스텝 3.7

중국 StepFun이 2026년 5월 공개한 오픈웨이트 멀티모달 모델로, 전체는 크지만 한 번에 일부만 켜서 최고 정확도보다 빠르고 싸게 많이 돌리는 것을 노렸다. 도구를 여러 번 반복해서 부르는 코딩 에이전트 작업에 쓰고, 가중치가 공개돼 있어 자기 서버에서도 돌릴 수 있다.

큰 모델인데 작은 모델처럼 빠르다

모델 안에 여러 '전문가'를 두고 질문마다 일부만 깨워 답하는 MoE 방식이다. 그래서 200B급인데도 작은 모델처럼 빠르고 싸게 돈다. 이미지와 영상을 이해하는 기능도 붙어 있는데, 이전 버전인 Step 3.5 Flash에는 없던 것이다.

도구를 반복해서 부르는 에이전트에 강하다

코딩 에이전트는 "이 파일을 열어라" 같은 도구 호출을 정확한 형식으로 계속 내야 하고, 한 번만 틀려도 작업이 멈춘다. StepFun은 이 모델의 도구 호출이 거의 어긋나지 않는다고 내세운다. 1초에 400토큰 안팎으로 빨라서, 모델을 수십 번씩 부르는 긴 에이전트 작업에 잘 맞는다.

StepFun 발표로는 어드바이저 모드를 켜면 Claude Opus 4.6 코딩 성능의 약 97%를 내면서 작업당 비용은 약 9분의 1이다.

작업당 비용 비교 (StepFun 발표 기준).

API로 바로 쓰거나 직접 띄운다

API로 쓸 때는 주소를 https://api.stepfun.ai/v1로, 모델 이름을 step-3.7-flash로 두면 OpenAI 호환 방식으로 바로 부를 수 있다. 이미지·영상·파일을 함께 넣을 수 있고, reasoning effort 옵션으로 얼마나 깊이 생각할지 조절한다.

직접 돌릴 때는 서버라면 vLLM이나 SGLang으로 올리고, 집에서는 GGUF 양자화 버전을 받아 llama.cpp로 돌린다. 커뮤니티에는 RTX PRO 6000 두 장이나 128GB 통합 메모리 PC에서 초당 수십 토큰이 나왔다는 후기가 있다. MTP 드래프트 모델을 함께 쓰면 생성 속도가 더 빨라진다.

긴 맥락과 깊은 작업은 약하다는 평도 있다

실제로 써 본 평가는 갈린다. 긴 맥락에서 일찍 흐트러진다거나, 비슷한 가격대의 GLM·Kimi가 더 안정적이라는 후기도 있다. 한 번에 깊이 파고드는 작업보다 도구를 반복해서 부르는 흐름에 맡기고, 내 작업으로 직접 시험해 보는 게 좋다.

호출이 많은 작업을 싸게 돌리는 용도로 쓴다

가장 흔한 건 도구 호출이 많은 에이전트의 싼 기본 모델로 두는 방식이다. 가중치가 공개돼 있어서, 데이터를 밖으로 보내기 어렵거나 비용을 더 줄이고 싶으면 직접 띄워 쓴다.