AI
StepFun、総パラメータ600BのMoEモデル「Step 5 Preview」を公開——コンテキスト長100万トークン、10月にオープンウェイト化予定
2026/09/23
StepFun、総パラメータ600BのMoEモデル「Step 5 Preview」を公開
中国のAIスタートアップStepFunは2026年9月20日、新たなフラッグシップモデル「Step 5 Preview」をリリースした。スパース型のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は約600B、トークンごとに活性化するパラメータは約27B（全体の約4.5%）と報告されている。
主要スペック
公式モデルドキュメントによれば、Step 5 Previewの主なスペックは以下の通り。
- モデルID:
step-5-preview - コンテキストウィンドウ: 100万トークン
- 入力モダリティ: テキスト・画像・動画
- 出力: テキスト
- 推論強度の設定:
low/medium/high - 対応機能: ストリーミング、ツール呼び出し、JSONモード、JSONスキーマ、プロンプトキャッシング
ターゲットとするワークロードはソフトウェアエンジニアリング、専門知識を要するナレッジワーク、金融分野とされており、StepFunは「同等の知性を大幅に低いタスクコストで実現する」とするコスト優位性を強調している。
アーキテクチャ：「狭く、深く」
Pandailyの報道によれば、Step 5 Previewはネットワークを横に広げるのではなく、92層のTransformerレイヤーを縦に積み重ねた「ナロー＆ディープ」な設計を採用しているという。研究チームは、深いスタックがマルチホップ推論のための長い経路を生み出すと主張しており、エージェントが検索・コード実行・ツール呼び出し結果の読み取りを行う長いプリフィル処理において有効に機能するとしている。
トレーニング面では、オンポリシーの長期強化学習（RL）を中心に据えており、MoEルーティングにおけるビット単位のトレーニング・推論アライメント、MTP-3投機的デコーディング、FP8 MoE、KVキャッシュオフロードといった技術を活用していると説明されている。これにより、長期間RL向けのエンドツーエンドで3倍以上の速度向上を実現したと報告されている。
また、エージェントタスクの実例として、StepFunは研究タスクにおいて1回のエージェントアクションで950回のウェブフェッチを実行したと述べている。さらに、Step Plan経由でAnthropicのClaude Codeとの統合もドキュメント化されている。
APIアクセスと料金
Step 5 PreviewはStepFunプラットフォーム上でホスト型APIとして現在利用可能。料金は以下の通りとされている。
- 入力: $1.00 / 100万トークン
- 出力: $2.70 / 100万トークン
セルフホスティングを希望する場合は、2026年10月15日に予定されているオープンウェイトの公開を待つ必要がある。なお、600Bパラメータのモデルをフルに自己ホストするには、BF16精度でおよそ1.2TBのストレージが必要となり、KVキャッシュを考慮するとマルチGPUサーバー環境が求められると見込まれる。
今後の展望
Step 5 Previewは現時点ではプレビュー段階であり、オープンウェイト公開は10月中旬を予定している。100万トークンのコンテキスト長と低コストなAPIアクセスの組み合わせは、長期エージェントワークフローを構築する開発者にとって注目の選択肢となりそうだ。