你們發沒發現，現在新模型發布，大家越來越不關注榜單排名和分數了。

大家逐漸有了一個共識，單點能力的價值正在弱化，能讓我的Agent干好活的模型，才是好模型。

做好Agent的基層模型，對于大模型廠商來說，很可能是未來更大的一塊蛋糕，下一個兵家必爭之地。

階躍星辰是比較快意識到這件事，并采取行動的模型廠商。這次階躍發布的新模型「Step 3.7 Flash」，聲稱是面向生產級Agent的高效模型。

于是，我在小龍蝦中添加了Step 3.7 Flash，用真實場景來看看效果。順便分享一下我日常獲取AI信息的工作流。

這里分為三步，廣泛抓取AI資訊 -> 深入獲取話題信息 -> 做成可視化信息圖。

第一步，抓取前沿AI資訊。

這個任務看似簡單，實則非常之復雜、繁瑣，成功率也不高。

我會給龍蝦大幾十個AI資訊網站，并按抓取策略分為三類，分別是RSS解析、Crawl4AI、Paywall或其他方案。不同網站的安全機制不同，抓取難度不同，也受網絡狀態影響。所以這一堆網站通常只有一小部分能抓出數據。

這次我讓Step抓取3日內的AI資訊。

發完指令，我本想刷刷手機，等著任務完成。過了幾分鐘，我瞥了一眼電腦，竟然完成了！成功抓取349條。

之前用Claude和Gemini，效果雖然好，但每次都得20分鐘起步，我一般放后臺執行。

我一看階躍開發平臺，只花了兩塊錢！大約只有Claude花費的1/20，而且還是第三方渠道，懂得都懂。

看看輸出文件。

首先，349條這個數量，就遠超我之前每次執行的結果。但有個小問題，會有一些泛科技、其他學科這種非精準AI類的資訊。

然后單看每個字段的結果，都不錯，沒有什么幻覺。尤其是原鏈接，我點開的幾個都是對的。以前測過能力中等的模型，鏈接地址很容易出現編造情況。

這一步對工具調用能力要求其實很高。它不光是簡單檢索，還要在RSS、腳本撰寫、程序運行、網頁抓取、鏈接讀取、文件寫入之間來回切換。

我以前用好幾個模型跑過這個任務，成功率和效果都一般。一進入這種多工具、多步驟流程，就容易出現漏步驟、重復調用、卡在無效鏈接上、中途忘記目標。

Step 3.7 Flash的工具調用鏈路比較穩，沒有把任務跑散。

第二步，針對想了解的話題，深入獲取更多信息。

這里分兩步，首先檢索話題的相關文章鏈接，然后整理匯總全部信息點。

這樣做的好處是，可以更全面了解整件事，包括延展事件和相似事件。并且按照事件邏輯梳理信息點，列出每個信息點對應的原文，可以更快速、清晰地閱讀，還能避免幻覺。

比如我想了解這個話題：

“Anthropic聯合創始人前往梵蒂岡，告訴教皇他們在AI模型中發現了‘令人不安’的東西”

把話題丟給龍蝦，讓它先收集鏈接，再匯總信息。

依然迅速完成任務。下面是兩個文件內容：

清晰，且準確。這兩份文件可以自己閱讀，也可以作為寫文章的素材來源。

一個真正能干活的Agent，不能只靠大模型的訓練數據回答問題，它必須會主動找資料、判斷來源、交叉驗證，再把搜索結果變成可引用、可追溯的結構化信息。

這里得益于Step自帶的檢索能力，任務完成得很絲滑。

第三步，生成可視化信息圖。

我搞了4個不同風格的信息圖。這里沒有指定具體風格，沒有復雜prompt，全憑Step自己發揮。

結果如下：

不錯吧，適合放在文章中，方便讀者理解和保存。

這里提一下，Step 3.7 Flash是具備原生多模態能力的。所以圖片理解、視覺檢索這些任務，Agent就不用調用外部工具了。

比如我把第一張信息圖的一部分截圖給它，讓它調整文字。

Step找到了對應位置，進行了正確修正。

工作流跑完，整體是超出我預期的。

咱實話實說，效果上的確Claude opus 4.7更勝一籌，但對于絕大多數日常任務，Step 3.7 Flash完全夠用，而且執行速度和花費上非常有競爭力。

就像第一步抓取AI資訊這種任務，日常用Claude opus 4.7屬實有點花不起。

網上好多人調侃，說AI并沒有讓我們更輕松，有了AI我反而更累。

我自己也有過這個階段，但現在AI實實在在的減輕了我的工作。轉折點就是，一個好用的Agent框架，搭配好一個穩定、高效、經濟承受范圍內的基礎模型。

比如我剛剛展示的工作，本就不需要多少人為參與，可在過去常常占滿我一天的時間，現在半小時搞定。省下的時間精力，可以支撐我做更多高價值的工作。

這套AI信息獲取工作流，這對AI博主有用，對產品經理、投資人、研究員、創業者也一樣有用。

我們缺的從來都不是信息量，而是信息獲取、整理和吸收的效率。

看完實測，咱說回Step 3.7 Flash模型本身。

光看模型名稱，你可能覺得這只是一個更快、更便宜的Flash模型。

但這次階躍給它的定位，不只是這樣。

按階躍星辰給它的定位，Step 3.7 Flash是面向生產級Agent的高效率Flash模型，為Agent、Coding、Search與多模態工作流而生，開放、開源可部署，并且為高效完成真實任務而優化。

什么是生產級Agent？

生產級任務不是一次回答，它是一串連續動作。理解目標，拆任務，搜索實時信息，讀文檔，篩選來源，整理證據，生成結果，再檢查有沒有遺漏、有沒有嚴格遵循指令。

中間任何一步慢一點、歪一點、漏一點，最后都會變成成本。

下一階段模型競爭，看的不會只是單點能力，而是Agent loop里的總效率。

便宜的模型，可能每次執行低效，跑完整個任務并沒省錢。

聰明的模型，可能執行緩慢，或價格昂貴，實際生產環境根本跑不起來，或跑不起。

所以現在大家對模型的要求，也可以說大家的Agent對模型的要求，是能不能以更低延遲、更低成本、更穩定的方式，把完整工作流跑完。

Step 3.7 Flash的價值，正好落在這里。

另外，提到生產級，必須要提開源。

對普通用戶來說，是否開源并不性感。但對做生產環境的人來說，開源意味著安全。

很多企業做Agent，重點考慮的是數據邊界、穩定性、版本可控、業務系統集成、長期維護。

Step 3.7 Flash作為開源、可本地部署的模型，給的是另一種掌控感。

可控性更強，部署更靈活，集成更深，信任才有地方落地。

而用戶的信任，就是模型廠商最大的籌碼。

Step 3.7 Flash還有一個點，原生多模態。

在很多場景中，數據并不都是文本形態。截圖、PDF、網頁、視頻，都會進入工作流。

過去開發者可能要額外編排視覺模塊，把圖片先交給OCR，再交給另一個模型理解，再把結果塞回Agent流程。

工程里最貴的，經常不是某個模塊本身，而是模塊之間的銜接。

Step 3.7 Flash的原生多模態意義就在這兒。視覺理解可以直接進入Agent工作流，和代碼生成、搜索、工具調用放在一起。

對開發者來說，這省下來的不只是一段prompt，更是編排成本。

最后，如果你還在為Agent尋找合適的模型，那 Step 3.7 Flash值得一試。 不用糾結紙面參數，把它放進你的真實工作流里，才能真正感受到它的效率與優勢。

與此同時，在AI產業化全速推進的當下，也期待更多廠商跳出參數內卷，深耕真實場景，推出更多貼合生產級需求、能落地、能干活的優質模型。

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