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#74

Step 3.7 Flash

Stepfun रिलीज़: 2026-05-29 परीक्षण किया गया: 2026-05-29 11:53 stepfun/step-3.7-flash::high
198B कुल (11B सक्रिय)MoEमुक्त स्रोत
(high) (medium) (low)

सारांश

Step 3.7 Flash AI BENCHY पर 7.1 स्कोर करता है और #74 पर है। इसकी reliability 9.9, pass rate 65.8%, कुल लागत $0.960, और औसत response time 49.43s है।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

घोषित
पैरामीटर
198B कुल (11B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
मुक्त स्रोत
लाइसेंस
Apache-2.0

संगति

8.2

कुल आउटपुट टोकन

828,084

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.200 / 1M

आउटपुट कीमत

$1.150 / 1M

कैश पढ़ने की कीमत

लागू नहीं

कैश लिखने की कीमत

लागू नहीं

कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 9

प्रति प्रयास पास दर: 65.8%

अस्थिर टेस्ट

4

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

49.43s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 192.75s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 988.58s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#74 Step 3.7 Flash

high
लागत
$0.007
समय
63.6s
टोकन
6,030 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-08-14 02:45 दोबारा परीक्षण 6.8 10.0 $1.229 तुलना करें
2026-07-16 22:46 नया टेस्ट जोड़ा गया 6.9 10.0 $1.207 तुलना करें
2026-06-04 14:10 नया टेस्ट जोड़ा गया 7.0 10.0 $1.148 तुलना करें
2026-05-29 11:53 पहला रन 7.1 9.9 $0.960 वर्तमान रन

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-05-29 11:53 · पहला रन60/60 प्रयास7.18.29.911/204828,0840$0.96049.43s
2026-07-16 22:46 · नया टेस्ट जोड़ा गया66/66 प्रयास6.98.010.011/2251,032,39598,691$1.20764.68s
अंतर—+0.3+0.2-0.10-1-204311-98691-$0.248-15254ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 66/66 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

त्वरित तुलना

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 10.0 10.0
कोडिंग 3.6 4.6
संयुक्त 10.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 10.0 10.0
डोमेन-विशिष्ट 4.1 4.4
Samanya Buddhimatta 5.5 10.0
निर्देश पालन 9.8 10.0
पहेली समाधान 5.3 7.2
टूल कॉलिंग 10.0 10.0
सामान्य ज्ञान 3.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल