StepFun · 2026-05 · 스파스 MoE · 멀티모달
Step-3.7-Flash
Step-3.7-Flash은(는) StepFun가 2026-05에 공개한 멀티헤드 어텐션(MHA) Transformer로, 45개 층, 은닉 차원 4096, 컨텍스트 길이 262,144 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
어텐션 ×12 슬라이딩 윈도우 ×33 · 레이어 수 45
핵심 사양
| 연구소 | StepFun |
|---|---|
| 공개일 | 2026-05 |
| 총 파라미터 | 198 B |
| 활성 파라미터 | 11 B |
| 컨텍스트 | 262,144 tokens |
| 어텐션 | MHA |
| 레이어 수 | 45 |
| 은닉 차원 | 4,096 |
| 어텐션 헤드 | 64 |
| 어휘 크기 | 128,896 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | — |
| 활성화 함수 | — |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | Step3p7ForConditionalGeneration |
아키텍처 개요
어텐션
멀티헤드 어텐션(MHA). RoPE θ=NaN.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 288개 라우팅 전문가와 top-8 라우팅을 사용하며 토큰당 약 11B 파라미터가 활성화됩니다.
설정에는 디코딩 가속을 위한 멀티 토큰 예측(MTP) 층이 3개 포함되어 있습니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 Step-3.5-Flash과의 전 필드 비교
| 모델 | Step-3.7-Flash | Step-3.5-Flash | 배수 |
|---|---|---|---|
| model_type | step3p7 | step3p5 | ≠ |
| architectures | Step3p7ForConditionalGeneration | Step3p5ForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 4096 | 4096 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 45 | 45 | ≈1 |
| num_attention_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| intermediate_size | 11264 | 11264 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 1280 | 1280 | ≈1 |
| rope_theta | 5000000.0×12 + 10000.0×36 | 5000000.0×12 + 10000.0×36 | ＝ |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| sliding_window | 512 | 512 | ≈1 |
| vocab_size | 128896 | 128896 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| num_nextn_predict_layers | 3 | 3 | ≈1 |
| im_end_token | <im_end> | — | |
| im_patch_token | <im_patch> | — | |
| im_start_token | <im_start> | — | |
| image_token_len | 169 | — | |
| patch_token_len | 81 | — | |
| image_token_id | 128001 | — | |
| understand_projector_stride | 2 | — | |
| use_im_start_end | true | — | |
| vision_select_layer | -1 | — | |
| projector_bias | false | — | |
| yarn_only_types | full_attention×1 | full_attention×1 | ＝ |
| max_seq_len | 262144 | 262144 | ≈1 |
구조가 가장 유사한 모델
- Step-3.5-Flash (StepFun, 2026-03) 1.000
- Step-3 (StepFun, 2025-07) 0.987
- DeepSeekMoE 16B (DeepSeek, 2024-01) 0.796
- MiniMax-M3 (MiniMax, 2026-06) 0.735
- MiniMax-M3 MXFP8 (MiniMax, 2026-06) 0.735
- DeepSeek-V4-Pro (DeepSeek, 2026-04) 0.697
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
49 개 필드
| architectures | Step3p7ForConditionalGeneration |
|---|---|
| model_type | step3p7 |
| im_end_token | <im_end> |
| im_patch_token | <im_patch> |
| im_start_token | <im_start> |
| image_token_len | 169 |
| patch_token_len | 81 |
| image_token_id | 128001 |
| understand_projector_stride | 2 |
| use_im_start_end | true |
| vision_select_layer | -1 |
| projector_bias | false |
| yarn_only_types | full_attention×1 |
| hidden_size | 4096 |
| intermediate_size | 11264 |
| num_hidden_layers | 45 |
| max_seq_len | 262144 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| vocab_size | 128896 |
| torch_dtype | bfloat16 |
| moe_layers_enum | 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44 |
| use_mfa | false |
| num_attention_heads | 64 |
| num_attention_groups | 8 |
| head_dim | 128 |
| use_moe | true |
| moe_num_experts | 288 |
| moe_top_k | 8 |
| moe_intermediate_size | 1280 |
| share_expert_dim | 1280 |
| moe_layer_offset | 0 |
| moe_every_n_layer | 1 |
| norm_expert_weight | true |
| moe_router_activation | sigmoid |
| moe_router_scaling_factor | 3 |
| att_impl_type | GQA |
| num_nextn_predict_layers | 3 |
| rope_theta | 5000000.0×12 + 10000.0×36 |
| use_head_wise_attn_gate | true |
| sliding_window | 512 |
| use_moe_router_bias | true |
| need_fp32_gate | true |
| sink | false |
| layer_types | full_attention×12 + sliding_attention×36 |
| partial_rotary_factors | 0.5×12 + 1.0×36 |
| eos_token_id | 1×1 + 2×1 + 128007×1 |
| bos_token_id | 0 |
| swiglu_limits | 0.0×46 + 7×2 |
| swiglu_limits_shared | 0.0×46 + 16×2 |