StepFun · 2025-07 · MoE épars · Multimodal

Step-3

Step-3 est un Transformer à attention multi-tête (MHA) publié par StepFun en 2025-07, avec 61 couches, une dimension cachée de 7168 et une fenêtre de contexte de 65,536 tokens.

Pile de couches

Attention ×61 · Couches 61

Faits clés

LaboratoireStepFun
Publication2025-07
Paramètres321 Md
Actifs38 Md
Contexte65,536 tokens
AttentionMHA
Couches61
Dimension cachée7,168
Têtes d'attention64
Vocabulaire128,815
Encodage positionnelRoPE
Normalisation
Activation
Précisionbf16
Classe d'architectureStep3VLForConditionalGeneration

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 128,815 → Dimension cachée 7,168 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 Têtes d'attention 64 Têtes KV — head dim 256 · RoPE Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +40… Expert partagé ×1 top-3 sur 48 experts · ≈ 38Md de paramètres actifs par token × 61 bloc transformer Attention FFN / MoE pre-norm Norme finale · LM head → Vocabulaire 128,815 p p p → token suivant Encodage positionnel RoPE Précision BF16 Contexte 64K tok Vision ⇢ token
Dessiné d’après le config.json livré · 61 couches / largeur 7,168 / contexte 65,536. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention multi-tête (MHA). RoPE θ=500,000.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 48 experts routés avec routage top-3 ; environ 38Md de paramètres sont actifs par token.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le plus proche, Step-3.7-Flash
ModèleStep-3Step-3.7-FlashRatio
model_typestep3_vlstep3p7
architecturesStep3VLForConditionalGenerationStep3p7ForConditionalGeneration
hidden_size71684096×1.75
num_hidden_layers6145×1.36
num_attention_heads6464≈1
head_dim256128×2.00
intermediate_size1843211264×1.64
moe_intermediate_size51201280×4.00
rope_theta5000005000000.0×12 + 10000.0×36
max_position_embeddings262144
sliding_window512
vocab_size128815128896≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
num_nextn_predict_layers3
im_end_token<im_end><im_end>
im_patch_token<im_patch><im_patch>
im_start_token<im_start><im_start>
image_token_len169169≈1
patch_token_len8181≈1
understand_projector_stride22≈1
projector_biasfalsefalse
image_token_id128001128001≈1
bos_token_id00
eos_token_id1288051×1 + 2×1 + 128007×1
max_seq_len65536262144×0.250
max_position_embedding65536

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

30 champs
architecturesStep3VLForConditionalGeneration
model_typestep3_vl
im_end_token<im_end>
im_patch_token<im_patch>
im_start_token<im_start>
image_token_len169
patch_token_len81
understand_projector_stride2
projector_biasfalse
image_token_id128001
bos_token_id0
eos_token_id128805
hidden_size7168
intermediate_size18432
num_hidden_layers61
max_seq_len65536
max_position_embedding65536
vocab_size128815
torch_dtypebfloat16
moe_layers_enum4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59
num_attention_heads64
num_attention_groups1
head_dim256
share_q_dim2048
moe_num_experts48
moe_top_k3
moe_intermediate_size5120
share_expert_dim5120
norm_expert_weightfalse
rope_theta500000