模型选择

命名规则

阶跃星辰采用由版本号、系列名称及版本标识组成的模型命名体系，以区分不同模型的迭代版本、产品定位与能力侧重。例如，Step 5 Preview、Step 3.7 Flash 和 Step 3.5 Flash 均通过名称中的不同要素呈现模型的基本信息，为用户识别和比较模型提供依据。

在这一命名体系中，版本号用于标明模型的迭代版本；“Preview”为版本状态标识，表示该模型属于预览版本；“Flash”则为系列名称，强调模型在推理速度与工具调用能力方面的特点。因此，理解模型名称时，应结合版本号、系列名称和版本标识进行综合判断，而不宜仅依据版本号推断模型的能力差异。实际选型时，还应结合具体任务需求、官方能力说明及评测结果，选择适用的模型。

模型对比

不同模型的定位与适用场景如下，可结合任务复杂度、输入类型及处理效率进行选择。

模型	定位	适用场景
Step 5 Preview	面向真实任务的新一代旗舰基模	软件工程、长文档分析、研究整理及复杂专业任务
Step 3.7 Flash	原生多模态高速推理模型	截图与图表理解、视频分析、兼顾速度的智能体任务
Step 3.5 Flash	高速文本推理与工具调用模型	代码处理、文本分析及多步骤工具调用

当前模型

不同模型支持的输入类型、上下文长度和推理设置有所不同。应同时检查资料形式与任务需求，不能仅根据模型名称判断是否适用。

Step 5 Preview

发布时间：2026 年 9 月 20 日
特点：面向真实任务的旗舰基模，重点支持编程、软件工程、专业知识工作及复杂任务。支持文本、图片、视频输入，提供 1M tokens 上下文，适合长文档分析、多份资料整合和深度研究。
消耗情况：缓存命中的输入适用较低费率；长文档分析、资料整合及复杂智能体任务的实际费用，取决于输入规模、输出长度和模型调用次数。

Step 3.7 Flash

发布时间：2026 年 5 月 29 日
特点：原生支持图片与视频理解，兼顾高速推理、工具调用及代码处理。支持文本、图片、视频输入，提供 256K tokens 上下文，适合截图、图表、界面和视频分析，以及多步骤智能体任务。
消耗情况：图片、视频理解及多步骤任务的费用，需结合实际计量的输入、输出用量核算；命中缓存的输入按对应优惠费率结算。

Step 3.5 Flash

发布时间：2026 年 2 月 2 日
特点：强调高速文本推理、代码处理与工具调用，适合文本分析、编程及多步骤智能体任务。仅支持文本输入，提供 256K tokens 上下文。
消耗情况：文本分析、编程及工具调用过程中的模型费用按实际用量累计，重复输入内容在命中缓存时适用较低费率。

思考强度

Step 5 Preview 与 Step 3.7 Flash 支持低、中、高三档推理强度，分别对应 low、medium、high。使用 AI Studio 时，可在所选模型支持的情况下，通过 模型设置 中的 思考模式 调整。Step 3.5 Flash 仅支持低、高两档推理强度。通过调整思考强度，可改变模型处理问题时的推理投入。较高强度通常伴随更长的响应时间和更多 token 消耗。建议结合以下场景选择：

强度	适用场景
低	简单问答、摘要改写、格式转换和信息提取，目标明确、处理步骤较少
中	常规分析、代码修改和多份资料整理，需要一定规划及多步骤处理
高	复杂推理、问题排查、代码分析和任务规划，需要处理多项依赖并反复核验

选择强度时，不必仅根据任务名称判断。例如，同样是处理活动资料，提取时间和地点通常只需低强度，比较多份活动方案并提出调整建议，可使用中强度，分析预算、人员和场地之间的冲突，则可能需要更高强度。

以下示例适用于支持相应推理强度的模型，{} 内的内容为可替换变量，使用时根据实际需求填写。

① 信息提取：低

资料范围明确，只需提取固定字段并整理格式，可使用 低。

请从以下{社区读书活动通知}中提取信息。

提取字段：{活动名称、举办时间、活动地点、报名方式、报名截止日期}。
输出形式：{Markdown 表格}。
通知未提及的字段填写“未说明”，不要自行补充。

通知正文：
{粘贴活动通知}

② 方案比较：中

需要按照统一标准比较多份资料，并结合限制提出建议，可使用 中。

请比较我提供的{三份校园阅读活动方案}，供{学生会}选择。

比较维度：{活动目标、参与人数、人员安排、场地要求、预算构成}。
约束条件：{总预算不超过3000元，筹备时间不超过两周}。

先整理对比表，再说明各方案的优势、限制和需要补充的信息。
建议须对应方案中的具体内容，不添加资料中没有的费用或资源。

③ 问题排查：高

需要结合日志、接口文档和代码定位问题，并比较多种原因时，可使用 高。

请分析我提供的{订单同步服务日志、接口文档和相关代码}，
定位{订单状态偶发重复更新}的可能原因。

分析要求：
1. 梳理请求、重试和状态更新之间的执行顺序；
2. 检查并发处理、幂等判断和异常重试逻辑；
3. 为每项判断注明对应日志或代码依据；
4. 区分已确认的问题、可能原因和仍需验证的假设。

先输出排查结论与验证步骤，不直接修改代码。
资料不足时，列出需要补充的日志或配置，不自行推断。

使用技巧

为兼顾回答质量、等待时间与调用消耗，建议按照“确认支持→明确需求→评估难度→逐步调整”的顺序设置强度：

确认模型支持：先检查当前模型支持的推理强度，再设置相应参数。不同模型和接入工具的配置方式可能不同，不宜直接复制其他模型的设置。
补全任务要求：思考强度不能弥补资料与需求的缺失。应先交代任务目标、参考内容、限制条件及交付形式，再决定是否提高强度。
合理设置强度：简单任务使用较高强度，可能增加耗时与消耗，却未必改善结果；复杂任务使用过低强度，则可能出现步骤遗漏或分析不充分。
依据结果调整：暂时无法判断任务难度时，可在模型支持的情况下先使用 中 获取初步结果，再根据遗漏、错误及核验情况调整，无需直接选择最高推理强度。
核对实际消耗：选取具有代表性的任务，比较不同设置下的质量、耗时及 token 或 Credits 消耗，以实际表现确定长期使用配置。

模型参数

在参数设置中，可通过各参数对应的滑块调整数值，按任务需要设置生成内容的多样性、长度及重复倾向。各项设置的具体用途如下：

设置项	功能说明
`temperature`（温度）	用于调节生成内容的随机性。数值较低时，表达通常更集中、稳定；数值较高时，措辞和内容组合更具变化，适合创意构思与多版本写作。
`top_p`（核采样）	用于限定生成下一文本单元时的候选范围。模型优先保留概率较高的候选项，直至累计概率达到设定阈值。数值较低时，候选范围通常更集中。
`max_tokens`（生成长度上限）	用于限制单次回答最多生成的 Token 数量。Token 是模型处理文本的基本单位，与中文字数并非一一对应；达到上限时，回答可能被截断。
`frequency_penalty`（频率惩罚）	根据文本单元已经出现的频率，调整其再次出现的倾向。设置为正值时，可减少重复用词或反复生成相同句子的情况。

根据实际任务调整参数时，建议注意以下几点：

按需调整：资料整理、信息提取等任务，可尝试降低 temperature，使表达更集中；创意写作、标题构思等任务，可适当提高，增加表达变化。
单项比较：temperature 与 top_p 都会影响生成的多样性，通常建议优先调整其中一项，保持另一项不变，便于比较效果。
控制长度：根据任务需要设置 max_tokens，并在提问时明确篇幅要求。实际生成长度还受模型输出上限和上下文容量限制。
减少重复：当回答存在明显的重复表达时，可适当提高 frequency_penalty；涉及专业术语、固定名称或必要复述时，应避免设置过高。

选用建议

模型选用应兼顾输入能力、任务复杂度、处理时间与调用消耗。建议先用具有代表性的任务验证效果，再根据结果调整模型和思考强度，避免仅凭名称或版本号判断是否适用。

日常问答： 在阶跃 AI 中进行写作、问答或资料整理时，可先使用当前提供的回答模式。需求中应写明目标、参考资料和输出形式，减少因信息不完整而产生的反复修改。

长篇资料： 需要处理较长代码、多份文档或复杂专业问题时，可考虑 Step 5 Preview。即使模型支持较长上下文，也应优先提供与任务相关的资料，并检查关键内容是否被完整读取。

任务： Step 5 Preview 与 Step 3.7 Flash 均支持图片和视频输入。需要分析截图、图表或视频，并兼顾响应速度时，可优先尝试 Step 3.7 Flash。

高频文本任务： 纯文本批量处理、代码工作流及高频工具调用，可考虑 Step 3.5 Flash 或 2603 版本。正式批量执行前，宜先用少量样本验证准确性与消耗。

订阅调用： 通过 Step Plan 调用 Step 5 Preview 时，应关注分时段计费规则。当前北京时间周一至周五（不含中国法定节假日）9:00—12:00、14:00—18:00 为高峰时段，Credits 消耗速率为平时的两倍，具体以套餐说明为准。

结果优化： 回答不符合预期时，应先检查任务目标、资料质量、约束条件和输出要求，再考虑提高思考强度或更换模型。涉及关键数据和实际操作的结果，仍需进行必要核验。

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