荷兰日B赛现场视频观看什么是真正好用的推理模型？阶跃Step 3给出了答案

一个抢占了现阶段AI发展的话语权，一个是外界给予重望的“下一件有形之物”——尤其是推理模型这条线，逛展刚第二天，我的脑子已经有点“轰炸过载”了。 当迷失在各家的最新推理模型性能指标之中时，一个念头突然冒了出来。我把这个念头写在这里，同时也是想问问各位朋友们： 与此同时，各个榜单里更替速度极快的高排名，不再是衡量一个模型性能的唯一定论。效率、成本、部署友好性，都成为综合考察点的一部分。 “数学和代码是各大榜单最喜欢测试模型能力的方向。”阶跃星辰创始人、CEO姜大昕表示，就连测试Step 3的时候，都免不了会选择相关测试集，“但实际应用场景中，用户并不需要这个模型是个数学奥赛金牌选手，我们往往需要的是一个能说会看的模型。” 作为阶跃首个全尺寸原生多模态推理模型，Step 3拥有强大的视觉感知和复杂推理能力，可准确完成日常生活中的各类视觉分析问题。 给它一张没有任何文字信息的WAIC现场实拍图，它一眼就看出吃瓜群众围得里三层外三层，是为了看右下角两个戴着头盔的机器人在拳击。 “省”字对应的其实是所有用户——无论是企业还是开发者——最朴实无华的需求：在模型能力足够好的前提下，成本要尽可能地降低。 但谁都知道，API价格战固然能带来一时普及，唯有在模型与系统架构上实现本质性突破，才能支撑AI长久可持续地走进日常与产业。 Step 3发布当天，该联盟公开的首批成员包括华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、无问芯穹、寒武纪、摩尔线程、硅基流动等。 芯片厂提供可落地的推理算力，模型厂做硬件友好的模型架构，Infra平台做高效调度、服务部署与推理加速，最终实现推理能用、成本可控、国产芯片跑得起来。 一方面通过高效推理降低了端侧的功耗压力，另一方面真正做到了在本地实现AI伴聊“AI视频通话搭子”、记录手机碎片化信息的“AI记忆收纳师”等功能。 它其实不是天降神兵般突然出现的一个兼顾智能与效率的多模态推理模型，而是阶跃一路卷来，钻研技术与工程，又洞悉市场需求的一份答卷。