StepFun · 2025-07 · MoE sparsa · Multimodale

Step-3

Step-3 è un Transformer a attention multi-head (MHA) pubblicato da StepFun nel 2025-07, con 61 strati, dimensione nascosta 7168 e una finestra di contesto di 65,536 token.

Pila di strati

Attention ×61 · Strati 61

Dati chiave

LaboratorioStepFun
Pubblicazione2025-07
Parametri321 mld
Attivi38 mld
Contesto65,536 tokens
AttentionMHA
Strati61
Dim. nascosta7,168
Teste di attention64
Vocabolario128,815
Codifica posizionaleRoPE
Normalizzazione
Attivazione
Precisionebf16
Classe architetturaleStep3VLForConditionalGeneration

Panoramica dell'architettura

Ingresso vision → token t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 128,815 → Dim. nascosta 7,168 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 Teste di attention 64 Teste KV — head dim 256 · RoPE Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +40… Esperto condiviso ×1 top-3 su 48 esperti · ≈ 38mld parametri attivi per token × 61 blocco transformer Attention FFN / MoE pre-norm Normalizzazione finale · LM head → Vocabolario 128,815 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 64K tok Vision ⇢ token
Disegnato dal config.json distribuito · 61 strati / larghezza 7,168 / contesto 65,536. Schema originale di questo atlante.

Attention

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

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 48 esperti instradati e routing top-3; circa 38 milioni di parametri sono attivi per token.

Confronto campo per campo

Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.

Confronto completo con il più simile, Step-3.7-Flash
ModelloStep-3Step-3.7-FlashRapporto
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

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

30 campi
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