Step 3.7 Flash
Réseau Neuronal
Step 3.7 Flash est un modèle multimodal StepFun pour le texte, les images et la vidéo, disponible via l'API BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Step 3.7 Flash?
Step 3.7 Flash est un modèle multimodal StepFun basé sur l'architecture Mixture-of-Experts : la base linguistique compte 196 milliards de paramètres, mais environ 11 milliards sont activés par requête, et l'encodeur visuel intégré permet une compréhension native des images et vidéos. Grâce à cette architecture, le modèle reste rapide tout en conservant une haute qualité d'analyse des données textuelles et visuelles. Via BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes à l'usage, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre, permettant de comparer les réponses et de changer de modèle sans réécrire l'intégration : une API unique compatible OpenAI fonctionne avec une seule clé, le trafic est chiffré via AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Idéal pour analyser des captures d'écran, schémas et plans, décrire des vidéos, créer des assistants multimodaux via API, extraire des données de scans ou photos de documents, et concevoir des scénarios combinant texte et image.Questions fréquentes sur Step 3.7 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
step-3.7-flash est un modèle textuel de StepFun avec un contexte de 256 000 jetons. Il accepte du texte, des documents et des images, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions. Idéal pour analyser des documents volumineux, travailler sur le code, le débogage, les tâches STEM et l'intégration dans vos services via API.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 230 400 jetons, ce qui suffit pour une documentation volumineuse, une analyse de code étendue ou un long rapport complet, sans collage manuel. Le contexte de 256 000 jetons permet de conserver les documents sources et le résultat dans une même discussion.
Oui, le raisonnement avant réponse est une capacité du modèle : avant de formuler le résultat, il décompose la tâche étape par étape. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de données et débogage de code, où le processus est aussi important que le résultat.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite la connexion à des outils externes, bases de données et services. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents : oui, vous pouvez les envoyer avec du texte pour analyser une capture d'écran, un schéma, un tableau, un contrat ou une présentation. L'audio et la vidéo ne sont pas mentionnés dans nos données, nous ne pouvons donc pas le garantir ; il est plus simple de vérifier le format directement dans l'interface.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et des réponses, nous ne ferons donc aucune affirmation. Il est plus fiable de tester le modèle avec votre propre texte et de le comparer aux autres dans la même fenêtre : sur BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement à l'usage.