国产模型持续霸榜 OpenClaw，网友直呼：源神出现！

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就在前两天，OpenClaw 的 Star 数以近乎垂直上升的速度，突破了 25w+，登顶 GitHub Star 历史第一。

作为 Cowork、Manus 等自主执行 AI Agent 平台的开源替代方案，自打其问世以来，一直爆火。

如今只用不到四个月时间，便超越了 Linux、React 等开源了十多年的超大型基建项目。

这背后很明显：AI Agent 时代已然到来。

越来越多的开发者，开始在本地搭建自己的 Agent，接入各种大模型来处理日常任务。

但 Agent 框架再强，底下跑的基座模型才是根。好模型难得，能深度定制的好模型，更难得。

无独有偶，就在 OpenClaw 登顶的第二天，阶跃星辰低调宣布：Step 3.5 Flash 全链路开源。

 
 GPT plus 代充 只需 145

继 Step 3.5 Flash 模型开源后，阶跃团队这次再把预训练权重、中训练权重、以及训练框架，全部一并开放。

消息一出，社区评论区直接炸了。不少被这份毫无保留的诚意打动的开发者，自发地刷起了「源神」的称号。

要知道，目前大多数开源模型只会开放后训练的终版权重，像这样把全链路训练文件都透明公开的，在整个开源社区里实属罕见。

而且 Step 3.5 Flash 还是阶跃当前能力最强的开源 Agent 基础模型，具备了强大推理能力与 Agent 智能，专为 Agent 而生。

从上个月开源以来，Step 3.5 Flash 已在 Hugging Face 上累积超 300k+ 下载，近日更是跃升至全球 OpenClaw 用户调用日榜 Top1，稳居月榜 Top4！

如此受欢迎的超强 Agent 基座模型，阶跃团队选择将模型全链路开源，也难怪有人直呼「源神」。

大部分开源模型都是后训练终版成品模型，二次微调空间很小，至于怎么训出来的，更不会告诉我们。

而阶跃这次不一样，开放的三件东西加在一起，相当于把整个模型训练过程的关键阶段，以及用到的框架全部公布。

首先 Base 权重，作为最基础的预训练模型，适合想从头微调、全参数定制的开发者，拿到手就是一张白纸，完全按照自己的业务需求来。

然后 Midtrain 权重，在 Base 基础上经过了中间训练，推理能力更强，适合做 Agent 开发、工具调用等二次开发场景，不用从头来，站在更高的起点上继续往前走。

最后 Steptron 训练框架，阶跃官方自己在用的训练框架，涵盖持续预训练、有监督微调等完整环节，后续还会公开强化学习和评估模块。

总而言之，我们现在拿到的，是一套与阶跃内部团队几乎一致的模型训练工具链。

在这套工具下，阶跃训出了多强的模型？直接来看下 Step 3.5 Flash 的基准测试数据。

在推理和代码两个维度上，Step 3.5 Flash 的得分全面压过同级别开源模型，甚至媲美部分闭源模型。

Agent 能力上更是亮眼，在多步骤任务执行测试里，稳定性明显优于同等级模型。

另外本地部署的硬件门槛也相对亲民，11B 激活参数，支持在 Mac Studio M4 Max 等消费级硬件上流畅运行，无需数据中心级 GPU，数据也不出本地。

而且推理速度最高可达每秒 350 个 Token，代码类任务下响应尤为迅速。

更值得一提，目前 Step 3.5 Flash 模型在 OpenRouter 上限时免费调用，我们完全不需要本地部署。

只需要三步，就能把 Step 3.5 Flash 模型接入到OpenClaw 使用，我们一起来看下。

第一步，安装 OpenClaw：

curl-fsSL&nbsp;https://openclaw.ai/install.sh | bash

第二步，运行初始化向导：

讯享网openclaw&nbsp;onboard

按提示选择进行操作，最后打开 WebUI 进入控制台。

第三步，在 WebUI 里配置模型，进入 Config -> Models -> Providers，点击 Add Entry 添加一个新的 Provider，填入以下信息：

API Type 选 openai-completions
Base URL 填 https://api.stepfun.ai/v1（国内用户可改用 https://api.stepfun.com/v1，或用 OpenRouter 的地址）
API Key 填入你在 StepFun 或 OpenRouter 申请的 Key
Model ID 填 step-3.5-flash

保存并刷新后，将 Primary Model 设为 step-3.5-flash，就可以开始用了。

回过头来看，阶跃星辰 Step 3.5 Flash 这次全链路开源，既是一种扎实的技术自信，也诚意满满，实实在在地让普通开发者有机会真正可以上手，一步步训出前沿模型，而不只是拿到一个无法二次开发的黑盒结果。

以前想做垂直领域的模型定制，要么靠大厂资源，要么只能在别人训好的结果上小修小补。

现在有了这套工具链，可以用 Step 3.5 Flash 作为基座进行更深度的定制，打造真正属于自己的 Agent。

对开源社区来说，这套基础设施的价值更长远。

有了真实可上手的训练流程，大家可以在上面做实验、做改进、做创新，而不是永远只能围着闭源模型的 API 转。

这也呼应了阶跃团队之前邀请开发者共建 Step 4 的承诺。大家给阶跃冠上「源神」之名，现在看来实至名归。

另外，阶跃后续还会继续开放 RL 模块、评估模块，SFT 数据也将陆续公开。

感兴趣的朋友，可以持续关注一下。

今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！