階躍星辰開源Step Code:自測追平DeepSeek Harness,token更省
BlockBeats 律動財經
動察 Beating AI 快訊,階躍星辰開源 AI 編程工具 Step Code v0.1.0,採用 MIT 許可證。它直接跑在終端裡,可以讀寫代碼、跑測試和執行開發任務,還支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。內置的 StepPage 可以一條命令把本地靜態網站發布到線上。
Step Code 主打少用 token。在階躍自己的 Terminal-Bench 2.1 橫評中,它完成 72/89 個任務,得分 80.9%,與 DeepSeek Harness 並列最高,但 token 用量更低。
階躍自建的 Multi-Frame 長任務測試共有 150 道題,Step Code 完成 110 道,得分 73.3%,平均每題消耗 509 萬 token,在對比的 6 款 harness 中同時拿到最高通過率和最低 token 用量。
不過階躍沒有公布這輪橫評具體用了哪個底層模型,也沒有拆解這些 token 是怎麼省下來的。官方只提到 Step Code 與 Step 系列模型一起針對 token 消耗做過調優。
源碼裡也能看到不少「節流」設計:文件讀取和命令輸出會限長,搜尋盡量縮小返回範圍,長對話默認會壓縮上下文,system prompt 也要求能直接調用工具就不要額外開 Agent。
還有一套更激進的 contextProjection,可以裁掉舊工具輸出、重複結果和歷史 reasoning,不過默認關閉。
綜合來看,它的 token 優勢來自模型和 harness 多處優化疊加。
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