国产大模型又掀桌子？这次直接对“搞研究”降维打击。

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好家伙，国产大模型又来掀桌子了。

这次不是卷参数，不是卷算力，而是直接对“搞研究”这件事降维打击。

过去我们看一篇密密麻麻的论文，分析一张复杂的医学影像，或者拆解一个工业流程图，可能需要几小时甚至几天。现在，有个“全能研究助理”告诉你：给我几分钟就行，而且，费用可能只是原来的一个零头。

我说的，就是阶跃星辰刚放出的“大杀器”—— Step-DeepResearch。

这名字听起来就挺硬核，“深度研究”。它到底能干什么？

简单说，它能理解、推理、然后行动。它不是个简单的“文档阅读器”。

你丢给它一篇前沿的量子计算论文，它不仅能总结，还能指出其中关键的实验设计是否合理，甚至能推测下一步的研究方向。

你上传一张肺部CT影像和一份病历，它可以交叉分析，给出初步的鉴别诊断建议。

你拍一张复杂的机械结构图，它能帮你分解工作原理，甚至生成部分维修方案的文字描述。

它让“多模态”不再是花架子，而是真正能解决交叉领域复杂问题的工具。 文字、图像、图表、代码……混合在一起的信息，它都能嚼碎了，消化了，给你一个经得起推敲的结论。

这一切，都基于它背后那个强大的心脏——Step 3基础模型。

这是阶跃星辰新一代的“基座”，一个全尺寸、原生的多模态推理模型。请注意“原生”这个词，这意味着多模态理解是它与生俱来的能力，而不是后期拼接的。它的架构很精妙（MoE混合专家模型），总参数高达3210亿，但每次推理只激活380亿参数。

相当于你拥有一个由无数顶尖专家组成的智库，但每次只请最对口的几位出来工作，又快又省。

所以，它在MMMU（ massive multi-discipline multi-choice questions）这类考察多学科知识理解的“高考”中，在需要视觉推理的数学题（MathVision）上，在程序代码竞赛（LiveCodeBench）里，都拿到了开源模型中的最高分。

能力强，就够了吗？不，阶跃星辰这次，把“性价比”这张牌打到了极致。

他们搞了个创新架构，叫“注意力-前馈网络分离系统（AFD）”。你可以把它想象成给模型的大脑做了个精密的流水线优化，把思考和表达的工序拆开、并行处理。

结果就是：推理速度大幅提升，成本直接砍掉40%。 每张GPU的吞吐量能达到惊人的4039 tokens/秒，比一些主流对手快了74%，响应时间压到了50毫秒以内。

更关键的是，它对国产芯片的支持做到了“最高推理效率”。这意味着什么？意味着安全，意味着可控，意味着大规模部署的门槛和成本，被实实在在地拉下来了。

这就是他们喊出的“多、开、好、省”。

• 多模态能力强。
• 开源（2025年7月已全球开源，论文、代码都给你）。
• 效果好（接近顶级商业模型的研究能力）。
• 用起来省（成本据称可降至传统模型的十分之一）。

一家2023年才成立的公司，两年时间，从一个强大的基座模型（Step 3），扩展出针对研究、对话、编程等不同场景的“1+N”模型矩阵，并且在权威评测上冲到国内第一。它的野心，从来不止于技术榜单，而是扎扎实实的落地。

我们已经能看到一些应用：比如智能投研助手“AI小财神”，比如国泰君安的“君弘灵犀”。深度研究能力，正在变成具体的产品力。

当这样一个兼具“学霸大脑”和“平民价格”的研究模型出现时，它冲击的不仅仅是AI赛道。它可能改变的是科研人员、分析师、工程师、医生的工作流。那些曾经需要高度专业知识和大量时间的复杂信息处理任务，正在被自动化、智能化。

研究的深度，不再必然与高昂的成本和漫长的时间画等号。

这或许才是AI技术演进，带给各行各业最真实的礼物：把人类从重复、繁琐的“信息苦力”中解放出来，让我们更专注于真正的创造、决策与洞察。

所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood(读者也可此微信一起交流）。