Step3-VL-10B：阶跃星辰开源的10B参数轻量多模态基础模型

一、STEP3-VL-10B是什么

STEP3-VL-10B是阶跃星辰（StepFun AI）开源的轻量级多模态基础大模型，核心定位是在10B（100亿）参数的紧凑规模下，实现高效性与前沿多模态智能的极致平衡，打破“参数越大性能越强”的传统认知。该模型聚焦视觉-语言协同能力，融合视觉感知、复杂推理、人机对齐三大核心能力，不仅全面超越7B10B量级的开源多模态模型，更能媲美甚至超越参数规模为其1020倍的开源大模型（如GLM-4.6V 106B、Qwen3-VL-Thinking 235B）及Gemini 2.5 Pro、Seed-1.5-VL等闭源旗舰模型，是当前10B参数级别中性能顶尖的开源多模态模型。

作为一款基础模型，STEP3-VL-10B提供Base（基础版）和Chat（对话版）两个版本，支持本地部署、云端服务及端侧集成，可广泛适配个人学习、企业办公、智能硬件、科研探索等多元场景，为开发者和企业提供低成本、高性能的多模态AI解决方案。

二、功能特色

（一）极致参数效率，越级挑战千亿模型

STEP3-VL-10B以10B参数实现“以小博大”，核心性能指标全面领先同量级模型，在多项硬核基准上超越10~20倍参数的大模型：

• STEM推理能力：在AIME 2025（数学竞赛）测试中，PaCoRe模式下得分达94.43%，超越GLM-4.6V（106B）、Qwen3-VL（235B）等大模型；MathVision测试中PaCoRe模式得分75.95%，同样实现越级领先。

• 视觉感知能力：MMBench（EN）测试得分92.05%，MMStar测试得分77.48%，在通用视觉理解、多物体识别、场景分析等任务中表现卓越。

• OCR与文档理解：OCRBench测试得分86.75%，AI2D测试得分89.35%，精准支持模糊图像识别、多语言文本提取、复杂文档解析等场景。

• 空间与GUI交互：BLINK空间理解测试得分66.79%，ScreenSpot-V2 GUI交互测试得分92.61%，适配智能体界面操作、具身智能等新兴场景。

（二）全维度多模态能力，覆盖核心应用场景

1. 图文理解与交互：支持单图/多图输入，可精准解析图像内容、描述场景细节、回答图像相关问题，实现“看图说话”“图文问答”“图像推理”等基础交互。

2. 复杂逻辑推理：融合思维链与并行推理能力，可解决数学题、物理题、逻辑题等复杂推理任务，尤其在STEM领域表现突出，支持步骤化解题与答案验证。

3. OCR与文档智能：支持印刷体、手写体、模糊文本、多语言文本的识别与提取，可解析合同、报表、试卷、PDF等复杂文档，实现内容提取、关键信息标注、文档摘要等功能。

4. GUI交互与智能体操作：基于海量GUI专用数据训练，可精准识别界面元素、理解操作逻辑，支持端侧智能体的界面点击、输入、跳转等自动化操作，适配智能座舱、手机助手、办公软件等场景。

5. 多尺度视觉处理：采用多尺度裁剪方案，支持728×728全局视图与504×504局部裁剪，兼顾图像全局感知与细节捕捉，适配小目标识别、复杂场景分析等任务。

（三）双推理模式，灵活适配性能与效率需求

STEP3-VL-10B支持两种推理模式，可根据场景需求灵活切换，平衡性能与计算成本：

（四）开源开放，低门槛部署与定制

• 双版本开源：提供Base版（用于二次训练、定制优化）和Chat版（开箱即用的对话模型），均支持Hugging Face、ModelScope两大平台下载。

• 多框架兼容：支持Transformers、vLLM等主流推理框架，兼容OpenAI API接口，可快速集成到现有系统。

• 轻量化部署：10B参数规模支持单卡GPU部署（如A10、3090等），降低硬件门槛，适配个人开发者、中小企业及端侧设备。

三、技术细节

（一）模型架构设计

STEP3-VL-10B采用“视觉编码器+投影层+语言解码器”的经典多模态架构，各模块协同优化，实现视觉-语言的深度融合：

1. 视觉编码器：采用自研PE-lang（语言优化感知编码器），参数规模1.8B，专为语言建模优化视觉特征提取，兼顾感知精度与语言适配性，支持多尺度图像输入与局部细节捕捉。

2. 投影层：采用两层连续步长为2的卷积层，实现16×空间下采样，将视觉特征高效映射到语言模型的嵌入空间，减少信息损失，提升模态协同效率。

3. 语言解码器：基于成熟的Qwen3-8B大模型，继承其强大的文本生成、逻辑推理与语言理解能力，结合多模态训练数据优化，实现视觉-语言的统一表达。

4. 分辨率策略：采用多尺度裁剪方案，包含728×728全局视图与多个504×504局部裁剪，既保证全局场景理解，又能聚焦图像细节，提升复杂场景的感知能力。

（二）核心训练流程

STEP3-VL-10B的高性能源于“大规模预训练+精细化后训练”的完整流程，全流程聚焦视觉-语言协同与能力解锁：

1. 统一预训练阶段：基于1.2万亿token的高质量多模态语料，采用单阶段全参数解冻训练策略，联合优化视觉编码器与语言解码器，打破传统两阶段训练的信息瓶颈。预训练分两个阶段：

• 第一阶段：9000亿token，覆盖通用图文、OCR、GUI、空间理解等多类型数据，构建基础视觉-语言协同能力；

• 第二阶段：3000亿token，聚焦STEM推理、复杂文档、高精度感知等细分任务，提升核心能力精度。

2. 监督微调（SFT）阶段：采用两阶段SFT，总计约2260亿token数据，逐步优化模型的对话能力与任务适配性：

• 第一阶段：文本-多模态数据比例9:1（约1900亿token），强化模型的文本生成与基础图文交互能力；

• 第二阶段：文本-多模态数据比例1:1（约360亿token），聚焦多模态任务优化，提升视觉感知、推理、OCR等核心能力。

3. 强化学习阶段：总迭代超1400轮，通过多级强化学习解锁前沿能力，是模型性能越级的关键：

• RLVR（可验证奖励学习）：600轮迭代，基于IOU、GPT-OSS-120B判题等可量化奖励信号，优化数学、几何、物理、感知等任务的推理准确性；

• RLHF（人类反馈学习）：300轮迭代，结合人类偏好标注，优化模型的对话流畅性、答案合理性与人机对齐度；

• PaCoRe（并行协调推理）训练：500轮迭代，训练模型聚合多并行推理结果的能力，提升复杂任务的性能上限。

（三）关键技术创新

1. 单阶段全参数协同训练：摒弃传统“冻结视觉编码器+微调语言模型”的两阶段方案，采用全参数解冻训练，让视觉编码器与语言解码器在训练中相互适配，从根源上解决模态协同不足的问题，提升视觉特征向语言表达的转化效率。

2. PaCoRe并行协调推理：突破序列化推理范式，在推理阶段分配计算资源，生成16个独立的SeRe推理结果，通过证据聚合与逻辑校验生成最终答案，既弥补单次推理的细节遗漏，又能提升复杂任务的准确性，实现“计算换性能”的高效升级。

3. PE-lang语言优化视觉编码器：专为语言建模设计的视觉编码器，在特征提取阶段就考虑语言表达的需求，让视觉特征更易被语言解码器理解，减少投影层的信息损耗，提升多模态任务的整体性能。

4. 多元化多模态语料构建：覆盖通用图文、STEM推理、OCR文档、GUI交互、空间理解、代码生成等10+类数据，数据分布均衡且质量高，确保模型在多场景下的泛化能力与适配性。

四、应用场景

（一）个人学习与教育

• 智能答疑：支持图文混合提问，可解析试卷、习题、图表等内容，步骤化解答数学、物理、化学等学科问题，适配学生自主学习、作业辅导场景；

• 文档学习：识别课本、笔记、PDF等文档内容，生成摘要、标注重点、解答知识点疑问，提升学习效率；

• 语言学习：结合图像进行单词记忆、情景对话、语法讲解，实现“看图学英语”“情景化语言练习”等互动式学习。

（二）企业办公与文档智能

• 合同/报表解析：提取合同关键条款、报表数据、发票信息，自动生成结构化数据，减少人工录入成本；

• 会议纪要生成：结合会议PPT、现场图片，生成会议摘要、待办事项、决策记录，提升会议效率；

• 图文办公助手：支持图文混合办公指令，如“根据这张销售报表，生成月度总结PPT大纲”“解析这份产品手册，提取核心功能点”，实现办公流程智能化。

（三）智能硬件与端侧AI

• 智能座舱：集成到车载系统，实现车内图像感知、界面操作、语音-图文交互，如“识别中控界面的导航按钮并打开”“解析路况图片，规划最优路线”；

• 手机/平板助手：支持本地图像识别、OCR提取、图文问答，如“识别这张照片中的文字并翻译”“根据相册图片，生成朋友圈文案”，无需云端依赖，保护隐私；

• 智能家居：结合摄像头图像，实现家居设备控制、场景识别，如“识别客厅有人，自动打开灯光”“解析家电说明书，生成操作指南”。

（四）科研与专业领域

• 科研数据分析：解析实验图表、数据图像，提取关键数据、分析趋势，辅助科研人员快速梳理实验结果；

• 医疗影像辅助：识别医疗影像（如X光片、CT图）的关键特征，生成初步分析报告，辅助医生诊断（需结合专业医疗模型优化）；

• 工业视觉检测：识别工业产品的缺陷、异常，结合文本指令生成检测报告，适配生产线质量检测场景。

（五）智能体与自动化

• 端侧智能体：作为智能体的核心引擎，实现GUI界面自动化操作，如自动操作办公软件、手机APP、网页端工具，完成重复性任务；

• 机器人交互：结合视觉感知与语言指令，实现机器人的场景理解、任务执行，如“根据这张房间布局图，规划机器人的清扫路线”。

五、使用方法

（一）环境准备

• 基础环境：Python 3.10及以上版本，PyTorch 2.1.0及以上版本，Transformers 4.57.0及以上版本；

• 硬件要求：SeRe模式推荐单卡A10、3090（24G及以上显存），PaCoRe模式推荐A100（40G及以上显存）；

• 依赖安装：

 # 安装基础依赖
 pip install torch>=2.1.0 transformers>=4.57.0 accelerate
 # 安装vLLM（可选，用于高效部署）
 pip install vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

（二）模型下载

STEP3-VL-10B提供Base版和Chat版，可通过Hugging Face或ModelScope下载：

（三）基于Transformers的推理示例（SeRe模式）

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

# 模型路径（本地下载路径或Hugging Face在线路径）
model_path = "stepfun-ai/Step3-VL-10B"
# 加载处理器与模型
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_path,
  trust_remote_code=True,
  device_map="auto",
  torch_dtype="auto"
).eval()

# 构造输入（图文混合）
messages = [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
      {"type": "text", "text": "请描述这张图片中的内容，并分析蜜蜂的行为"}
    ]
  }
]

# 预处理输入
inputs = processor.apply_chat_template(
  messages,
  add_generation_prompt=True,
  tokenize=True,
  return_dict=True,
  return_tensors="pt"
).to(model.device)

# 生成答案（SeRe模式）
generate_ids = model.generate(
  **inputs,
  max_new_tokens=1024,
  do_sample=False,
  temperature=0.7
)
# 解码输出
decoded_output = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print("模型输出：", decoded_output)

（四）基于vLLM的部署示例（兼容OpenAI API）

1. 启动vLLM服务：

  vllm serve --model stepfun-ai/Step3-VL-10B \
   -tp 1 \
   --reasoning-parser deepseek_r1 \
   --enable-auto-tool-choice \
   --tool-call-parser hermes \
   --trust-remote-code

2. 通过OpenAI SDK调用：

  from openai import OpenAI

  # 初始化客户端
  client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")
  # 发送请求
  resp = client.chat.completions.create(
    model="stepfun-ai/Step3-VL-10B",
    messages=[
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"}
          },
          {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？蜜蜂在做什么？"}
        ]
      }
    ]
  )
  # 输出结果
  print("模型输出：", resp.choices[0].message.content)

（五）PaCoRe模式使用说明

PaCoRe模式需在推理时启用并行推理配置，核心步骤如下：

1. 确保硬件满足显存要求（推荐A100 40G及以上）；

2. 在模型生成参数中添加pacore=True，并设置并行数（默认16）：

  generate_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=False,
    pacore=True, # 启用PaCoRe模式
    pacore_num=16 # 并行推理数
  )

3. PaCoRe模式计算成本更高，推理速度较慢，仅适用于复杂推理、高精度任务等场景。

六、常见问题解答（FAQ）

1. STEP3-VL-10B支持哪些硬件部署？

• SeRe模式：支持单卡A10、3090（24G显存）、4090（24G显存）等消费级/入门级GPU，适配个人开发者与轻量化部署；

• PaCoRe模式：推荐A100（40G/80G）、H100等高端GPU，满足复杂任务的性能需求；

• 端侧部署：可通过模型量化（INT8/INT4）优化，适配手机、边缘设备等低算力硬件。

2. 模型支持多图输入吗？

支持，可在输入的content中添加多个image类型的内容，模型会自动解析多图信息并进行综合推理，示例：

messages = [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "image", "url": "图片1链接"},
      {"type": "image", "url": "图片2链接"},
      {"type": "text", "text": "对比这两张图片，分析它们的差异"}
    ]
  }
]

3. 如何解决模型无限生成的问题？

• 调整生成参数：设置max_new_tokens（最大生成token数）、stop_sequences（停止序列），避免无限生成；

• 降低temperature（温度系数）：将temperature设为0.1~0.7，减少随机性，避免生成冗余内容；

• 升级依赖库：确保Transformers版本≥4.57.0，vLLM版本≥0.14.0rc2.dev143+，修复已知的生成问题。

4. STEP3-VL-10B支持中文吗？

支持，模型训练数据包含大量中文图文、文档、对话数据，中文理解、生成、OCR能力表现优异，可完美适配中文场景的多模态交互。

5. Base版和Chat版有什么区别？

• Base版：基础模型，未经过对话微调，适合二次训练、定制优化、科研探索等场景，需自行进行SFT或强化学习适配具体任务；

• Chat版：经过对话微调与强化学习优化，开箱即用，支持直接进行图文问答、对话交互，适合快速部署与实际应用。

6. 模型支持哪些图像格式？

支持JPG、PNG、BMP、WEBP等主流图像格式，可输入本地图像路径或在线图像URL，处理器会自动预处理图像。

7. 如何提升模型的推理速度？

• 启用模型量化：使用INT8/INT4量化（如load_in_8bit=True），减少显存占用与计算量；

• 使用vLLM部署：vLLM的PagedAttention技术可大幅提升推理吞吐量，降低延迟；

• 减少并行数：PaCoRe模式下降低pacore_num（如设为8），平衡性能与速度；

• 优化输入：减少图像分辨率（如将图像缩放到512×512），降低视觉编码器的计算量。

8. 模型的上下文长度是多少？

• SeRe模式：最大上下文长度64K tokens；

• PaCoRe模式：最大上下文长度128K tokens，可处理更长的图文混合输入与复杂推理任务。

七、相关链接

1. GitHub仓库：https://github.com/stepfun-ai/Step3-VL-10B（包含模型代码、使用文档、示例代码）；

2. Hugging Face模型库：

• Step3-VL-10B-Base：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base；

• Step3-VL-10B（Chat）：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step3-VL-10B；

3. ModelScope模型库：

• Step3-VL-10B-Base：https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base；

• Step3-VL-10B（Chat）：https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B；

4. 技术报告：STEP3-VL-10B Technical Report（详细技术原理、训练流程、性能数据）；

八、总结

STEP3-VL-10B作为阶跃星辰开源的10B参数轻量级多模态大模型，凭借单阶段全参数协同训练、PaCoRe并行协调推理、PE-lang语言优化视觉编码器等核心技术创新，实现了参数效率的极致突破，以紧凑的参数规模达成媲美千亿级旗舰模型的多模态性能，全面覆盖图文理解、复杂推理、OCR文档、GUI交互、空间感知等核心能力，同时支持双版本开源、双推理模式切换与多框架兼容，降低了多模态AI的部署门槛与使用成本。该模型可广泛适配个人学习、企业办公、智能硬件、科研探索、智能体自动化等多元场景，为开发者和企业提供了高性能、低成本、易定制的多模态AI解决方案，是当前轻量级多模态大模型领域的标杆之作，也为“小模型实现大性能”的AI发展方向提供了重要实践参考。