StepFun · 2025-07 · スパースMoE · マルチモーダル

Step-3

Step-3 は StepFun が 2025-07 に公開した マルチヘッド注意(MHA) Transformer です。61 層、隠れ次元 7168、コンテキスト長 65,536 トークン。

層スタック

注意機構 ×61 · 層数 61

主要スペック

開発元StepFun
公開日2025-07
総パラメータ321 B
活性パラメータ38 B
コンテキスト65,536 tokens
注意機構MHA
層数61
隠れ次元7,168
注意ヘッド64
語彙数128,815
位置エンコーディングRoPE
正規化
活性化関数
学習精度bf16
アーキテクチャクラスStep3VLForConditionalGeneration

アーキテクチャ概要

視覚入力 → トークン t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 128,815 → 隠れ次元 7,168 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 注意ヘッド 64 KVヘッド — head dim 256 · RoPE ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +40… 共有エキスパート ×1 48 エキスパートから top-3 · トークンごとに約 38B パラメータ活性 × 61 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE pre-norm 最終正規化 · LM head → 語彙数 128,815 p p p → 次のトークン 位置エンコーディング RoPE 学習精度 BF16 コンテキスト 64K tok Vision ⇢ token
同梱の config.json に基づき作図 · 61 層 / 隠れ次元 7,168 / コンテキスト 65,536。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

マルチヘッド注意(MHA). RoPE θ=500,000.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、48 個のルーティングエキスパートと top-3 ルーティングを持ち、トークンごとに約 38B のパラメータが活性化します。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

最相似 Step-3.7-Flash との全フィールド比較
モデルStep-3Step-3.7-Flash倍数
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

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

30 フィールド
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