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StepFun: Step 3.7 Flash

stepfun/step-3.7-flash

Modellgewichte
Vergleich

Step 3.7 Flash is StepFun's latest high-efficiency multimodal Mixture-of-Experts model. It pairs a 196B-parameter language backbone with a vision encoder for native image and video understanding, activating roughly 11B parameters per token. The model supports a 256K context window and exposes selectable reasoning levels (high/medium/low), letting callers trade off speed, cost, and depth of reasoning.

Designed for coding, agentic workflows, structured outputs, and long-context productivity tasks.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,20 $ / 1,15 $pro 1 Mio.
Kontext
262K
Veröffentlicht
28. Mai 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitLeistungsvergleicheAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Verschiedene Unternehmen hosten dasselbe Modell. OpenRouter leitet Ihre Anfrage je nach gewähltem Routing-Modus an eines davon weiter — Balanced (Preis + Geschwindigkeit), Nitro (am schnellsten) oder Floor (am günstigsten).

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Zusammenfassung der Benchmark-Ergebnisse für StepFun: Step 3.7 Flash (Artificial Analysis und Design Arena)
QuelleBenchmarkErgebnis
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash Coding Index39,6
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash GPQA Diamond80.9%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash HLE21.4%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash IFBench67.3%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash τ²-Bench Telecom98.5%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash AA-LCR73.7%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash τ-Bench Banking12.0%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash GDPval-AA18.2%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash CritPt2.3%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash SciCode43.9%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash Terminal-Bench Hard35.6%
Artificial AnalysisStep 3.7 Flash Terminal-Bench 2.139.3%
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena 3D Elo1126
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Asciiart Elo1148
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Code Categories Elo1180
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Data Visualization Elo1174
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Game Development Elo1157
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena SVG Elo1080
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena UI Component Elo1175
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Website Elo1195

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,20 $1,15 $0,04 $5,15s38 tps
100,00 %
0,20 $1,15 $0,04 $6,14s35 tps
100,00 %
Durchsatz
38Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
5,15s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,66 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,66 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
99,65 %
Without Routing
99,65 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
710BToken
2.
Favicon für https://kilocode.ai/
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
204BToken
3.
Favicon für https://portal.nousresearch.com/api-docs
Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
29,5BToken
4.
Favicon für https://openclaw.ai/
OpenClaw
OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.
4,07BToken
5.
Favicon für https://openrouter.ai/images/apps/cline.png
Cline
Cline is an open-source AI coding agent that lives inside your IDE, autonomously exploring your codebase, editing files, running terminal commands, and using browser automation.
998MToken

Häufig gestellte Fragen

Step 3.7 Flash is StepFun's latest high-efficiency multimodal Mixture-of-Experts model. It pairs a 196B-parameter language backbone with a vision encoder for native image and video understanding, activating roughly 11B parameters per token.

Step 3.7 Flash kostet 0,20 $/M Eingabe-Token und 1,15 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,04 $/M tokens.

Step 3.7 Flash hat ein Kontextfenster von 262.144 Token. Es unterstützt bis zu 256.000 Completion-Token.

Ja. Step 3.7 Flash akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Step 3.7 Flash akzeptiert Text, Bilder und Video als Eingabe und gibt Text zurück.

Step 3.7 Flash wird auf OpenRouter von 2 Anbietern bereitgestellt: NovitaAI und StepFun. Anfragen werden an den besten verfügbaren Anbieter weitergeleitet, bei Ausfällen wird automatisch zu den anderen gewechselt, und Sie können Anbieter über das Anbieter-Routing festlegen oder ausschließen.

Step 3.7 Flash wurde am 28. Mai 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von stepfun

Step 5 Preview

Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work, built on a sparse Mixture-of-Experts architecture (27B active / 600B total parameters). It performs strongly in software engineering and professional knowledge work, with particular strength in finance.

It is designed for extended tasks that span large codebases and documents, using tools and refining results over multiple steps.

Text1,0M Kontext1 $ / 2,70 $
Step 3.5 Flash

Step 3.5 Flash is StepFun's most capable open-source foundation model. Built on a sparse Mixture of Experts (MoE) architecture, it selectively activates only 11B of its 196B parameters per token. It is a reasoning model that is incredibly speed efficient even at long contexts.

Text262K Kontext0,10 $ / 0,30 $