对于OpenClaw这种需要复杂推理、长时间运行的Agent系统，用户更加倾向速度快、推理强、成本低的模型。而Step 3.5 Flash恰恰满足了OpenClaw用户的痛点。

Step 3.5 Flash***用稀疏MoE架构，每个token仅激活约110亿参数（总计1960亿），在单请求代码类任务上最高推理速度可达每秒350个token。在Agent场景和数学任务上，Step 3.5 Flash的能力逼近闭源模型，能够胜任复杂、长链条任务，是阶跃星辰迄今最强的开源基座模型。

这款模型一经发布，便受到大量海外开发者的关注好评，向来低调的阶跃星辰研发团队，罕见现身Reddit r/LocalLLaMA社区回答全球开发者有关Step 3.5 Flash的提问。

有开发者提问：在规划Step 3.5 Flash时，你们是否心中已经瞄准了这个特定的“最佳平衡点”：89 tokens/参数，并且正好卡在消费级硬件规模的上限（128GB 用于 Q4 量化，11B 激活参数以保证实用的运行速度）？

阶跃星辰CTO朱亦博回复称，团队的确有明确目标，即让相关模型能够运行在128GB内存系统中。他发现，目前市场上约230B规模的模型，刚好超出了其个人MacBook Pro设备4位量化的承受范围，因此他便要求团队对模型规模进行了适当缩减。

从开发者的角度去研发产品，而不是让开发者来适应产品。有开发者说，这正是他觉得兴奋的地方。

有外网网友分享称，对Step 3.5 Flash的印象很深刻，已经将该模型作为自己OpenClaw的主力Agent。

二、有求必应，阶跃星辰Step 3.5 Flash全链路“开诚布公”

在与阶跃星辰研发团队的沟通中，有开发者希望阶跃星辰可以将基础模型与指令/思考模型一起发布，这样社区就可以对它进行微调了。

阶跃星辰对开发者有求必应，阶跃星辰将Step 3.5 Flash的Base权重、Midtrain权重、Steptron训练框架一同开源，希望通过更彻底的开源，让开发者能够以Step 3.5 Flash为基座进行更深度模型定制，打造真正属于自己的Agent。

这一举动在当前大模型开源趋于保守的环境下，显得颇为彻底。开源不到24小时，海外社区对阶跃星辰的进一步开源的反馈十分热烈。

还有开发者赞叹说，Step 3.5 Flash速度十分惊艳，与OpenClaw的自然兼容性也很出色。

三、开发者用脚投票：从应用出发，才能让AI更好地应用

从全球开发者们使用大模型构建Agent的实践反馈中，我们也可以看出：

最近一两年，AI的核心是“理解用户”，大模型比拼的是谁更懂人的语义、谁的上下文更长。而2026年的分水岭在于，AI的核心正在向“执行任务”迁移，比的是谁能让AI真正操作工具、谁能帮人类做更多的事情。

而阶跃星辰的技术路线，正是围绕着“让AI做事”展开。

在阶跃星辰团队与全球开发者的交流中，他们说了这样一句话：“Step 3.5 Flash的目标，从一开始就是三件事：智能密度、推理与生成速度、Agent能力。目标清晰后，算法、数据与基础设施会自然对齐。”

这句话很清晰地反映出了阶跃星辰“让AI做事”的技术路径。在他们的逻辑里，一个模型好不好，不再只看它在基准测试上刷了多少分，而是看它能不能在开发者的本地机器上跑起来、跑得快、跑得稳。

最近，阶跃星辰也登上了央视焦点访谈，首席战略官李璟在节目中说到，在这半年以来，阶跃星辰在AI应用与融入人们生活的方面投入了更多的研发力量，AI已经从能听懂你说话进化到能帮你做事。

以应用来作为牵引指导多模态的发展，用应用落地的目标倒推基座大模型的研发，是阶跃星辰的发展主线。

结语：阶跃星辰选择了一条难走但正确的路

如果说2025年是国产大模型的“爆发之年”，那么2026年或将成为AI的“分水岭”，谁能找准AI落地价值与场景，谁就有可能突出重围。

阶跃星辰认准的“应用牵引多模态发展”发展路径，是一条难走但正确的路，他们认准AI的价值不在于对话，而在于它能走进多少人的生活，能帮人们做到多少事。这或许正是国产大模型从“流量竞争”走向“价值竞争”的一个缩影。

喧嚣终会退去，真正留下的是那些能扎根场景、解决实际问题的技术。返回搜狐，查看更多