每刻深思携空间光计算方案亮相WAIC，并与科华数据达成战略合作
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英伟达支持的Upscale AI发布跨厂商AI芯片互联平台Token Fabric
Odaily星球日报讯 英伟达支持的 AI 基础设施初创公司 Upscale AI 正式推出 Token Fabric 平台，目标是让客户在同一数据中心内把不同供应商的 AI 芯片连接起来。该平台融合硬件与软件，并搭载基于英伟达 Spectrum-X 技术的设备，从而实现跨厂商 AI 处理器的互联互通。 按照规划，Token Fabric 的首个版本将于今年第四季度面世，用于连接数据中心内的 AI 芯片集群，完整平台则将在 2027 年前分阶段落地。融资方面，Upscale AI 今年 6 月完成 1.9 亿美元扩展轮融资，由印度亿万富翁 Azim Premji 旗下投资机构 Premji Invest 领投，英伟达、Salesforce 及新加坡淡马锡等参投。截至目前，公司累计融资 5 亿美元，估值约 20 亿美元。（路透社）
阶跃终端STEPX Neo智能体手机获工信部入网许可 将于10月上市
火星财经消息,阶跃终端STEPX Neo智能体手机已获得工信部入网许可。据悉，该机为阶跃终端首款大模型原生智能体手机，从模型、系统、硬件等方面为智能体原生打造，预计将于10月正式上市。 （科创板日报记者 黄心怡）
阶跃星辰开源Step Code：自测追平DeepSeek Harness，token更省
动察 Beating AI 快讯，阶跃星辰开源 AI 编程工具 Step Code v0.1.0，采用 MIT 许可证。它直接跑在终端里，可以读写代码、跑测试和执行开发任务，还支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。内置的 StepPage 可以一条命令把本地静态网站发布到线上。 Step Code 主打少用 token。在阶跃自己的 Terminal-Bench 2.1 横评中，它完成 72/89 个任务，得分 80.9%，与 DeepSeek Harness 并列最高，但 token 用量更低。 阶跃自建的 Multi-Frame 长任务测试共有 150 道题，Step Code 完成 110 道，得分 73.3%，平均每题消耗 509 万 token，在对比的 6 款 harness 中同时拿到最高通过率和最低 token 用量。 不过阶跃没有公布这轮横评具体用了哪个底层模型，也没有拆解这些 token 是怎么省下来的。官方只提到 Step Code 与 Step 系列模型一起针对 token 消耗做过调优。 源码里也能看到不少「节流」设计：文件读取和命令输出会限长，搜索尽量缩小返回范围，长对话默认会压缩上下文，system prompt 也要求能直接调用工具就不要额外开 Agent。 还有一套更激进的 contextProjection，可以裁掉旧工具输出、重复结果和历史 reasoning，不过默认关闭。 综合来看，它的 token 优势来自模型和 harness 多处优化叠加。
阶跃新旗舰基座模型Step 5 Preview发布 跻身全球权威榜单开源前三
火星财经消息,阶跃星辰发布新一代旗舰基座模型Step 5 Preview，重点面向AI编程、软件工程、专业知识工作、金融等场景，提升模型在真实世界Agentic任务中的综合表现，在能力、成本、效率和场景覆盖之间实现良好平衡，进一步拓展智能与成本之间的最优边界。在全球权威榜单Artificial Analysis Intelligence Index（AA 综合智能指数）中，阶跃 Step 5 Preview 跻身全球开源前三。值得关注的是，该模型单任务成本仅为Claude Opus 5 的1/8。据了解，阶跃将于10月15日正式开源 Step 5 Preview。 （科创板日报记者 黄心怡）
阶跃Step 5正式发布，10月15日开源
动察 Beating AI 快讯，阶跃星辰正式发布旗舰模型 Step 5 Preview。它采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B，每次仅激活 27B，支持 100 万 Token 上下文和图文输入。API 和 Studio 已经全量开放，完整模型权重将在 10 月 15 日放出。 此前 Artificial Analysis 已经提前跑完评测。Step 5 Preview 在 Intelligence Index 得到 44 分，与 Kimi K3 Max 持平。AA 当前测得其输出约 100 Token/s，每项任务成本 0.71 美元；Kimi K3 Max 为 2 美元。 官方重点展示了它跑长任务的能力。阶跃让 Step 5 Preview 连续最多 24 小时自主优化一套 H100 GPU 内核。模型会自己改代码、跑测试、比较结果，再继续迭代。约 22 小时后达到 508 TFLOPS，同一实验中的 Claude Opus 5 为 493 TFLOPS。 另一项 24 小时实验里，Step 5 Preview 自己设计后训练数据，把 Qwen3-30B-A3B 在 AIME24 上的准确率从 53.3% 提到 60%，与 Claude Opus 5 持平，同时消耗更少的标注 Token。
阶跃Step 5偷跑：AA跑分追平Kimi K3，输出价不到1/5
动察 Beating AI 快讯，阶跃星辰还没正式官宣 Step 5，预览版已经提前出现在 Artificial Analysis。Step 5 Preview 是一款多模态推理模型，AA 标注其总参数约 600B、每次推理激活 27B，支持图片输入和 100 万 Token 上下文。 它在最新 Intelligence Index 得到 44 分，与 Kimi K3 Max 持平。Terminal-Bench 4.0 上，Step 5 Preview 得到 33%，Kimi K3 为 13%；SciCode 两者都是 59%。 Step 5 Preview 每百万输入 Token 1 美元，输出 2.7 美元；Kimi K3 分别为 3 美元和 15 美元。Step 5 的输出价格不到 K3 的五分之一，AA 跑完整套 Intelligence Index 的成本也只有 K3 的约四分之一。 阶跃星辰还没官宣 Step 5，但 AA 已经通过 StepFun API 跑完评测。参数和价格目前都还不是官方最终口径。