今日，Step3.7Flash 正式亮相，这款开源模型直指 Agent 时代核心痛点——效率、可靠性和多模态执行能力，以开放权重（Apache2.0协议）的方式迅速引发业界关注。
基准测试领跑，实战能力突出
Step3.7Flash 在多项关键评测中取得亮眼成绩:
- ClawEval-1.1排名第一（67.1分）
- SimpleVQA Search 排名第一（79.2分）
- SWE-PRO 排名第二（56.3分）
- V* Python 得分高达95.3
这些成绩显示其在 Agent 任务、代码生成、视觉搜索等复杂场景中具备领先竞争力。
核心参数:速度、成本与能力的均衡之作
作为一款专为 Agentic、代码、搜索和多模态工作流设计的模型，Step3.7Flash 在速度与效能上实现显著突破:
- 推理速度:达到400TPS
- 架构:198B 稀疏 MoE 结构，活跃参数约11B
- 上下文长度:支持256K
- 推理层级:提供3种推理级别
在保持高性能的同时，显著降低了实际部署成本，为开发者提供了高效选择。
多模态理解 + 可靠执行，真正“看见就能做”
Step3.7Flash 的最大亮点在于其强大的感知 - 行动闭环能力。它能够理解 UI 界面、图表、文档和图像等视觉内容，并据此自主编写代码或调用工具完成操作。
其增强的 Web+ 视觉搜索功能可触达更多信息源，并支持深度跟进查询。同时，工具调用可靠性大幅提升，在τ²-bench 全难度级别上达到98%+ 成功率，有效减少了常见的目标漂移和工具调用失败问题。
生态兼容与本地部署友好
模型已与 Claude Code、KiloCode、Hermes Agent、OpenClaw 等主流 Agent 框架及 MCP 等协议实现良好兼容。同时，它支持在 Mac Studio M4Max、DGX Spark、AMD AI Max+395等硬件上本地运行，为本地化部署和隐私敏感场景提供了便利。
AIbase 点评:Step3.7Flash 的发布，标志着开源 Agent 模型从“能用”向“好用、可靠、高效”迈出了重要一步。在 Agent 成为 AI 核心应用形态的当下，这类平衡了速度、成本与执行可靠性的模型，或将成为开发者构建下一代智能工作流的重要基石。
项目地址：https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash