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階躍星辰正以獨特的戰(zhàn)略路徑在大模型領域嶄露頭角。這家成立僅一年的公司，不盲目追求參數(shù)競賽，而是聚焦多模態(tài)能力與終端落地，將模型效率與成本控制提升到產(chǎn)品級高度。從Step系列模型的快速迭代，到嵌入式終端布局與行業(yè)場景深耕，本文深度解析這家AI新貴如何用工程化思維重構大模型競爭規(guī)則。

我之前在寫上海 AI 六小龍的文章里，提到過階躍星辰，但是沒有詳細分析。最近在了解這家公司，于是把一些信息也整理出來分享給大家。

01 公司概覽：短時間內被市場認可的原因

過去兩年，大模型行業(yè)最容易陷入一種錯覺：誰的參數(shù)更大、榜單更高，誰就贏了。

但競爭的重心在悄悄改變。越來越多公司開始發(fā)現(xiàn)，決定生死的不是有沒有模型，而是模型能不能被大規(guī)模用起來：能不能跑得穩(wěn)、成本能不能壓下來、能不能進終端、能不能進入真實業(yè)務流程。

階躍星辰的路徑，正是在這一點上更有辨識度。

它成立時間不長，卻從一開始就把目標設得很清楚：圍繞多模態(tài)（文字、圖片、語音、視頻等綜合理解與生成）搭建基礎模型能力，并且把落點放在終端與行業(yè)場景里，讓能力真正成為產(chǎn)品的一部分。

階躍星辰成立于2023年4月，總部位于上海。創(chuàng)始人姜大昕博士是全球著名的人工智能專家。

“階躍”代表了大模型技術跨越式的發(fā)展，“星辰”則象征著人類對通用人工智能的最終向往。

判斷一家大模型公司是不是真的在跑，在被使用，有兩個指標很直觀：融資結構和技術迭代節(jié)奏。

在融資上，階躍星辰在 2024 年底完成了數(shù)億美元 B 輪融資，投資方既有國資平臺，也有市場化機構與產(chǎn)業(yè)資本。

公開報道普遍提到，這筆資金會繼續(xù)投入基礎模型研發(fā)，并強化多模態(tài)與復雜推理能力，同時擴大產(chǎn)品和生態(tài)覆蓋。

在迭代節(jié)奏上，它的 Step 系列模型發(fā)布節(jié)奏很快：2024 年發(fā)布 Step 1 多模態(tài) 與 Step 2 混合專家結構的大模型，2025 年發(fā)布新一代基礎模型 Step 3，并把推理效率與成本放到非常核心的位置。

這兩件事疊加起來，基本說明：它不是靠熱點包裝，而是在用持續(xù)投入換取可持續(xù)的模型與系統(tǒng)能力。

02 產(chǎn)品版圖：不是一個模型，而是一套可交付的能力組合

第一層：面向開發(fā)者與企業(yè)的能力底座

它把文字、圖片理解、語音對話、內容生成等能力，放到開放平臺上，以接口形式對外提供，方便企業(yè)直接接入業(yè)務系統(tǒng)或做二次開發(fā)。

第二層：面向用戶的產(chǎn)品與合作落地

它有面向個人用戶的產(chǎn)品躍問，官方介紹中強調智能問答、文檔解析、圖像理解等能力，并以自家模型作為底座。

但更關鍵的是，它并不把希望全押在單一應用上，而是更積極走嵌入式落地：進入手機、進入車機、進入內容與行業(yè)系統(tǒng)，讓用戶在原本的使用場景里自然用到，而不是專門再下載一個工具。

這一點，會直接影響公司的戰(zhàn)略選擇：它更關心體驗鏈路是否完整、成本是否可控、能不能規(guī)模化交付。

03 技術路線：更偏工程與系統(tǒng)，不是只拼參數(shù)

如果用一句話概括階躍星辰的技術路線，就是：以多模態(tài)為主線，把模型能力與系統(tǒng)工程一起做，目標是跑得動、跑得穩(wěn)、跑得省。

1. 從 Step 1 到 Step 2：先把多模態(tài)底座立住

Step 1 是原生多模態(tài)方向；Step 2 則是采用混合專家結構的大模型，并強調訓練效率提升與綜合能力增強。

同時，Step 2萬億參數(shù)模型，也是中國最早挑戰(zhàn)GPT-4及Gemini 1.5 Pro性能級別的國產(chǎn)模型之一。

這背后其實是務實的選擇：多模態(tài)不是錦上添花，在手機、車機、內容理解等大量場景里，本來就是剛需。

2. Step 3：把效率擺到臺前

關于 Step 3，最突出的關鍵詞不是“更大”，而是“更快、更省”。

官方也多次強調它在推理效率上的提升，并把多模態(tài)、開源、邏輯能力、成本概括成模型面向應用需要滿足的特征。

3. 開源動作：用開放換生態(tài)，擴大落地半徑

在多模態(tài)方向，階躍星辰開源了視頻生成模型與語音相關模型，意圖推動開發(fā)者生態(tài)。

你可以把這理解為一種策略：在行業(yè)里，僅靠閉門做模型很難快速形成被廣泛采用的事實，開放能夠更快把能力變成標準、變成生態(tài)。

04 客戶與落地場景：聚焦終端與行業(yè)

看一家大模型公司有沒有落地能力，不要只看它說服務了哪些行業(yè)，更要看它進入的場景是不是高頻、是否真的嵌入流程。

1. 汽車：把語音與多模態(tài)做進座艙交互

在 2025 年世界人工智能大會期間，吉利與階躍星辰聯(lián)合展示并發(fā)布下一代智能座艙相關方案，座艙交互會結合端到端語音大模型等能力，并基于 Step 3 等模型持續(xù)升級體驗。

車端是公認最難、需要長期打磨的場景之一：交互要自然、響應要快、穩(wěn)定性要高、成本還得可控。

能在車端推進，往往說明工程化能力不弱。

2. 消費級產(chǎn)品：以嵌入式方式進手機等終端

階躍星辰積極推進與頭部終端廠商共同推進智能終端能力，如終端側智能體、端側生態(tài)等。

這類合作的價值在于：它不是把模型當作可選功能，而是爭取進入系統(tǒng)級入口，成為用戶每天都能用到的能力。

3. 內容與行業(yè)：用多模態(tài)提升生產(chǎn)效率

Step-1.5V 模型能對長視頻進行深度語義分析，已經(jīng)切入了視頻分析、工業(yè)視覺監(jiān)控等高價值商業(yè)賽道。

大模型在內容生產(chǎn)、資訊、垂類知識服務等方向的共同點是：需要模型既能理解復雜材料，又能把輸出變成可交付內容，對穩(wěn)定性和可控性要求更高。

05 核心優(yōu)勢：做“底座”能力的公司

把上面的信息串起來，會發(fā)現(xiàn)階躍星辰的優(yōu)勢不在某一個點，而是一套組合拳：

第一，多模態(tài)從一開始就是主線，不是后補功能。它瞄準的正是手機、車機、內容理解這些最需要多模態(tài)的高頻場景。

第二，把效率和成本當成產(chǎn)品能力的一部分。Step 3 強調更適合應用的模型特征，背后是對真實落地約束的正面回應。

第三，用開放與生態(tài)擴大落地半徑。在視頻與語音方向的開源動作，本質是在用生態(tài)換采用。

第四，終端合作是高門檻賽道。車端、終端入口意味著更長周期、更重工程、更難交付，但一旦跑通，也更不容易被輕易替換。

以上，從公司戰(zhàn)略，到產(chǎn)品和技術路線，再到客戶和競爭優(yōu)勢，這是一個相對完整的分析鏈路，往下走，勢必就到了風險和挑戰(zhàn)這一環(huán)了。

風險一：終端與行業(yè)落地，周期很長，現(xiàn)金流壓力更大

越深入場景，越容易遇到組織改造、數(shù)據(jù)治理、合規(guī)流程、系統(tǒng)集成這些“慢變量”。這勢必會拖慢規(guī)?；俣?。（這里聯(lián)想到了商湯）

風險二：入口在合作伙伴手里，話語權是一場持久戰(zhàn)

能進入車機與手機只是開始，能不能持續(xù)拿到資源位，能不能證明“不可替換”，才是決定公司目前選的這條商業(yè)化路徑上限的關鍵。

風險三：從標桿案例到可復制產(chǎn)品，是最大的坎

很多公司輸在這里：能做出幾個漂亮項目，但沒有形成產(chǎn)品化的交付體系，最后變成“越來越像外包”，越做越重。（這里又聯(lián)想到了商湯……）

也正因為這些風險存在，或許這家公司未來真正的勝負手，不是下一次模型發(fā)布，而是它能否把終端與行業(yè)的交付沉淀為可復制的產(chǎn)品體系。

以上，祝你今天開心。