論文の概要: Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10604v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 07:53:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.548906
• Title: Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters
• Title（参考訳）: Step 3.5 Flash: 11Bのアクティブパラメータを持つオープンフロンティアレベルインテリジェンス
• Authors: Ailin Huang, Ang Li, Aobo Kong, Bin Wang, Binxing Jiao, Bo Dong, Bojun Wang, Boyu Chen, Brian Li, Buyun Ma, Chang Su, Changxin Miao, Changyi Wan, Chao Lou, Chen Hu, Chen Xu, Chenfeng Yu, Chengting Feng, Chengyuan Yao, Chunrui Han, Dan Ma, Dapeng Shi, Daxin Jiang, Dehua Ma, Deshan Sun, Di Qi, Enle Liu, Fajie Zhang, Fanqi Wan, Guanzhe Huang, Gulin Yan, Guoliang Cao, Guopeng Li, Han Cheng, Hangyu Guo, Hanshan Zhang, Hao Nie, Haonan Jia, Haoran Lv, Hebin Zhou, Hekun Lv, Heng Wang, Heung-Yeung Shum, Hongbo Huang, Hongbo Peng, Hongyu Zhou, Hongyuan Wang, Houyong Chen, Huangxi Zhu, Huimin Wu, Huiyong Guo, Jia Wang, Jian Zhou, Jianjian Sun, Jiaoren Wu, Jiaran Zhang, Jiashu Lv, Jiashuo Liu, Jiayi Fu, Jiayu Liu, Jie Cheng, Jie Luo, Jie Yang, Jie Zhou, Jieyi Hou, Jing Bai, Jingcheng Hu, Jingjing Xie, Jingwei Wu, Jingyang Zhang, Jishi Zhou, Junfeng Liu, Junzhe Lin, Ka Man Lo, Kai Liang, Kaibo Liu, Kaijun Tan, Kaiwen Yan, Kaixiang Li, Kang An, Kangheng Lin, Lei Yang, Liang Lv, Liang Zhao, Liangyu Chen, Lieyu Shi, Liguo Tan, Lin Lin, Lina Chen, Luck Ma, Mengqiang Ren, Michael Li, Ming Li, Mingliang Li, Mingming Zhang, Mingrui Chen, Mitt Huang, Na Wang, Peng Liu, Qi Han, Qian Zhao, Qinglin He, Qinxin Du, Qiuping Wu, Quan Sun, Rongqiu Yang, Ruihang Miao, Ruixin Han, Ruosi Wan, Ruyan Guo, Shan Wang, Shaoliang Pang, Shaowen Yang, Shengjie Fan, Shijie Shang, Shiliang Yang, Shiwei Li, Shuangshuang Tian, Siqi Liu, Siye Wu, Siyu Chen, Song Yuan, Tiancheng Cao, Tianchi Yue, Tianhao Cheng, Tianning Li, Tingdan Luo, Wang You, Wei Ji, Wei Yuan, Wei Zhang, Weibo Wu, Weihao Xie, Wen Sun, Wenjin Deng, Wenzhen Zheng, Wuxun Xie, Xiangfeng Wang, Xiangwen Kong, Xiangyu Liu, Xiangyu Zhang, Xiaobo Yang, Xiaojia Liu, Xiaolan Yuan, Xiaoran Jiao, Xiaoxiao Ren, Xiaoyun Zhang, Xin Li, Xin Liu, Xin Wu, Xing Chen, Xingping Yang, Xinran Wang, Xu Zhao, Xuan He, Xuanti Feng, Xuedan Cai, Xuqiang Zhou, Yanbo Yu, Yang Li, Yang Xu, Yanlin Lai, Yanming Xu, Yaoyu Wang, Yeqing Shen, Yibo Zhu, Yichen Lv, Yicheng Cao, Yifeng Gong, Yijing Yang, Yikun Yang, Yin Zhao, Yingxiu Zhao, Yinmin Zhang, Yitong Zhang, Yixuan Zhang, Yiyang Chen, Yongchi Zhao, Yongshen Long, Yongyao Wang, Yousong Guan, Yu Zhou, Yuang Peng, Yuanhao Ding, Yuantao Fan, Yuanzhen Yang, Yuchu Luo, Yudi Zhao, Yue Peng, Yueqiang Lin, Yufan Lu, Yuling Zhao, Yunzhou Ju, Yurong Zhang, Yusheng Li, Yuxiang Yang, Yuyang Chen, Yuzhu Cai, Zejia Weng, Zetao Hong, Zexi Li, Zhe Xie, Zheng Ge, Zheng Gong, Zheng Zeng, Zhenyi Lu, Zhewei Huang, Zhichao Chang, Zhiguo Huang, Zhiheng Hu, Zidong Yang, Zili Wang, Ziqi Ren, Zixin Zhang, Zixuan Wang,
• Abstract要約: Step 3.5 Flashは、フロンティアレベルのエージェントインテリジェンスと計算効率を橋渡しする。 エージェントを構築する上で最も重要なもの、すなわち、シャープな推論と高速で信頼性の高い実行に重点を置いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 169.7981969517903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Step 3.5 Flash, a sparse Mixture-of-Experts (MoE) model that bridges frontier-level agentic intelligence and computational efficiency. We focus on what matters most when building agents: sharp reasoning and fast, reliable execution. Step 3.5 Flash pairs a 196B-parameter foundation with 11B active parameters for efficient inference. It is optimized with interleaved 3:1 sliding-window/full attention and Multi-Token Prediction (MTP-3) to reduce the latency and cost of multi-round agentic interactions. To reach frontier-level intelligence, we design a scalable reinforcement learning framework that combines verifiable signals with preference feedback, while remaining stable under large-scale off-policy training, enabling consistent self-improvement across mathematics, code, and tool use. Step 3.5 Flash demonstrates strong performance across agent, coding, and math tasks, achieving 85.4% on IMO-AnswerBench, 86.4% on LiveCodeBench-v6 (2024.08-2025.05), 88.2% on tau2-Bench, 69.0% on BrowseComp (with context management), and 51.0% on Terminal-Bench 2.0, comparable to frontier models such as GPT-5.2 xHigh and Gemini 3.0 Pro. By redefining the efficiency frontier, Step 3.5 Flash provides a high-density foundation for deploying sophisticated agents in real-world industrial environments.
• Abstract（参考訳）: 我々は、フロンティアレベルのエージェントインテリジェンスと計算効率を橋渡しする、スパース・ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)モデルであるStep 3.5 Flashを紹介する。 エージェントを構築する上で最も重要なもの、すなわち、シャープな推論と高速で信頼性の高い実行に重点を置いています。 Step 3.5 Flashは、効率的な推論のために11Bのアクティブパラメータを持つ196Bパラメータの基礎をペアリングする。 インターリーブされた3:1スライドウインドウ/フルアテンションとマルチトーケン予測(MTP-3)で最適化され、マルチラウンドエージェントインタラクションのレイテンシとコストを低減する。 フロンティアレベルのインテリジェンスに到達するために、検証可能な信号と好みのフィードバックを組み合わせたスケーラブルな強化学習フレームワークを設計する。 Step 3.5 Flashは、エージェント、コーディング、数学のタスクで85.4%、IMO-AnswerBenchで86.4%、LiveCodeBench-v6で86.4%、Tau2-Benchで88.2%、BrowseCompで69.0%、GPT-5.2 xHighやGemini 3.0 Proなどのフロンティアモデルに匹敵するターミナル-Bench 2.0で51.0%を達成している。 効率のフロンティアを再定義することで、Step 3.5 Flashは、現実世界の産業環境で高度なエージェントをデプロイするための高密度な基盤を提供する。

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