⚠️上下文窗口局限：主流 AI 模型普遍受限于 4K-32K 的上下文长度，导致技术方案文档需被强制拆分处理，破坏架构设计的连贯性。
⚠️跨行业文档识别缺陷：传统 OCR 技术在专业场景中表现不佳：金融合同关键字段漏提取、医疗处方剂量识别偏差、工业图纸表格重建失真等问题频发。
⚠️私有化部署效率瓶颈：企业部署专用 AI 模型需完成算力采购、环境配置及推理优化全流程，普遍耗时超 6 周。
现在，国内 AI 技术黑马 阶跃星辰 Step Fun 携旗下模型正式入驻 GitCode，为开发者带来
零成本工业级 AI 体验！
Step3：面向开发者的"全栈式"大模型
架构突破
- 稀疏化 MoE 架构：321B 总参数 / 38B 激活参数
- MFA 注意力机制：降低 KV 缓存 50%，8×A100 集群支持工业级吞吐
- AFD 解耦系统：分离 Attention / FFN 计算流，Hopper GPU 吞吐达 4039 token/gpu/s
多模态协同创新
- 轻量视觉通路：5B 视觉编码器压缩 token 至 1/16
- 两阶段防干扰训练：冻结视觉编码器保障主干网络稳定
- 语料三重过滤：相似度筛选+重采样+任务比例控制
实测性能优势
- 复杂场景理解：MMMU 跨领域知识理解超开源 SOTA 模型
- 工业推演能力：解析 10 人座次图生成 12 人商务排座方案
- 极致推理成本：百万 token 输入 1.5 元，输出 4 元
📮项目链接：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台
GOT-OCR-2.0-hf：统一架构的多模态文本理解引擎
核心能力
- 全格式文本解析：支持标准文档、场景文本、表格图表、数学公式、化学分子式及乐谱的联合识别
- 动态交互处理：通过坐标定位或色彩标记实现区域定向识别
- 跨页内容整合：原生支持多页文档连续语义重建
工业级工程特性
- 批量化推理：单次处理多张输入图像，避免循环调用开销
- 智能分块机制：自动切分非常规比例文档（如学术论文跨页排版）
- 格式输出兼容：原始文本可联动 verovio、matplotlib 等工具生成结构化渲染
应用场景验证
- 金融合同解析：定向提取关键字段
- 学术论文转换：跨页公式/图表协同重建
- 乐谱数字化：原始输出适配verovio渲染引擎
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Step-Video-T2V：超长视频生成工业级解决方案
架构突破
- 30B 参数量 DiT 骨干：48 层 ×48 头 3D 全注意力机制
- 深度压缩 VideoVAE：16× 空间压缩 + 8× 时间压缩（ 128 倍数据浓缩）
- 视频 DPO 强化：基于人类偏好优化，显著降低画面伪影
性能标杆
生成能力：
► 最大 204 帧连续视频
► 支持 768×992 高分辨率生成
推理效率（A100×4 实测）：
► 544×992×136 帧：72.48GB 显存 / 408 秒（启用 FlashAttention）
► 完整 204 帧生成需 80GB 显存级GPU
关键技术
- 3D-RoPE 编码：动态适应任意视频时长与分辨率
- QK-Norm 机制：确保 48 层深度网络稳定训练
- 流匹配训练法：优化噪声到潜空间的映射过程
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Step-Audio：开源音频处理基础架构
技术突破
- 130B 多模态基座：单模型同步支持语音识别/对话/合成/克隆
- 双码本 Token 化引擎：
- 语义码本：1024 词表（16.7Hz）
- 声学码本：4096 词表（25Hz）
- 2:3 时序交织对齐
- 可控语音生成：支持 20+ 方言/情绪/语速/韵律（说唱/哼唱）
核心组件
- 流匹配声码器：离散 token →高保真波形转换（MOS 4.11）
- 实时推理管线：语音活动检测→流式 Token 化→推测式生成（40% 提交率）→14:1 上下文压缩
- 指令控制引擎：方言（四川话/粤语）· 情绪（愤怒/欢快）· 韵律（说唱/朗诵）精准调控
权威认证
- ASR 性能：Aishell-1 测试集 CER 0.87%
- TTS 自然度：SEED 评测集 SSIM 0.812
- 对话智能：StepEval-360 综合得分 4.11
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Step1X-Edit：工业级图像编辑统一架构
核心能力突破
- 多模态指令编辑：支持文本/图像混合指令驱动（示例：”将西装换成唐装并添加水墨背景”）
- FP8 量化推理：显存需求降至 18GB（1024px 图像），速度提升 40%
- LoRA 微调系统：单卡 24GB GPU 支持角色特征定制（如动漫手部修复）
技术架构创新
- 多模态理解器：Step 系列 LLM 融合图像语义与文本指令，复杂指令准确率提升 35%
- 扩散解码引擎：潜在嵌入空间优化+动态降噪调度，1024px 图像生成仅需 5.82秒（4×H800）
- TeaCache 加速：阈值自适应缓存机制（默认 0.2 平衡效率/质量），推理速度提升 300%
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开源愿景
阶跃星辰将核心 AI 模型在 GitCode 平台开源，旨在构建开发者共建的技术生态，未来还将进一步开放更多工业级模型，提供持续优化的基础架构支持。GitCode 团队也将同步开放工具链资源与部署通道，助力开发者快速实现场景落地。
诚邀全球开发者参与模型优化、行业适配器开发及标准建设，共同推动 AI 技术的开放进化。
📮加入协作：
GitCode 项目主页：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台
