StepFun libera pesos abertos do Step 5 Preview, modelo chinês de 600 bilhões de parâmetros
StepFun lança pesos abertos do Step 5 Preview, modelo MoE de 600 bi de parâmetros com 1 milhão de tokens de contexto, direto rival da Meta e DeepSeek.

A startup chinesa StepFun publicou nesta semana os pesos abertos do Step 5 Preview, modelo de linguagem com 600 bilhões de parâmetros totais que pode ser baixado e rodado localmente por qualquer desenvolvedor. O lançamento reforça a disputa entre empresas chinesas e americanas pelo espaço de modelos de peso aberto, categoria em que Meta e DeepSeek vinham dominando as atenções.
O que é o Step 5 Preview
Segundo a StepFun, em publicação no X (Twitter) de 15 de outubro de 2026, o Step 5 Preview é um modelo de arquitetura MoE (mixture of experts, ou mistura de especialistas) esparsa, com 600 bilhões de parâmetros totais, dos quais apenas 27 bilhões são ativados a cada token processado. Essa arquitetura é o que permite rodar um modelo desse tamanho com custo computacional bem menor do que teria um modelo denso equivalente.
A empresa liberou os pesos em dois formatos, BF16 e FP8, disponíveis no Hugging Face e no ModelScope, repositório chinês equivalente. O modelo tem janela de contexto de 1 milhão de tokens e aceita entrada nativa de texto e imagem, o que o coloca na categoria de modelos multimodais. A distribuição acontece sob uma licença própria, a StepFun Model License 1.0, criada pela própria empresa para esse lançamento.
Desempenho em GPUs Nvidia
A Nvidia confirmou em publicação oficial que o Step 5 Preview roda a quase 8 mil tokens por segundo por GPU quando executado em chips GB300, usando o formato de quantização NVFP4, e classificou o lançamento como o maior já feito pela StepFun em pesos abertos até o momento.
Essa colaboração não é exclusividade da StepFun: fabricantes de chips como a Nvidia costumam trabalhar com desenvolvedores de modelos abertos para garantir que suas GPUs apresentem desempenho competitivo logo no lançamento, estratégia que ajuda a vender tanto o hardware quanto o modelo.
Tração no OpenRouter antes do lançamento
De acordo com a MarkTechPost, a StepFun já vinha ganhando espaço entre desenvolvedores antes mesmo de liberar os pesos do Step 5 Preview. Na semana anterior ao lançamento, a empresa processou 18,8 trilhões de tokens na plataforma OpenRouter, agregador que conecta desenvolvedores a diversos modelos de IA via API, ficando em segundo lugar no ranking geral da plataforma naquela semana.
Esse volume foi impulsionado por uma campanha de acesso gratuito aos modelos da StepFun em ferramentas populares de programação assistida por IA, que terminou no mesmo dia em que os pesos do Step 5 Preview foram liberados ao público.
Por que isso importa para quem desenvolve no Brasil
Para desenvolvedores brasileiros, o lançamento amplia as opções de modelos de peso aberto disponíveis tanto para uso local quanto via plataformas como o OpenRouter, que costuma oferecer esses modelos a preços mais baixos do que os concorrentes fechados dos Estados Unidos, como os da OpenAI e da Anthropic.
Modelos com arquitetura MoE e poucos parâmetros ativados por token, como o Step 5 Preview, tendem a ser mais baratos de operar em produção mesmo quando o número total de parâmetros é alto, já que o custo de inferência depende principalmente dos parâmetros ativados. Isso pode se traduzir em preços por token mais competitivos quando o modelo chegar a provedores que o hospedem comercialmente.
A janela de contexto de 1 milhão de tokens também chama atenção, por permitir processar documentos extensos, bases de código inteiras ou longos históricos de conversa sem precisar dividir o conteúdo em partes menores.
O que esperar
A StepFun ainda não detalhou benchmarks comparativos oficiais do Step 5 Preview contra outros modelos abertos de ponta, como os da Meta (Llama) ou da DeepSeek, nem informou se e quando o modelo deve ganhar uma versão final, sem o rótulo "preview". A tendência é que esses dados apareçam em avaliações independentes feitas pela comunidade de desenvolvedores nas próximas semanas, à medida que mais pessoas baixarem e testarem os pesos liberados no Hugging Face e no ModelScope.
Fontes
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