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阶跃星辰 StepFun 入驻 GitCode 平台,带来工业级 AI 体验

2025 年的 AI 产业应用实践中,开发者面临三重核心挑战:

​⚠️上下文窗口局限​:主流 AI 模型普遍受限于 4K-32K 的上下文长度,导致技术方案文档需被强制拆分处理,破坏架构设计的连贯性。

​⚠️跨行业文档识别缺陷​:传统 OCR 技术在专业场景中表现不佳:金融合同关键字段漏提取、医疗处方剂量识别偏差、工业图纸表格重建失真等问题频发。

​⚠️私有化部署效率瓶颈​:企业部署专用 AI 模型需完成算力采购、环境配置及推理优化全流程,普遍耗时超 6 周。

现在,国内 AI 技术黑马 阶跃星辰 Step Fun 携旗下模型正式入驻 GitCode,为开发者带来

零成本工业级 AI 体验

Step3:面向开发者的"全栈式"大模型

架构突破​

  • ​稀疏化 MoE 架构​:321B 总参数 / 38B 激活参数
  • ​MFA 注意力机制​:降低 KV 缓存 50%,8×A100 集群支持工业级吞吐
  • ​AFD 解耦系统​:分离 Attention / FFN 计算流,Hopper GPU 吞吐达 ​4039 token/gpu/s​

​多模态协同创新​

  • 轻量视觉通路​:5B 视觉编码器压缩 token 1/16
  • 两阶段防干扰训练​:冻结视觉编码器保障主干网络稳定
  • 语料三重过滤​:相似度筛选+重采样+任务比例控制

​实测性能优势​

  • ​复杂场景理解​:MMMU 跨领域知识理解超开源 SOTA 模型
  • ​工业推演能力​:解析 10 人座次图生成 12 人商务排座方案
  • ​极致推理成本​:百万 token 输入 1.5 元,输出 4

📮项目链接:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

GOT-OCR-2.0-hf:统一架构的多模态文本理解引擎​

核心能力​

  • 全格式文本解析:支持标准文档、场景文本、表格图表、数学公式、化学分子式及乐谱的联合识别
  • 动态交互处理:通过坐标定位或色彩标记实现区域定向识别
  • 跨页内容整合:原生支持多页文档连续语义重建

​工业级工程特性​

  • 批量化推理​:单次处理多张输入图像,避免循环调用开销
  • ​智能分块机制​:自动切分非常规比例文档(如学术论文跨页排版)
  • ​格式输出兼容​:原始文本可联动 verovio、matplotlib 等工具生成结构化渲染

应用场景验证​

  • 金融合同解析:定向提取关键字段
  • 学术论文转换:跨页公式/图表协同重建
  • 乐谱数字化:原始输出适配verovio渲染引擎

📮项目链接:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

Step-Video-T2V:超长视频生成工业级解决方案

架构突破

  • 30B 参数量 DiT 骨干:48 层 ×48 头 3D 全注意力机制
  • 深度压缩 VideoVAE:16× 空间压缩 + 8× 时间压缩( 128 倍数据浓缩)
  • 视频 DPO 强化:基于人类偏好优化,显著降低画面伪影

性能标杆

生成能力:

► 最大 204 帧连续视频

► 支持 768×992 高分辨率生成

推理效率(A100×4 实测):

► 544×992×136 帧:72.48GB 显存 / 408 秒(启用 FlashAttention)

► 完整 204 帧生成需 80GB 显存级GPU

关键技术

  • 3D-RoPE 编码:动态适应任意视频时长与分辨率
  • QK-Norm 机制:确保 48 层深度网络稳定训练
  • 流匹配训练法:优化噪声到潜空间的映射过程

📮项目链接:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

Step-Audio:开源音频处理基础架构

技术突破

  • 130B 多模态基座:单模型同步支持语音识别/对话/合成/克隆
  • 双码本 Token 化引擎:
    • 语义码本:1024 词表(16.7Hz)
    • 声学码本:4096 词表(25Hz)
    • 2:3 时序交织对齐
  • 可控语音生成:支持 20+ 方言/情绪/语速/韵律(说唱/哼唱)

核心组件

  • 流匹配声码器:离散 token →高保真波形转换(MOS 4.11)
  • 实时推理管线:语音活动检测→流式 Token 化→推测式生成(40% 提交率)→14:1 上下文压缩
  • 指令控制引擎:方言(四川话/粤语)· 情绪(愤怒/欢快)· 韵律(说唱/朗诵)精准调控

权威认证

  • ASR 性能:Aishell-1 测试集 CER 0.87%
  • TTS 自然度:SEED 评测集 SSIM 0.812
  • 对话智能:StepEval-360 综合得分 4.11

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Step1X-Edit:工业级图像编辑统一架构

核心能力突破

  • 多模态指令编辑:支持文本/图像混合指令驱动(示例:”将西装换成唐装并添加水墨背景”)
  • FP8 量化推理:显存需求降至 18GB(1024px 图像),速度提升 40%
  • LoRA 微调系统:单卡 24GB GPU 支持角色特征定制(如动漫手部修复)

技术架构创新

  • 多模态理解器:Step 系列 LLM 融合图像语义与文本指令,复杂指令准确率提升 35%
  • 扩散解码引擎:潜在嵌入空间优化+动态降噪调度,1024px 图像生成仅需 5.82秒(4×H800)
  • TeaCache 加速:阈值自适应缓存机制(默认 0.2 平衡效率/质量),推理速度提升 300%

📮项目链接:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

开源愿景

阶跃星辰将核心 AI 模型在 GitCode 平台开源,旨在构建开发者共建的技术生态未来还将进一步开放更多工业级模型,提供持续优化的基础架构支持。GitCode 团队也将同步开放工具链资源与部署通道,助力开发者快速实现场景落地。

诚邀全球开发者参与模型优化、行业适配器开发及标准建设,共同推动 AI 技术的开放进化。

📮加入协作:

GitCode 项目主页GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

http://www.xdnf.cn/news/18409.html

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