StepFun

Step 3.7 Flash

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
76
ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স

StepFun-এর গতি-প্রথম ওপেন রিজনিং মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি আল্ট্রা-দ্রুত response cycles মধ্যে ইন্টারঅ্যাক্টিভ environments.

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

প্রোভাইডার
StepFun
ক্যাটাগরি
lightweight
রিলিজ তারিখ
2026-05
নলেজ কাটঅফ
March 2026
আর্কিটেকচার
High-Velocity Open Reasoning MoE
প্যারামিটার
Confidential / 70B MoE
কনটেক্সট উইন্ডো
256K tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
8K tokens
ক্যাশড ইনপুট রেট
$0 / 1M tokens
ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
Standard rate
কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
Free / Self-Hosted
রিজনিং মোড
Yes (Chain-of-Thought)
রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
Fixed
টুল ও ফাংশন কলিং
Yes
স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
Yes
ওপেন-ওয়েটস
Yes (Open Source / Self-Hostable)
ইনপুট মোডালিটি
text
আউটপুট মোডালিটি
text
অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗

ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা

API ডেটা ট্রেইনিং পলিসি
জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)
মডেল লাইসেন্স ও কমার্শিয়াল রাইটস
Open-Weights Research & Commercial License
ডিপ্লয়মেন্ট ও ক্লাউড এন্ডপয়েন্ট
লোকাল GPU (Ollama/vLLM), AWS/GCP/Azure এবং ম্যানেজড API
আউটপুট কপিরাইট ও মালিকানা
জেনারেটেড আউটপুটের পূর্ণ বাণিজ্যিক মালিকানা ব্যবহারকারীর

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা

একই পেজে একাধিক মডেলের সাথে তুলনা করুন →
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
step-3-7-flash
সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2028 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইঞ্জিনিয়ারিং ও প্রাইসিং ওয়ার্কবেঞ্চ

Step 3.7 Flash: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন

500 / দিন
4,000 tok
1,000 tok
মাল্টি-টার্ন চ্যাট ডেপথ (কনটেক্সট রি-বিলিং):১ টার্ন (সিঙ্গেল প্রম্পট)
50%
আনুমানিক মাসিক API খরচ (৩০ দিন)
ফ্রি / $0
সাবস্ক্রিপশন ($20/মাস) বনাম API

এই মডেলটি ওপেন-ওয়েটস বা ফ্রি টিয়ারে উপলব্ধ, তাই কোনো মাসিক সাবস্ক্রিপশন ফি নেই।

একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা

Step 3.7 Flash (Active)
$0.00
প্রতি মাসে
Gemini 2.5 Flash
$18.00
প্রতি মাসে
DeepSeek V3
$32.70
প্রতি মাসে
GPT-4o
$300.00
প্রতি মাসে
Claude 3.7 Sonnet
$405.00
প্রতি মাসে

লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)

আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।

Chars / Words
175 / 24
OpenAI o200k
~46 tok
Claude BPE
~49 tok
Llama / DeepSeek
~51 tok

হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)

সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Step 3.7 Flash-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:

ক্যাসকেড মাসিক বিল:$13.50/mo
এই মডেলটি ইতিমধ্যে আল্ট্রা-লো-কস্ট বা ফ্রি টিয়ারে রয়েছে।

বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার

বেঞ্চমার্ক এনসাইক্লোপিডিয়া
কোডিং (84)রিজনিং (76)জ্ঞান (MMLU) (73)স্পিড (100)কনটেক্সট (85)সাশ্রয় (98)
Step 3.7 Flashফ্রন্টিয়ার গড় (Median)
MMLU-Pro
73%
HumanEval
84%
Chatbot Arena Elo
1275pts

শক্তিশালী দিকসমূহ

  • ব্যতিক্রমী প্রজন্ম থ্রুপুট (160 tps) সহ সাব-300ms initial response
  • Spacious 256K কনটেক্সট উইন্ডো available সহ ওপেন-ওয়েটস
  • এর জন্য অপ্টিমাইজড দ্রুত dialogue লুপ এবং স্বল্প-লেটেন্সি এজেন্ট orchestration

সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়

  • রিজনিং ceiling হয় কম চেয়ে ডেন্স ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো এর ওপর Olympiad STEM
  • কম বিশেষায়িত মধ্যে esoteric প্রোগ্রামিং ভাষাসমূহ

সম্পাদকীয় মূল্যায়ন

speedy ওপেন-ওয়েটস reasoner যা prioritizes turnaround গতি ছাড়াই sacrificing সঙ্গতি.

সবচেয়ে উপযুক্ত: দ্রুত ইন্টারঅ্যাক্টিভ চ্যাটবট, দ্রুত এজেন্ট action লুপ, এবং উচ্চ-frequency শ্রেণিবিভাগ

Step 3.7 Flash সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

Step 3.7 Flash-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+

StepFun-এর Step 3.7 Flash ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $0 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $0। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 0% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।

Step 3.7 Flash-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+

আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।

Step 3.7 Flash-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+

Step 3.7 Flash-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 256K tokens, যা প্রায় 192,000টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 512 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 8,192 টোকেন।

Step 3.7 Flash কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+

হ্যাঁ, Step 3.7 Flash একটি ওপেন-ওয়েটস (Confidential / 70B MoE) মডেল। আপনি Ollama, vLLM বা llama.cpp ব্যবহার করে নিজের GPU বা লোকাল সার্ভারে এটি ডাউনলোড করে চালাতে পারবেন।

Step 3.7 Flash API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+

জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)। লাইসেন্সের ধরন: Open-Weights Research & Commercial License। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।

কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Step 3.7 Flash-এর স্কোর কত?+

Step 3.7 Flash-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 76/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ N/A%, GPQA Diamond-এ N/A%, MMLU-Pro-তে 73% এবং Arena Elo-তে 1275 স্কোর অর্জন করেছে।

Step 3.7 Flash কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+

Step 3.7 Flash মূলত দ্রুত ইন্টারঅ্যাক্টিভ চ্যাটবট, দ্রুত এজেন্ট action লুপ, এবং উচ্চ-frequency শ্রেণিবিভাগ-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: speedy ওপেন-ওয়েটস reasoner যা prioritizes turnaround গতি ছাড়াই sacrificing সঙ্গতি.

সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি

সব পরিভাষা দেখুন →

Step 3.7 Flash-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:

টোকেন (Token)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।

বেঞ্চমার্ক (Benchmark)

একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।

কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window)

একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।

রিজনিং মডেল (Reasoning Model)

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত এআই মডেল, যা দ্রুত অনুমানের বদলে সময় নিয়ে গভীরভাবে যুক্তি বিশ্লেষণ করে জটিল গণিত, বিজ্ঞান ও সফটওয়্যার আর্কিটেকচার সমস্যা সমাধান করে। যেমন: OpenAI o3 ও DeepSeek R1।

চেইন অব থট (Chain-of-Thought / CoT)

একটি ধারাবাহিক চিন্তন কৌশল যেখানে এআই মডেল চূড়ান্ত উত্তর দেওয়ার পূর্বে ধাপে ধাপে অন্তর্বর্তী যুক্তি ও গণনা প্রদর্শন করে। OpenAI o3 এবং DeepSeek R1 জটিল গণিত ও কোডিং সমাধানে এই পদ্ধতি প্রয়োগ করে।

টুল কলিং (Tool Calling)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের এমন সক্ষমতা যার মাধ্যমে এটি বুঝতে পারে কখন বাইরের তথ্য বা ক্রিয়া প্রয়োজন এবং কাঠামোগত JSON আর্গুমেন্ট তৈরি করে ক্যালকুলেটর, ওয়েব সার্চ বা ডেটাবেস ফাংশন আহ্বান করে।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: StepFun Open Weights Hub↗