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StepFun: Step 3.7 Flash

stepfun/step-3.7-flash

Pesos del modelo
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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.

Modalidades
Precio de entrada / salida
0,20 US$ / 1,15 US$por 1M
Contexto
262K
Publicado
28 may 2026
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ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadPruebas de rendimientoAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Distintas empresas alojan el mismo modelo. OpenRouter dirige su solicitud a una de ellas según el modo de enrutamiento que elija: Equilibrado (precio + velocidad), Nitro (el más rápido) o Floor (el más barato).

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Pruebas de rendimiento

Puntuaciones en evaluaciones estandarizadas y respuestas de este modelo a instrucciones compartidas de las pruebas de referencia. Los porcentajes más altos son mejores, y cada posición indica dónde se sitúa este modelo entre los modelos evaluados en esa fuente.

Resumen de puntuaciones en pruebas de rendimiento de StepFun: Step 3.7 Flash (Artificial Analysis y Design Arena)
FuentePrueba de rendimientoPuntuación
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 Elo1156
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena SVG Elo1081
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena UI Component Elo1175
Design ArenaStep 3.7 Flash Models Arena Website Elo1195

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Modelos de IA con visión: LLM multimodales para la comprensión de imágenesColecciónClasificaciones de modelos de IAClasificación
Latencia / rendimiento
0,20 US$1,15 US$0,04 US$4,90s34 tps
100,00 %
0,20 US$1,15 US$0,04 US$5,03s37 tps
100,00 %
Rendimiento
37tok/s

P50, el mejor entre los proveedores

Latencia
4,90s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,66 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,66 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,66 %
Without Routing
99,66 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de 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.
719Btókenes
2.
Favicon de 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.
171Btókenes
3.
Favicon de https://portal.nousresearch.com/api-docs
Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
29,9Btókenes
4.
Favicon de 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.
4,07Btókenes
5.
Favicon de 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.
926Mtókenes

Preguntas frecuentes

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 cuesta 0,20 US$/M de tokens de entrada y 1,15 US$/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,04 US$/M tokens.

Step 3.7 Flash tiene una ventana de contexto de 262.144 tókenes. Admite hasta 256.000 tókenes de respuesta.

Sí. Step 3.7 Flash admite tools y tool_choice para llamadas a funciones. También admite salidas estructuradas mediante un esquema JSON en response_format.

Step 3.7 Flash acepta texto, imágenes y vídeo como entrada y devuelve texto.

Step 3.7 Flash está disponible a través de 2 proveedores en OpenRouter: NovitaAI y StepFun. Las solicitudes se enrutan al mejor proveedor disponible, con conmutación automática a los demás en caso de fallo, y puede fijar o excluir proveedores mediante el enrutamiento de proveedores.

Step 3.7 Flash se lanzó el 28 de mayo de 2026.

Más modelos de 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.

TextoContexto de 1,0M1 US$ / 2,70 US$
Step 3.7 Flash

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.

TextoContexto de 262K0,20 US$ / 1,15 US$
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.

TextoContexto de 262K0,10 US$ / 0,30 US$

Step 3.7 Flash cuesta 0,20 US/Mdetokensdeentraday1,15 US/M de tokens de entrada y 1,15 US/Mdetokensdeentraday1,15 US/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,04 US$/M tokens.