El 15 de octubre de 2026, la empresa china de IA StepFun publicó los pesos (los datos del modelo ya entrenado) de su modelo insignia "Step 5 Preview". La publicación llega tal y como la empresa había anunciado al presentarlo el 20 de septiembre, cuando dijo que lo publicaría "el 15 de octubre", y ahora cualquiera puede descargarlo y ejecutarlo en su propio entorno. Al mismo tiempo se han dado a conocer las condiciones de la licencia, que no se habían aclarado en el momento del anuncio.
Qué es Step 5 Preview
Step 5 Preview es un modelo pensado para usos de "agente", en los que la IA avanza en el trabajo por su cuenta mientras usa herramientas, como la programación, el trabajo de conocimiento especializado o el análisis financiero. Adopta el mecanismo "MoE": tiene 600.000 millones (600B) de parámetros en total, pero en cada procesamiento solo usa 27.000 millones (27B) de ellos. Puede leer hasta 1 millón de tokens de una vez.
Según StepFun, obtiene 44 puntos en el índice general de "Artificial Analysis", un sitio de evaluación que compara modelos de IA. Las características del modelo, sus evaluaciones y los precios de la API se explican en detalle en el artículo que publicamos con motivo del anuncio de septiembre.
Formatos de los pesos publicados
Los pesos están disponibles en Hugging Face y ModelScope, en estos tres formatos:
- BF16: el formato con la precisión original
- FP8: un formato en el que se reduce el tamaño de los datos para necesitar menos memoria
- NVFP4: un formato aún más reducido, pensado para las GPU más recientes de NVIDIA (solo en Hugging Face)
La salida es texto. En cuanto a la entrada, la tabla de especificaciones de la ficha del modelo indica texto e imagen, mientras que la descripción inicial y la documentación de la versión de API de StepFun afirman que también admite vídeo, de modo que la información no coincide.
Condiciones de la licencia
La licencia es la "StepFun Model License 1.0", propia de la empresa. Es parecida a Apache 2.0, muy usada en el código abierto: permite usar, modificar y redistribuir el modelo sin pagar, e incluye también una licencia de uso de patentes. Sus principales condiciones son estas:
- Si un producto o servicio que use el modelo supera en algún mes los 100 millones de usuarios, o sus ventas de ese mes superan los 20 millones de dólares, debe mostrar "Powered by StepFun AI"
- Para integrar el modelo en dispositivos y venderlos hace falta un contrato comercial aparte, sea cual sea el volumen de ventas
- Las empresas que se dediquen a ofrecer el modelo a otras empresas mediante una API u otras vías (MaaS) y cuyas ventas totales, incluidas las de sus filiales, superen los 20 millones de dólares en 12 meses consecutivos necesitan un contrato aparte para el uso comercial
Para la mayoría de las empresas y particulares, la licencia permite usarlo libremente en sus propios servicios o en el trabajo interno.
Entorno necesario para ejecutarlo
Según la ficha del modelo, las GPU de NVIDIA necesarias varían según el formato:
- FP8: un servidor con 4 B300 u 8 H200
- BF16: un servidor con 8 B300, o 16 H200 repartidas en dos servidores
La ficha del modelo no indica los requisitos del formato NVFP4. En cuanto al software de inferencia (el proceso de ejecutar el modelo para obtener respuestas), es compatible con vLLM y Transformers, y SGLang solo admite el formato FP8. No es un modelo de un tamaño que se pueda ejecutar en un ordenador personal.
El punto de vista de CoAI
Step 5 Preview se ofreció primero por API y, alrededor de un mes después, sus pesos se publicaron según lo anunciado. Aunque la licencia impone condiciones de atribución y para la oferta a gran escala, para la mayoría de los usuarios resulta fácil de usar incluso con fines comerciales. Ese mismo día Meta también lanzó "Muse Spark Open", un gran modelo abierto, con lo que de golpe aumentaron las opciones de grandes modelos que se pueden ejecutar en un entorno propio.
Eso sí, muchas de las cifras de rendimiento proceden del propio anuncio de StepFun, y las evaluaciones de terceros del modelo con pesos publicados aún están por llegar. Quien esté pensando en adoptarlo debería revisar primero el texto de la licencia y probarlo antes por API para comprobar si encaja con su trabajo.