Step 5 Preview 免费模型全攻略600B 参数 MoE 巨兽 1M 上下文OpenCode Zen 限时全免费一句话速览Step 5 Preview 是阶跃星辰StepFun于 2026 年 9 月 20 日发布的旗舰稀疏 MoE 基座模型总参数 600B、每 token 仅激活 27B原生支持文本/图片/视频输入、上下文 1M tokens现已通过 OpenCode Zen 网关以step-5-preview-free限时免费开放输入、输出、缓存读取全 Free零留存、不用于训练。 目录一、背景Step 5 Preview 是什么二、核心亮点与能力三、免费模型总览四、免费使用指南从注册到调用五、接入主流工具六、局限性七、总结八、参考链接一、背景Step 5 Preview 是什么Step 5 Preview 是中国大模型公司StepFun阶跃星辰 / 阶跃智能于2026 年 9 月 20 日正式发布的新一代旗舰基座模型API 在同日全量开放。它从一开始就被定位为「面向 Agentic智能体工作」的模型——也就是说它不是单纯用来聊天或写文案的而是用来跑长链路、多步骤、需要调用工具与代码的真实任务。先简单交代一下背景方便理解这只模型的来路StepFun阶跃星辰成立于 2023 年 4 月总部位于上海是一家专注基座大模型研发的公司。CEO 姜大昕博士曾任微软全球副总裁在深度学习与大规模预训练方向有长期积累。董事长印奇旷视科技联合创始人在企业级 AI 落地与商业化方面经验丰富。发布节奏上有两个关键节点值得记住时间事件2026 年 9 月 20 日Step 5 Preview 正式发布API 同日全量开放2026 年 10 月 15 日计划开源 BF16 权重也就是说截至本文撰写时模型仍处于「Preview预览」阶段——它还在迭代不是最终 SOTA 版本但已经可以商用 API 调用并且有一批非常能打的基准成绩。名字里的 “Preview” 是状态不是降级。对普通开发者和尝鲜党来说最大的好消息是它目前在 OpenCode Zen 上限时免费等于用一个免费入口就能摸到这家公司最新旗舰的全部能力。下面分层展开。二、核心亮点与能力1. 架构稀疏混合专家异常稀疏Step 5 Preview 采用稀疏混合专家Sparse MoE架构核心数字如下维度数值总参数600B6000 亿每 token 激活参数27B270 亿激活比约 4.5%4.5% 的激活比是什么概念意味着每来一个 token模型只「点燃」其中约 4.5% 的专家通道其余 95.5% 处于休眠。这种极度稀疏的设计带来的直接好处是模型容量可以做得很大能力天花板高但单次推理的计算量被压在了一个较低的水位。这也是它能同时做到「600B 巨兽 成本可控」的底层原因。2. 上下文1M tokens输出 64K上下文窗口1M tokens约相当于 1500 页 A4 文本。最大输出64K tokens。1M 上下文意味着你可以把一整本技术手册、一批学术论文、一个大型代码仓库的关键文件一次性塞进去做跨文档问答与整理。64K 的输出上限也足以让它在一个回合里产出长篇分析报告或大段代码改动而不是断断续续地分段输出。3. 多模态原生支持文本/图片/视频Step 5 Preview 原生支持文本、图片、视频三类输入输出仅文本。图片输入支持情况格式JPG/JPEG、PNG、WebP、静态 GIF传输方式URL 或 Base64单次最多60 张详情级别low/high视频输入支持情况格式MP4、QuickTime、Matroska传输方式URL、Base64 或stepfile://单个 MP4 上限128 MB建议时长小于 5 分钟这意味着截图问答、图表分析、视频摘要这类任务可以直接交给它不需要先做一轮 OCR 或抽帧。4. 四大核心能力Step 5 Preview 把能力聚焦在四个方向这也是它区别于「通用聊天模型」的地方长上下文理解与推理跨文档问答、研究资料整理。1M 上下文让它能一次性消化大量资料并做综合分析。编程与软件工程故障排查、代码修改、测试创建。不只是补全代码而是能读懂工程、定位 bug、改完还能补测试。多步 Agent 任务深度研究、分析报告并能结合工具调用、搜索、代码执行来跑长链路任务。多模态理解图表分析、截图问答、视频摘要。5. 基准成绩以下是 Step 5 Preview 自己的成绩只列自身分数便于了解能力水位基准分数说明Artificial Analysis Intelligence Index44综合智能指数DeepSWE v1.167.7软件工程StepCodeBench49.0自建编程基准553 仓库 / 9 类任务 / 20 领域 / 33 编程语言ProgramBench80.5编程Terminal-Bench v433.3终端任务Agents’ Last Exam (ALE-CLI)29.5智能体考试GDPval-AA v2.11566通用难任务估值FrontierFinance66.4金融投研220 道专家题DRACO83.3跨领域深度研究其中 DRACO 83.3、ProgramBench 80.5、DeepSWE 67.7、FrontierFinance 66.4 这几项分别对应深度研究、编程、软件工程、金融投研——正好是它在 Agentic 场景里最想立住的四条腿。6. 成本优势单任务成本约$0.71 – $1.03。输出价格$2.70/MTok约为同能力层级中位数的27%。换句话说在能力接近的梯队里它的单 token 输出价格压到了大约同档位中位数的三成。这主要得益于前面提到的极稀疏激活——激活的参数少算得就省。7. 典型案例官方展示下面这些案例能很直观地感受它的「Agent 力」ESP32 Vibe Coding 键盘模型自主阅读 ESP32 开发文档把 ESP32-S3 开发板改造成支持蓝牙按键与语音输入的键盘过程中可访问串口、调用摄像头、模拟鼠标、持续调试连续执行超过 3 小时。MLA GPU Kernel 优化在 24 小时内、单卡 H100 上从零优化 MLA GPU kernel约 22 小时将峰值性能推至 508 TFLOPS。自动化后训练24 小时实验中把一个 30B 模型在 AIME24 上的准确率从 53.3% 提升到 60%。3D 与前端调用 Blender 构建/迭代 3D 资产再用 Three.js 集成交互式 Web 应用与游戏。历史资料活化从 1922 年《广济铁路旅行指南》中提取信息构建出路线查询、费用计算与回放系统。注意第四条里提到了一个「30B 模型」——这是 Step 5 Preview 在实验中操作的对象被它优化/后训练的模型不是 Step 5 Preview 本身的对标对象文中仅作案例陈述。三、免费模型总览截至2026 年 10 月 11 日查询Step 5 Preview 的免费通道主要来自OpenCode Zen。下面把它最关键的免费信息整理清楚。OpenCode Zen 免费详情项目内容模型显示名Step 5 Preview Free模型 IDstep-5-preview-free免费范围输入 / 输出 / 缓存读取 均 Free免费性质限时免费free on OpenCode for a limited time属于 Zen 轮换免费模型之一非永久免费端点https://opencode.ai/zen/v1/chat/completionsAI SDK 包ai-sdk/openai-compatible数据留存策略提供商遵循**零留存zero-retention**策略不使用用户数据训练模型无余额速率限制较低提速方式充值 $20 以上可显著提升速率几点提醒别踩坑「限时免费」不是「永久免费」。它是 OpenCode Zen 轮换免费模型之一可能随时被换下来想稳定用于生产建议尽早接入别把它当成长期免费午餐。无账户余额时速率较低。免费额度本身是给了的但速率限得比较紧。如果你的任务对吞吐有要求比如批量跑评测、长链路 Agent充 $20 以上能明显改善体验。零留存策略意味着你发给它的内容不会被存下来用于训练这对企业用户和有数据合规要求的人是个加分项。四、免费使用指南从注册到调用这一节给一条从零到能跑通的最短路径。整体三步装 OpenCode → 连接 Zen 粘贴密钥 → 选模型。也提供直接 curl 的方式给不想装客户端的人。步骤 1安装 OpenCodeOpenCode 是一个开源的 AI 编码代理agent帮助用户在终端、IDE 或桌面端编写代码。它有原生 TUI可响应、可主题化的终端界面、LSP 自动加载、多会话并行等特性内置免费模型也支持连接任意提供商的各类主流模型。两种安装方式任选其一# 方式一官方安装脚本curl-fsSLhttps://opencode.ai/install|bash# 方式二npm 全局安装npminstall-gopencode-ai步骤 2获取 OpenCode Zen API 密钥OpenCode Zen 是 OpenCode 团队提供的精选模型列表 / AI 网关——一组经过测试和验证的模型专为编码 Agent 场景优化。它完全可选不用它也能正常使用 OpenCode。获取密钥流程浏览器打开https://opencode.ai/auth登录账号。添加账单信息billing information——即便用免费模型也建议补上账单信息充值 $20 以上可显著提升速率。复制你的 API 密钥。步骤 3在 OpenCode 中连接 Zen在 OpenCode 的 TUI终端界面里运行/connect命令。选择OpenCode Zen。粘贴你刚才复制的 API 密钥。步骤 4选择 Step 5 Preview Free 模型运行/models查看推荐模型列表。选中Step 5 Preview Free。在配置中确认模型标识为opencode/step-5-preview-free。至此你就可以在 OpenCode 里直接用 Step 5 Preview 免费跑任务了。方式 B直接 curl 端点调用如果你不想装客户端只想在自己代码里直接调也完全可以。Step 5 Preview Free 的端点是 OpenAI 兼容格式curlhttps://opencode.ai/zen/v1/chat/completions\-HAuthorization: Bearer$OPENCODE_ZEN_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ model: step-5-preview-free, messages: [ {role: user, content: 用一句话介绍稀疏混合专家架构的优点。} ], stream: true }记得把$OPENCODE_ZEN_API_KEY换成你从 opencode.ai/auth 复制的真实密钥。方式 C用 AI SDKTypeScriptOpenCode Zen 兼容ai-sdk/openai-compatible因此可以直接用 Vercel AI SDK 接入。先装包npminstallai-sdk/openai-compatible ai然后这样调用import{createOpenAICompatible}fromai-sdk/openai-compatible;import{generateText}fromai;constopencodecreateOpenAICompatible({name:opencode-zen,baseURL:https://opencode.ai/zen/v1,apiKey:process.env.OPENCODE_ZEN_API_KEY!,});const{text}awaitgenerateText({model:opencode(step-5-preview-free),prompt:解释一下 1M tokens 上下文能放多少内容用 A4 页数类比。,});console.log(text);配置特性Step 5 Preview 在 OpenCode Zen 端点支持的关键能力写代码时可以按需用特性说明流式输出stream: true工具调用Tool callingAgent 场景核心JSON Mode结构化输出JSON Schema 结构化输出按 schema 约束返回结构reasoning_effort取值low/medium/high控制推理强度Prompt 缓存缓存读取免费max_tokens默认 INF由模型自动决定输出长度下面是一个带结构化输出与推理强度控制的调用示例curlhttps://opencode.ai/zen/v1/chat/completions\-HAuthorization: Bearer$OPENCODE_ZEN_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ model: step-5-preview-free, messages: [ { role: user, content: 从以下日志中提取错误信息按 JSON 返回 {\error\: \\, \file\: \\, \line\: 0}。\n\n[INFO] booting\n[ERR ] NullPointerException at App.java:42 } ], response_format: { type: json_schema, json_schema: { name: log_error, schema: { type: object, properties: { error: {type: string}, file: {type: string}, line: {type: integer} }, required: [error, file, line] } } }, reasoning_effort: medium }五、接入主流工具这一节讲怎么把 Step 5 Preview Free 接到你日常用的几类工具里。核心就一条任何兼容 OpenAI API 格式的工具把 baseURL 指向https://opencode.ai/zen/v1、apiKey 填 Zen 密钥、model 填step-5-preview-free基本就能通。1. 通用思路OpenAI 兼容Step 5 Preview Free 的端点是 OpenAI 兼容格式所以你手头凡是支持「自定义 OpenAI baseURL / 自定义模型名」的工具都能接。需要填的三要素参数值Base URLhttps://opencode.ai/zen/v1API Key你的 OpenCode Zen 密钥Modelstep-5-preview-free2. 在 OpenCode 中作为 Agent 模型这是最顺手的用法。按上一节连接好 Zen、选好模型后OpenCode 自身的 Agent 能力工具调用、多会话并行、LSP 自动加载就可以直接叠加在 Step 5 Preview 上跑。配置里把 provider/model 标识写成opencode/step-5-preview-free3. 在自己的脚本 / 服务中参考上一节「方式 Bcurl」和「方式 CAI SDK」即可。要点是把环境变量配好避免把密钥硬编码进代码exportOPENCODE_ZEN_API_KEY你的密钥4. 多模态调用示例图片 文本Step 5 Preview 支持图片输入下面给一个带图片 URL 的调用curlhttps://opencode.ai/zen/v1/chat/completions\-HAuthorization: Bearer$OPENCODE_ZEN_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ model: step-5-preview-free, messages: [ { role: user, content: [ {type: text, text: 这张图表里 Y 轴最高值是多少对应哪个类别}, {type: image_url, image_url: {url: https://example.com/chart.png, detail: high}} ] } ] }注意图片部分用content数组文本和图片各一项detail可选low/high。六、局限性模型很强免费很香但预览版和免费额度都有限制提前了解可以少走弯路仍是预览版非最终 SOTA。Step 5 Preview 还在迭代当前成绩不代表它能力上限后续还会有更新版本。输出偏啰嗦。在评测中它会生成大量输出 token这会让「长输出场景」的成本优势被部分抵消。换句话说它更适合长上下文 / 多轮 Agent 场景发挥而不是那种「一个 token 都要抠」的极简短输出任务。BF16 权重尚未释放。截至查询日2026 年 10 月 11 日尚不能下载计划 10 月 15 日后开放。自托管门槛不低至少需要8×H100或4×H200或16×A100-80G集群。个人玩家基本走 API / 免费通道即可。OpenCode Zen 免费版速率低。无账户余额时速率限制较紧想跑批量任务建议充值 $20 以上。限时免费非永久。它是 Zen 轮换免费模型之一可能随时调整别把它当长期稳定的免费依赖。License 未定。开源权重许可候选为 MIT / Apache 2.0最终尚未敲定商用前需关注官方确认。终端类基准仍有提升空间。Terminal-Bench v4 当前为 33.3这类「在真实终端里干活」的任务难度高仍是后续迭代的重点方向之一。七、总结一句话总结 Step 5 Preview 免费这件事的价值它是当前少有的、能让你用一个免费入口摸到 600B 级旗舰 MoE 全部能力的机会——1M 上下文、原生多模态、强 Agent 与编程能力、零留存策略而且输入/输出/缓存读取全免费。适合谁想体验超长上下文跨文档分析、却不想自建集群的人。想给 Agent 任务找一个强且便宜现在甚至免费的基座模型的人。做软件工程、金融投研、深度研究需要工具调用 代码执行闭环的人。想截图问答、视频摘要又不想自己接 OCR/抽帧的人。行动建议也很简单现在就去https://opencode.ai/auth注册、拿密钥。装 OpenCode/connect连上 Zen/models选 Step 5 Preview Free。趁限时免费还在把你手头的长上下文任务、Agent 任务跑一遍看看它在你的真实场景里水位如何。预算够的话充 $20 提速率想要自托管等 10 月 15 日之后关注权重发布。预览版 限时免费意味着这是一个有窗口期的红利。早接早受益别等免费结束或权重开源之后才后悔没试过。八、参考链接StepFun 官网Step 5 Previewhttps://www.stepfun.com/step-5-previewStepFun 开放平台模型文档https://platform.stepfun.ai/docs/en/guides/models/step-5-previewOpenCode Zen 文档https://opencode.ai/docs/zenOpenCode GitHub 仓库https://github.com/opencode-ai/opencode觉得有用点赞 收藏 关注并留你最关心的内容后续考虑持续跟进更多相关内容。声明资源可能存在第三方来源若有侵权请联系删除