StepFunのコンパクトなAIが「大きいほど良い」という仮説を検証

中国の人工知能スタートアップ企業StepFunは、コンパクトなAIモデル「Step 3.5 Flash」を発表した。同社によると、このモデルは国内の競合他社のはるかに大規模なシステムに匹敵し、急速に進化する中国のAI分野での競争を激化させるという。.

上海に拠点を置く同社は、この新しいリリースを、高度な推論やエージェントベースのタスクでは、規模ではなく効率性がパフォーマンスの向上につながるという証拠だと位置付けている。.

StepFunのモデルは推論性能でサイズを defiします

StepFun社の Step 3.5 Flash AIは、 競合他社のKimi K2.5（1兆個のパラメータ）や DeepSeek V3.2 （1兆個のパラメータ）といった製品と比べて、パラメータ数がはるかに少ない。

ただし、Step 3.5 Flash は、実行されたいくつかのベンチマーク、特に推論、コンピューター コーディング、インテリジェント エージェント (さまざまなレベルのインテリジェンスでタスクを実行できるエージェント) を作成する機能の領域において、それらの大規模な AI モデルよりも有用であることが証明されています。.

具体的には、Step 3.5 Flash AIモデルは、4つの異なる推論ベンチマーク（AIME 2025、IMOAnswerBenchなど）で最高の結果を達成し、 他のすべてのモデル 。唯一の競合相手はMicrosoftのOpenAIでした。

Kimi K2.52、DeepSeek V3.2、そして市場に出回っている他の多くのAIモデルは、Step 3.5 Flashのパフォーマンスとの競争に苦戦しています。パラメータとは、モデル内で使用される個々の情報であり、モデルの「知能」の基盤を形成します。AIモデル内のパラメータ数が多いほど、一般的にタスクのパフォーマンスが向上します。.

ロジック、スピード、エージェントを優先

StepFunによると、このモデルの設計は意図的なものであり、トレードオフが組み込まれているという。CTTのCTO兼共同創業者であるZhu Yibo氏は、AIエージェントが支配する世界での使用を目的としたシステムの全体的な目的を説明する中で、「ロジック能力、コンテキストウィンドウのサイズ、そして速度が私たちにとって最も重要でした」と述べ、単なる見出しのサイズよりも実用性への重点を重視したと述べた。.

Zhu 氏によると、大規模なモデルはトレーニングに時間がかかり、結果として、提供されるまでに予想よりも長い時間がかかることから、以前の大規模なモデルの経験に基づいてモデルを設計したとのことです。.

Zhu 氏は以前の投稿で、「Step 3.5 Flash の強みは、私たちが最も重視しているのと同じ領域、つまり論理的推論を効果的に実行できるようにするエージェントベースの動作から生まれています」とも述べています。

HuaweiやMetaXを含む多くの中国の半導体企業は、自社のチップのハードウェアをStepFunの新しいハードウェアアーキテクチャと互換性があるように変更し、このシステムの効率的な動作に対する自信を示しています。.

この発売のタイミングは、旧正月中に発表される新製品や試作品の数の増加や、中国企業が新技術を開発または発表する時期とdent しています。.

AlibabaとMoonshot AIもモデルのアップデートをリリースすると発表しましたが、ZhipuとMiniMaxはまだ製品の開発に取り組んでいます。.

最近、StepFunは を達成しました 。この投資ラウンドには政府系機関やその他の有名企業も含まれており、これは、小型で高速なモデルが中国のAI市場を席巻する可能性に対する自信の高まりを示しています。