Ngày 20/9, phòng thí nghiệm AI Trung Quốc StepFun phát hành Step 5 Preview: model mixture-of-experts (MoE) thưa với 600 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), và mở API ngay từ ngày đầu. Điểm đáng nói không phải là nó vượt nhóm dẫn đầu — nó chưa vượt — mà là nó đứng ở đâu và giá bao nhiêu: kết quả benchmark chỉ kém các model đóng mạnh nhất vài điểm, với mức giá bằng khoảng một phần mười, và trọng số mở (open weights) được hứa phát hành ngày 15/10.
Phần kỹ thuật
Kiến trúc dùng “mẹo kinh tế” nay đã thành chuẩn của MoE thưa, nhưng đẩy xa hơn phần lớn đối thủ: 600B tham số tổng, nhưng chỉ 27B hoạt động trên mỗi token. Trong thực tế, điều đó nghĩa là model lưu trữ lượng tri thức ở quy mô frontier nhưng chi phí suy luận (inference) chỉ ngang một model cỡ vừa — chính là thứ làm nên mức giá này. Các thông số quan trọng với lập trình viên:
- Ngữ cảnh: 1 triệu token đầu vào, tối đa 64k token đầu ra — đủ chứa một codebase cỡ vừa hoặc cả ngày lịch sử hoạt động của một agent trong một cửa sổ duy nhất;
- Đầu vào đa phương thức: văn bản, hình ảnh, video;
- Giá trên API của StepFun: 1,00 USD mỗi triệu token đầu vào khi trượt cache, 0,05 USD khi trúng cache, 2,70 USD mỗi triệu token đầu ra; token suy luận (reasoning) tính như đầu ra;
- Mục tiêu sử dụng: StepFun nhắm thẳng vào kỹ thuật phần mềm, tác vụ agent dài hơi, công việc tri thức chuyên môn và tài chính.
Mức giá khi trúng cache đáng để nhìn lại lần nữa. Các workload dạng agent đọc đi đọc lại cùng một ngữ cảnh — system prompt, định nghĩa công cụ, lịch sử tích lũy. Với 0,05 USD mỗi triệu token đầu vào đã cache, bài toán kinh tế của một agent lặp hàng trăm vòng trên khối ngữ cảnh chung lớn thay đổi về chất: ngữ cảnh không còn là khoản chi phí lấn át.
Đứng ở đâu so với nhóm dẫn đầu
Trên chỉ số tổng hợp Artificial Analysis Intelligence Index, Step 5 Preview đạt 44 — dưới nhóm frontier đóng, nhưng ở nhóm cạnh tranh nghiêm túc. Trên DeepSWE v1.1, benchmark về kỹ thuật phần mềm, StepFun công bố 67,7 ở mức suy luận cao: nhỉnh hơn Kimi K3 Max (67,5) và GLM-5.3 Max (66,9), và thua rõ GPT-6 Astra Max (74,1) cùng Claude Opus 5 Max (74,0).
Hãy đọc các con số này với sự thận trọng quen thuộc — chúng do chính hãng công bố, các bộ benchmark dễ bão hòa và bị “luyện đề”, và chữ “Preview” trong tên nghĩa là bản cuối có thể khác theo cả hai chiều. Nhưng hình dạng kết quả nhất quán với xu hướng lớn của năm 2026: các phòng thí nghiệm trọng số mở Trung Quốc (DeepSeek, Moonshot, Zhipu, và nay là StepFun) về đích sau nhóm frontier đóng chừng sáu đến mười hai tháng, với mức giá mà nhóm đóng không thể theo nếu không đốt biên lợi nhuận.
Vì sao điều này quan trọng với tương lai ngành IT
Hai lý do — một về kinh tế, một về cấu trúc.
Về kinh tế, giá biên của “trí tuệ đủ dùng” tiếp tục rơi tự do. Điểm 67–68 trên một benchmark kỹ thuật phần mềm khó từng là lãnh địa frontier chưa lâu trước đây; giờ nó có giá 1 USD mỗi triệu token và sắp tải về được. Với phần lớn workload sản xuất — review code, xử lý tài liệu, agent nội bộ, ETL cần phán đoán — câu hỏi không còn là “model có làm được không?” mà là “model rẻ nhất vượt được ngưỡng là model nào?”. Hệ thống xây trên giả định đó sẽ trông rất khác hệ thống xây quanh một “nhà tiên tri” đắt đỏ duy nhất.
Về cấu trúc, đợt phát hành trọng số mở đã hứa (15/10, nếu StepFun giữ lời) tiếp tục sức ép mà open weights đặt lên các phòng thí nghiệm đóng: mỗi năng lực trở thành thứ tự host miễn phí được thì thôi làm “hào nước” và bắt đầu làm hạ tầng. Với các công ty ở Việt Nam và những nơi có ràng buộc về lưu trú dữ liệu — kể cả loại ràng buộc nay đã được viết vào luật Việt Nam — một model cận-frontier chạy được trong chính datacenter của mình không phải món đồ chơi lạ; đó là lựa chọn mặc định thân thiện với tuân thủ.
Những câu hỏi bỏ ngỏ là có thật: trọng số có ship đúng hẹn không và theo giấy phép nào, model hành xử ra sao ngoài các benchmark được chọn lọc, và cửa sổ 1 triệu token có giữ được chất lượng ở độ sâu hay chỉ “nhận cho có”. Đáng để canh ngày 15/10.
Nguồn
- StepFun Launches Step 5 Preview: A 600B-Total, 27B-Active MoE Model With 1M Context — MarkTechPost
- StepFun launches a 600B agent model at $1 per million input tokens — RuntimeWire
- StepFun launches Step 5 Preview with 600B parameters, 1M context, and open weights coming October 15 — DataStudios
- Step 5 Preview: Specs, Price, Benchmarks, and the Gaps — CellCog