Passer au contenu principal
AITier

Step3 VL 10B

StepFunOpen WeightApache 2.0 · Usage Commercial

Description

STEP3-VL-10B is a lightweight open-source foundation model designed to redefine the trade-off between compact efficiency and frontier-level multimodal intelligence. Built on a unified, fully unfrozen pre-training strategy on 1.2T multimodal tokens integrating a language-aligned Perception Encoder with a Qwen3-8B decoder. Features Parallel Coordinated Reasoning (PaCoRe) to scale test-time compute for complex perceptual reasoning.

Date de sortie
2026-01-20
Paramètres
10.0B
Longueur du contexte
—
Modalités
—

Radar de capacités

8
general
0
coding
69
reasoning
51
science
48
agents
85
multimodal

Classements

Domaine#RangScoreSource
Classement codage626
4.0
AA
Classement général556
22.0
AA
Classement multimodal60
56.0
LS
Science352
42.0
AA

Scores de benchmarks (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

Multi-Challenge62.6%Aut.

Math

AIME 202587.7%Aut.
MathVista84.0%Aut.
MathVision70.8%Aut.

Multimodal

MMMU78.1%Aut.

Vision

MMBench91.8%Aut.

Indices d'évaluation AA

(Artificial Analysis)
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
69.0
Ifbench(Google Research (2023))
50.2
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
16.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
10.8
Intelligence Index(Artificial Analysis)
7.7
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
5.3
Lcr(Artificial Analysis)
0.0

Scores par catégorie LLM Stats

(LLM Stats (zeroeval))
Math
80
Multimodal
80
Reasoning
80
General
80
Healthcare
80
Vision
80
Chat
60
Communication
60

Tarification

Prix d'entréeGratuit
Prix de sortieGratuit
Prix mixte (3:1)Gratuit

Vitesse

Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s

Classement des Prix par Fournisseur

Aucune donnée de fournisseur disponible

Sources externes

LLM StatsArtificial Analysis