阶跃星辰携Step 5冲刺第一梯队：全栈模式能否破局

阶跃星辰正试图加快跻身大模型第一梯队的步伐。

9月下旬，阶跃星辰发布原生支持文本与视觉输入的Step 5 Preview，主打编程、专业知识工作以及长程AI智能体任务。模型上线初期，免费试用政策引发了一波关注，在第三方评测机构Artificial Analysis的智能指数中，Step 5 Preview一度与Kimi K3并列开源模型全球第二。这是阶跃星辰自2023年4月由前微软全球副总裁姜大昕创立以来，在开源榜单中取得的最高排位。

这一进展恰好处于其资本运作的关键节点。今年上半年，原旷视科技联合创始人印奇出任阶跃星辰董事长，随后公司迅速跑完股份制改造、拆除红筹架构并向港交所秘密递交上市申请。然而，在月之暗面、深度求索、智谱等头部厂商格局渐趋稳固的背景下，仅凭一款新模型的发布，阶跃星辰真能坐稳第一梯队吗？

评测亮眼与调用冷清：技术能力尚未转化为规模优势

评估大模型是否立足第一梯队，通常需要兼顾基准能力与市场实际使用规模。

从基准测试数据来看，Step 5 Preview的优势集中在代码、AI智能体、浏览检索和长上下文任务。在GPQA Diamond、Terminal-Bench v2.1等评测中，模型展现出了处理专业复杂工程任务的能力。在官方自建的StepCodeBench测试中，该模型排名第三，落后于Claude Opus 5和GPT-6 Astra，领先于部分国产开源竞品。

在第三方机构Artificial Analysis的智能指数中，Step 5 Preview得分为44分，发布初期曾位列开源第二，但随后因小米MiMo等新模型的推出下滑至第三，距离排名第一的海外闭源旗舰Claude Opus 5.5（58分）仍有明显断档。

在更贴近开发者实操体验的Arena竞技场WebDev网页开发总榜中，Step 5 Preview排名第30位，而阿里的Qwen3.8 Max与月之暗面的Kimi K3分别处于第7和第10位。在前端美学设计与复杂代码联动的任务中，该模型与国内头部梯队仍存在体验差距。

一线开发者的反馈同样呈现两极化。Step 5 Preview的代码生成较稳定，遇到报错时具备良好的自我修正与持续推进能力；但其机制偏向“牺牲推理效率换取智能”，输出Token较多、等待时间偏长，导致实际调用成本偏高。在类似性能区间内，开发者往往更青睐综合等待成本更低的替代方案。

调用规模的差距则更为直观。截至9月下旬，在聚合调用平台OpenRouter的公开周榜中，排名前列的国产模型由DeepSeek、智谱GLM及小米MiMo占据，Step 5 Preview未进前十。此前阶跃星辰的轻量模型曾因生态工具短暂登上高位，但并未转化为长期稳定的开发者黏性。

估值与商业化：亟待验证的可复用收入资产

商业化资产的差异直接体现在资本估值上。阶跃星辰Pre-IPO的目标估值约100亿美元，明显低于月之暗面（约500亿美元）及深度求索的市场预期。后两者分别凭借Kimi建立的C端用户心智与DeepSeek构建的开发者生态，形成了具备持续复用价值的核心资产。

从财务表现看，阶跃星辰2025年营收约5亿元，与智谱（7.24亿元）和MiniMax（5.43亿元）在同一数量级。然而进入2026年，同行的商业化步伐显著加快：智谱上半年实现收入9.54亿元，其中开放平台及API收入占比达86.5%；MiniMax上半年营收超过1.16亿美元，开放平台与C端AI原生产品收入均实现倍数级增长。

同行将营收牢固建立在稳定的高频API调用或用户订阅上，而阶跃星辰预计2026年约12亿元的收入中，终端授权、API及企业定制交付的具体构成尚未充分公开。缺乏透明且可持续复用的收入结构，成为压制其二级市场定价的重要因素。

“全栈”路线的三重突围关卡

在大模型厂商普遍聚焦长板的当下，阶跃星辰选择了一条涵盖“底层模型、中层系统与智能体、上层终端”的全栈路径。

全栈战略若要跑通，企业要么在核心环节具备极高议价权，要么整体形成紧密的数据与体验闭环。但阶跃星辰在每个层级都面临正面阻击：

1. 模型层战线偏长。 阶跃星辰同时布局了通用大模型、端侧模型Step Edge、语音StepAudio以及图像模型。除实时多模态语音模型在智能座舱等特定场景占据一定先发优势外，通用文本与图像模型在竞争激烈的市场中尚未建立起难以撼动的护城河，覆盖面过宽也带来了高昂的维护成本。

2. 系统与智能体受制于外部生态。 公司推出了智能体操作系统Step AOS与个人智能体Amoo，旨在实现跨应用调度与端云协同。但智能体要实现深度的复杂任务执行，必须依赖支付宝、美团、滴滴等第三方平台开放系统级权限，这一层闭环的主动权难以完全由自己掌握。

3. 终端硬件模式过重。 阶跃一方面为手机厂商供应算法，另一方面推出自有品牌硬件STEPX手机。给外部大厂供货，正面临主流手机品牌加强端侧模型自研的替代风险；而亲自涉足自有硬件，则必须承担供应链、库存、渠道和售后的重资产投入。在消费者换机周期拉长、迁移成本极高的现实下，单纯依靠AI智能体功能很难驱动大规模硬件替换。

全栈设计本应环环相扣，但在当前阶段也可能互相牵制。随着资本市场对大模型企业的考核转向真实的造血能力与商业确定性，阶跃星辰在挂牌上市前，仍需尽快在核心业务线中跑出具备持续复购能力的收入飞轮。