室谷代表取締役Step 5 Previewは、中国のAI企業StepFunが2026年10月8日に公開したエージェント作業向けのフラッグシップモデルで、モデル配信プラットフォームのOpenRouter上で同日から使えるようになりました。OpenRouterが「Step 5 Preview from @StepFun_ai is live on OpenRouter」と告知した形ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師発表元はStepFun、提供開始を告知したのがOpenRouterという整理ですね。単に新しいモデルが増えた話じゃないんですよ。
OpenRouter上ではStepFunが単独ホストで、ルーティング先を選ばずにそのままリクエストが転送される構成になっています。
OpenRouter上ではStepFunが単独ホストで、ルーティング先を選ばずにそのままリクエストが転送される構成になっています。
室谷代表取締役スペックの骨格は、スパースMoEで総パラメータ600B、トークンあたり27Bだけを活性化する構成です。コンテキストは1Mトークン、入力はテキスト・画像・動画のマルチモーダル。
公式ページのリリース表記はOct 8, 2026です。
公式ページのリリース表記はOct 8, 2026です。
テキトー教師DotAI 認定講師ここ、講座でもよく聞かれるんですが、「総600B」と「活性27B」を分けて理解するのが大事なんですよ。全部のパラメータを毎回動かすのではなく、入力ごとに一部の専門家だけを使う。
だから計算コストを抑えつつ性能を狙える、という設計思想です。
だから計算コストを抑えつつ性能を狙える、という設計思想です。
室谷代表取締役StepFunの従来ラインナップと比べると差が分かりやすいんですよね。Step 3.5 Flashが196B総・11B活性で262Kコンテキスト、Step 3.7 Flashが196B総・11B活性で256Kコンテキスト。
Step 5 Previewはそこから一気に1Mへ拡張して、入力モダリティも動画まで広げた位置づけです。
Step 5 Previewはそこから一気に1Mへ拡張して、入力モダリティも動画まで広げた位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- Step 5 Preview:600B総・27B活性、1Mコンテキスト、テキスト・画像・動画入力
- Step 3.7 Flash:196B総・11B活性、256Kコンテキスト、$0.20/$1.15
- Step 3.5 Flash:196B総・11B活性、262Kコンテキスト、$0.10/$0.30
室谷代表取締役ちなみにStepFunは「エージェントは読むためでなく速く推論すべき」という立場を取っていて、Step 3.5 Flashの頃からエージェント用途を強く意識した作りなんですよ。MYUUUでもエージェント系のワークフローを回すとき、モデルの選定はコストと安定性のバランスで決めるので、この価格帯のフラッグシップは素直に気になります。
Step 5 Previewとは？OpenRouterで何が始まったのか
Step 5 Previewの特徴
StepFunのフラッグシップ
エージェント作業向けに公開されたモデル
スパースMoE
27B活性 / 600B総パラメータ
1Mコンテキスト
長文コンテキストに対応
マルチモーダル入力
テキスト・画像・動画に対応
OpenRouterで利用可能
StepFunが単独ホストし、リクエストは直接転送される
テキトー教師DotAI 認定講師改めて定義から整理すると、Step 5 PreviewはStepFunが公開したエージェント作業向けフラッグシップで、スパースMoE(27B活性/600B総)、1Mコンテキスト、テキスト・画像・動画入力に対応し、OpenRouter上で利用できるというモデルです。
室谷代表取締役OpenRouter側の説明では「This model is hosted by one provider. OpenRouter forwards every request to it directly — no routing decisions to make.」とあって、StepFunが単独ホスト。複数プロバイダーから選ぶ形ではなく、リクエストは直接転送されます。
テキトー教師DotAI 認定講師提供状況も見ておきましょう。OpenRouterのページではRELEASEDがOct 8, 2026。
StepFun側の発表では「Step 5 Preview is available today through our products and API」とされ、重みは10月15日にオープン公開予定と書かれています。
StepFun側の発表では「Step 5 Preview is available today through our products and API」とされ、重みは10月15日にオープン公開予定と書かれています。
室谷代表取締役ここは誤解されやすいポイントで、現時点でオープンウェイトが公開済みなわけではないんですよね。10月15日にオープン公開予定、という予告の段階です。
ライセンスの詳細は今回のソースでは明らかにされていません。
ライセンスの詳細は今回のソースでは明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、OpenRouterのスレッドでは「A week of free access is rolling out today across @opencode, @cline, @NousResearch, @kilocode, and more.」と案内されています。OpenCode、Cline、Nous Research、Kilocodeなどで1週間の無料アクセスが順次展開される、という話ですね。
室谷代表取締役「Keep your workflow. Switch your model.」というメッセージが象徴的で、既存のエージェント環境を変えずにモデルだけ差し替えて試せる、というのが今回の売りなんですよ。
Step 5 Previewでできること ― 1Mコンテキストと動画入力の実力
Step 5 Previewでできること
1Mコンテキストの実力
1,000地点・25年分の気候研究で、単一のエージェントアクションで950件のWebフェッチを調整し、11変数にわたる月次記録30万件を組み立てた
想定用途
大規模コードベースや文書をまたぐ拡張タスクで、複数ステップの結果を洗練させていく用途。OpenRouterも同様の説明
マルチモーダル入力
入力モダリティとしてテキスト・画像・動画を明記。Step 3.7 Flashのnative image and video understandingの流れを継承
長時間実行
ポケモンRedのテストで3,000ターン以上・600万トークンを継続。ターン3,082でCutを解放し、ジムバッジ3つを獲得してLt. Surgeを撃破、メインストーリーの約3分の1まで進行
長距離実行で試される能力
遠い目標を何千回もの相互作用のあいだ保持し、以前の発見を覚え、リソースを管理し、計画が破綻したら復帰する能力のテスト
コーディング側の事例
Blenderで3Dアセットを作って反復的に洗練し、Three.jsでインタラクティブなWebアプリやゲームに持ち込む流れ。部屋の写真から編集可能な3D環境を作るRoom Plannerの事例も
テキトー教師DotAI 認定講師1Mコンテキストの実力が分かる例が公式にあります。1,000地点・25年分の気候研究で、Step 5 Previewは単一のエージェントアクションで950件のWebフェッチを調整し、11変数にわたる月次記録30万件を組み立てた、と説明されています。
室谷代表取締役これは大きいですよね。大規模コードベースや文書をまたぐ拡張タスクで、複数ステップの結果を洗練させていく用途を想定している。
OpenRouterの説明でも「designed for extended tasks that span large codebases and documents, using tools and refining results over multiple steps」と書かれています。
OpenRouterの説明でも「designed for extended tasks that span large codebases and documents, using tools and refining results over multiple steps」と書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師動画入力も含めたマルチモーダル対応は、Step 3.7 Flashが「native image and video understanding」をうたっていた流れの延長ですね。Step 5 Previewでは入力モダリティとしてテキスト・画像・動画が明記されています。
室谷代表取締役長時間実行の例も面白いんですよ。ポケモンRedを題材にしたテストで、Step 5 Previewは3,000ターン以上・600万トークンのやり取りを継続。
ターン3,082の時点でCutを解放し、ジムバッジ3つを獲得してLt. Surgeを倒した、と。メインストーリーのおよそ3分の1まで進んだ計算です。
ターン3,082の時点でCutを解放し、ジムバッジ3つを獲得してLt. Surgeを倒した、と。メインストーリーのおよそ3分の1まで進んだ計算です。
テキトー教師DotAI 認定講師これは「遠い目標を何千回もの相互作用のあいだ保持し、以前の発見を覚え、リソースを管理し、計画が破綻したら復帰する」能力のテストなんですよ。コーディング以外の長距離実行の例として分かりやすいですね。
室谷代表取締役コーディング側では、Blenderで3Dアセットを作って反復的に洗練し、それをThree.jsでインタラクティブなWebアプリやゲームに持ち込む、といった流れも紹介されています。部屋の写真から編集可能な3D環境を作るRoom Plannerの事例もありました。
Step 5 Previewのベンチマーク ― Kimi K3・GLM-5.3との比較で見えた強み
Step 5 Preview vs 競合モデルのベンチマーク比較
| ベンチマーク | Step 5 Preview | Kimi K3 Max | GLM-5.3 Max | GPT-6 Astra | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE | 67.7 | 67.5 | 66.9 | 74.1 | 74.0 |
| ProgramBench | 80.5 | 77.8 | 72.0 | 85.4 | 82.3 |
| StepCodeBench | 49.0 | 43.9 | 40.2 | - | - |
| FrontierFinance | 66.4 | 62.6 | 64.1 | 55.0 | 69.7 |
| DRACO | 83.3 | 78.5 | 82.3 | 76.8 | 87.6 |
| Terminal-Bench v4 | 33.3 | - | 41.9 | - | - |
| GDPval-AA v2.1 | 1566 | - | 1645 | - | - |
テキトー教師DotAI 認定講師ここが乗り換え判断の核心ですね。OpenRouterのスレッドでは「Across StepFun's 8-benchmark eval, Step 5 Preview beats Kimi K3 and GLM-5.3 on 6」と説明されています。
8ベンチのうち6項目でKimi K3とGLM-5.3を上回った、と。
8ベンチのうち6項目でKimi K3とGLM-5.3を上回った、と。
室谷代表取締役具体的な数字を挙げると、DeepSWEが67.7(Kimi K3 Max 67.5、GLM-5.3 Max 66.9)、ProgramBenchが80.5(77.8、72.0)、StepCodeBenchが49.0(43.9、40.2)、FrontierFinanceが66.4(62.6、64.1)です。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、すべての項目で勝っているわけではないんですよ。Terminal-Bench v4はStep 5 Previewが33.3で、GLM-5.3の41.9に負けています。
GDPval-AA v2.1もStep 5 Previewが1566で、GLM-5.3の1645が上。
GDPval-AA v2.1もStep 5 Previewが1566で、GLM-5.3の1645が上。
室谷代表取締役そこは正確に見ておきたいところですよね。公式の表ではGPT-6 AstraやClaude Opus 5と項目によって優劣が分かれていて、DeepSWEではGPT-6 Astra 74.1、Claude Opus 5 74.0に対してStep 5 Preview 67.7。
ProgramBenchでも85.4、82.3に対して80.5という並びです。
ProgramBenchでも85.4、82.3に対して80.5という並びです。
テキトー教師DotAI 認定講師一方でFrontierFinanceはStep 5 Preview 66.4に対してGPT-6 Astra 55.0、Claude Opus 5 69.7。金融領域はStepFunが特に注力したと述べている分野で、DRACOもStep 5 Preview 83.3、GLM-5.3 82.3、Kimi K3 78.5、GPT-6 Astra 76.8、Claude Opus 5 87.6という結果です。
室谷代表取締役総合指標ではArtificial Analysis Intelligence Indexが44。StepFunは「At a comparable level of intelligence, its task cost is substantially lower than similarly capable models」と説明していて、知能水準あたりのタスクコストの低さを前面に出しています。
テキトー教師DotAI 認定講師コーディングの内訳も見ておくと、StepCodeBenchは553の独立リポジトリ、9タスクカテゴリ、20アプリケーション領域、33プログラミング言語をカバーする設計で、bug repair、feature modification、refactoringで特に良いとされています。主要言語でおおむね一貫した性能が出て、低〜中難度ではClaude Opus 5に接近する一方、最も難しい長時間タスクではフロンティアとの意味のある差が残る、というのがStepFun自身の説明です。
室谷代表取締役この「ギャップを隠さず書いている」ところは好印象ですよね。ベンチマークは条件で数字が動くので、公式が弱点も明記しているのは判断材料としてありがたい。
Step 5 Previewの料金と提供範囲 ― 日本から使える？無料期間はいつまで？
テキトー教師DotAI 認定講師料金はOpenRouter上で入力$1.00/M、出力$2.70/M。ローンチ時のキャッシュヒットは50%オフで$0.05/Mと案内されています。
室谷代表取締役OpenRouterのページには実際に支払われた価格の加重平均も出ていて、加重平均入力価格が$0.09748/M、出力が$2.70/M、キャッシュヒット率95.0%。キャッシュが効けば実効入力コストが大きく下がる構造が見えます。
テキトー教師DotAI 認定講師性能面の実測値も載っています。スループットは108 tok/s(P50、プロバイダー間のベスト)、レイテンシは3.51s(P50)。
3日間の稼働率は99.67%、アベイラビリティは96.22%です。
3日間の稼働率は99.67%、アベイラビリティは96.22%です。
室谷代表取締役日本から使えるかという点ですが、OpenRouter経由なのでAPIキーがあれば地域を問わず利用できる形です。ただし日本向けの個別の提供条件や規制対応についての記載は、今回のソースにはありません。
現時点では明らかにされていません。
現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師無料期間は「A week of free access is rolling out today across @opencode, @cline, @NousResearch, @kilocode, and more.」とあるように、OpenCode、Cline、Nous Research、Kilocodeなどで1週間、順次展開という表現です。開始タイミングがツールごとにずれる可能性があるので、自分の使うツールで確認するのが確実ですね。
室谷代表取締役重みのオープン公開は10月15日予定。推論に必要なハードウェア要件については、今回のソースでは明らかにされていません。
Step 3.5 Flashの頃はMac Studio M4 MaxやNVIDIA DGX Sparkといったハイエンドコンシューマー環境でのローカル実行がうたわれていましたが、Step 5 Previewの要件は別途確認が必要です。
Step 3.5 Flashの頃はMac Studio M4 MaxやNVIDIA DGX Sparkといったハイエンドコンシューマー環境でのローカル実行がうたわれていましたが、Step 5 Previewの要件は別途確認が必要です。
Step 5 Previewの使い方・始め方 ― OpenRouter経由で乗り換える手順
テキトー教師DotAI 認定講師始め方はシンプルです。OpenRouterのモデルページ(stepfun/step-5-preview)からAPI経由で呼び出すか、PlaygroundやChatから試せます。
ページには「Try this model」の導線があります。
ページには「Try this model」の導線があります。
室谷代表取締役エージェントツール側から使う場合は、OpenCode、Cline、Nous Research、Kilocodeなどが名指しされているので、それらの設定でモデルをStep 5 Previewに切り替える形ですね。OpenRouterのスレッドの「Keep your workflow. Switch your model.」がまさにその通りで、モデルスラッグを変えるだけで乗り換えられる。
テキトー教師DotAI 認定講師講座で受講生さんによく言うんですが、乗り換え前に見るべきは3点なんですよ。ひとつはコンテキスト1Mを活かせるタスクかどうか。
ふたつ目はキャッシュヒット率。3つ目は自分のワークフローで必要なツール呼び出しが安定するか。
ふたつ目はキャッシュヒット率。3つ目は自分のワークフローで必要なツール呼び出しが安定するか。
室谷代表取締役キャッシュは本当に効くので、同じ長いコンテキストを何度も投げるエージェント型の使い方だと、実効コストがかなり変わってきます。加重平均入力価格が$0.09748まで下がっているのはその表れです。
テキトー教師DotAI 認定講師なお、OpenRouter上ではStepFunが単独ホストなので、プロバイダーを選ぶ余地はありません。可用性は96.22%と記録されているので、本番運用ではリトライ設計を入れておくのが無難ですね。
室谷代表取締役あと、モデルの比較検討をするなら、同じStepFunの軽量モデルと並べてみるのが早いです。Step 3.5 FlashやStep 3.7 Flashは262K/256Kコンテキストで$0.10/$0.30、$0.20/$1.15という価格帯なので、タスクの重さで使い分ける形が現実的だと思います。
エージェント作業でStep 5 Previewが選ばれる理由と注意点
テキトー教師DotAI 認定講師OpenRouterのページには、このモデルにトラフィックを送っている公開アプリが載っています。1位がOpenClawで4.36Bトークン、2位がHermes Agentで13.1Mトークン、3位がClaude Codeで8.9Mトークン、4位がNous Research APIで1.77Mトークン、5位がSwarmUI-MagicPromptExtensionです。
室谷代表取締役OpenClawはメッセージアプリに接続してコマンド実行やブラウジング、ファイル管理、メール送信までやるオープンソースのAIエージェント。Hermes AgentはNous Researchの自己改善型エージェントで、40以上の組み込みツールを持つ。
Claude CodeはAnthropicのエージェント型コーディングツールです。
Claude CodeはAnthropicのエージェント型コーディングツールです。
テキトー教師DotAI 認定講師つまり、実際のプロダクションでエージェント用途に使われている、というシグナルなんですよ。単にチャットで試されているだけではない。
室谷代表取締役StepFun自身も、金融分野では情報源の検証、会計・評価手法の適用、前提と計算の追跡可能性(監査可能性)が重視されると説明しています。レビュアーが結論を情報源までたどれて、報告された事実と仮定を区別できて、計算を再現できること。
ここを評価軸に据えているのが、他のモデルとの違いとして面白いですよね。
ここを評価軸に据えているのが、他のモデルとの違いとして面白いですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師長時間実行の実験も印象的です。NVIDIA H100でMLA GPUカーネルを24時間最適化し、フォワードとバックワードでピーク508 TFLOPSに到達。
比較としてClaude Opus 5が493 TFLOPSと記載されています。
比較としてClaude Opus 5が493 TFLOPSと記載されています。
室谷代表取締役もうひとつ、Qwen3-30B-A3BベースモデルのAIME24性能を自動ポストトレーニングで改善する実験では、ポストトレーニング前の53.3%から60%に向上。これはClaude Opus 5と同等の結果を、より少ないアノテータートークンで達成したと説明されています。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし注意点も明確です。Terminal-Bench v4のように負けている項目があること、最も難しい長時間タスクではフロンティアとの差が残ること、オープンウェイトは10月15日予定でまだ公開されていないこと。
この3つは押さえておきたいですね。
この3つは押さえておきたいですね。
室谷代表取締役あと、単独ホストなのでプロバイダー冗長化が効かない点も運用では効いてきます。可用性96.22%という数字をどう許容するかは、ユースケース次第です。
Step 5 Previewに関するよくある質問
テキトー教師DotAI 認定講師ここからは、よく聞かれる点を整理していきます。
室谷代表取締役まず「Step 5 Previewとは何か」。StepFunが公開したエージェント作業向けのフラッグシップモデルで、スパースMoE(27B活性/600B総)、1Mコンテキスト、テキスト・画像・動画入力に対応します。
テキトー教師DotAI 認定講師「料金はいくらか」。OpenRouter上で入力$1.00/M、出力$2.70/M。
ローンチ時のキャッシュヒットは50%オフの$0.05/Mです。
ローンチ時のキャッシュヒットは50%オフの$0.05/Mです。
室谷代表取締役「コンテキスト長は」。1.0Mトークンです。
テキトー教師DotAI 認定講師「ツール呼び出しや構造化出力に対応しているか」。OpenRouterのFAQに項目自体はありますが、今回のソースで個別の対応可否までは明記されていません。
現時点では明らかにされていません。
現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役「入力と出力は何に対応するか」。入力はテキスト・画像・動画、出力はテキストです。
テキトー教師DotAI 認定講師「StepFunの他のテキストモデルは」。Step 3.7 Flash(256K、$0.20/$1.15)とStep 3.5 Flash(262K、$0.10/$0.30)がOpenRouter上に並んでいます。
室谷代表取締役「いつリリースされたか」。OpenRouterのページではOct 8, 2026。
重みのオープン公開は10月15日予定です。
重みのオープン公開は10月15日予定です。
テキトー教師DotAI 認定講師「オープンウェイトのライセンスは」。10月15日にオープン公開予定という案内までで、ライセンス名は今回のソースでは明らかにされていません。
室谷代表取締役「推論に必要なVRAM/RAMは」。これも今回のソースには記載がありません。
Step 3.5 Flashの頃はMac Studio M4 MaxやNVIDIA DGX Serverといった環境が挙げられていましたが、Step 5 Previewの要件は別途の確認が必要です。
Step 3.5 Flashの頃はMac Studio M4 MaxやNVIDIA DGX Serverといった環境が挙げられていましたが、Step 5 Previewの要件は別途の確認が必要です。
テキトー教師DotAI 認定講師最後に「弱点は何か」。Terminal-Bench v4やGDPval-AA v2.1ではGLM-5.3に劣り、DeepSWEやProgramBenchではGPT-6 AstraやClaude Opus 5に及ばない項目があります。
最も難しい長時間タスクではフロンティアとの差が残る、とStepFun自身が説明しています。
最も難しい長時間タスクではフロンティアとの差が残る、とStepFun自身が説明しています。
室谷代表取締役総じて、1Mコンテキストとエージェント用途、そして知能水準あたりのコストを重視するなら試す価値がある。逆に、最高難度の長時間タスクでフロンティア性能を最優先するなら、まだ比較検討の余地がある。
そういう立ち位置のプレビュー版だと思います。
そういう立ち位置のプレビュー版だと思います。
