildi. StepFun taʼkidlashicha, bu usullar uzoq muddatli kuchaytirish orqali oʻrganish (RL) jarayonini umuman uch marta dan ortiq tezlashtiradi.

Artificial Analysis tomonidan taqdim etilgan sunʼiy tahlilning kompozit indeksi 44 ballni tashkil etadi. Kompaniya bu bahoni ochiq kirishga yoʻnaltirilgan yetakchi modellar orasida joylashtiradi. Aggregator kartochkalarda API narxlari ham koʻrsatilgan: bir million token uchun kiruvchi token uchun taxminan 1,00 dollar va chiquvchi token uchun 2,70 dollar, ammo koʻrsatkichlar va narxlar boʻyicha taqqoslashlarni uchinchi tomon yoki yetkazib beruvchilarning bayonoti sifatida qarash lozim.

15-oktabrgacha Step 5 Preview asosan uzoq muddatli agentlar uchun ishlaydigan API sifatida qaralishi kerak, uning ochiq vaznlarga faqat rejalashtirilgan majburiyati bor, Hugging Faceʼdagi vaznlar chiqarilishi yoki Meituan LongCat, MiniMax Code Flash yoki NaiveAI OSS MoE bilan almashinuvchi mahsulot sifatida emas.

Oʻxshash hikoyalar

Unitree 64 vazifa namoyishidan soʻng UnifoLM-WLA-1.0 modelining qisman vaznlarini chiqardi
Batafsil
pandaily.com

Unitree 64 vazifa namoyishidan soʻng UnifoLM-WLA-1.0 modelining qisman vaznlarini chiqardi

Unitree Robotics kompaniyasi modelning va tegishli maʼlumotlar toʻplamlarining qisman vaznlarini eʼlon qilishni boshladi. Bu model humanoid robotlar uchun fundamental model boʻlib, taxminan 6 milliard parametrga ega va til hamda real dunyo harakatlari bilan ishlash uchun moʻljallangan. Avvalroq kompaniya model arxitekturasini va 64 ta vazifa boʻyicha baholash matritsasini taqdim etgan edi.

Xitoy texnologik nashrining sentabr oyining 20-kun sanligidagi hisobotiga koʻra, tizimning baʼzi komponentlari endi loyiha sahifasida yuklab olish uchun mavjud. Biroq, oʻqitilgan kod, UnifoLM-WLA-Base vaznlari, butun tana teleoperatsiya korpuslari va operatsiyalar uchun kengroq maʼlumotlar toʻplamlari hali kutilmoqda.

Bu bosqichma-bosqich ochiq chiqarilishi loyiha sahifasida avval berilgan eʼlonning yangilanishidir, u yerda Kod, Modellar va Maʼlumotlar toʻplamlari dastlab «tez orada paydo boʻladi» deb belgilangan edi. Shu bilan birga, ishlab chiqishning dasturiy jihati Unitree ning yaqinda chiqqan G1+ apparat taʼmiridan alohida qolmoqda.

Bir ta nazorat namunasi Unitree ning ochiq maʼlumotlar toʻplamlari va BitRobot HIW-500 kabi jamoat manbalaridan olingan taxminan 2500 soatlik maʼlumotlar asosida oʻqitilgan. U butun tana bilan bogʻliq 10 ta vazifa va stol ustidagi 54 ta vazifani qamrab olish uchun moʻljallangan, har bir rutin operatsiya uchun alohida siyosat ishga tushirish shart emas.

Unitree keltirgan kundalik vazifalarga havlilar yigʻish, idishlarni joylashtirish, batareyalarni zaryadlash, kiyim yuvish va divanlarni tozalash kabi vazifalar kiradi — bu qoʻllar, yakuniy effektorlar va oyoqlarning sinxronizatsiyasini talab qiladigan topshiriqlar. Birlikdagi harakatlar maydoni yakuniy effektorlar holatlari, qoʻl va pastki tana boʻgʻinlarining kvantlash orqali tokenizatsiyasidan foydalanadi, bu usul ushbu oqimlarning vaqt boʻyicha uygʻunligini saqlab turish imkonini beradi.

Taʼkidlangan testlarda parallel ikki barmoqli ushlashlar va koʻp sonli besh barmoqli qoʻllar qoʻllab-quvvatlanadi. Harakatlar eksperti MMDiT modeli boʻlib, bu mujassamlangan fikrlash modeli hisoblanadi. U Qwen3-VL-4B asosida qurilgan va aniqlash, aniqlash, koʻp tasvirli fikrlash va yoʻnalish bashoratini qamrab oluvchi 5 milliondan ortiq fazoviy namunalarni oʻz ichiga oladi.

Unitree kompaniyasi oʻz kompaniyasi tomonidan tuzilgan oʻn oltita multimodal idrok etish benchmarklarining yettisida ochiq modellar orasida yetakchi ekanligini maʼlum qiladi, jumladan Where2Place, EmbSpatial va RoboSpatial. Baʼzi koʻrsatkichlar shu jadvallardagi maxsus tizimlarning koʻrsatkichlari bilan taqqoslanadi. Eʼtiborga loyiqki, bu raqamlar faqat kompaniya tomonidan taqdim etilgan va yana uchinchi tomon tomonidan tasdiqlanmagan, va ular yolgʻiz oʻzlari bilan haqiqiy uylarda muvaffaqiyatni isbotlamaydi.

Integratorlar uchun amaliy xulosa bosqichma-bosqich ochilishdir: hozirda mos keladigan qisman vaznlar mavjud, ammo toʻliq kod va maʼlumotlar korpuslari hali kutilmoqda. Qolgan resurslar paydo boʻlguncha, Unitree ga tegishli boʻlmagan robotlarga funksiyalarni oʻtkazish haqidagi barcha bayonotlar yoʻl xaritasi sifatida qaralishi kerak, uchinchi tomonning tayyor toʻplami sifatida emas.

Mashhur