实测阶跃星辰Step 3.5 Flash 2603：一款能无缝融入开发工作流的AI模型
人工智能模型领域近期再度呈现出活跃态势，各类新模型如雨后春笋般接连涌现。
从GLM-5、MiniMax2.7到小米的MIMO，竞争格局持续刷新。本文将聚焦于“大模型六小虎”阵营中的阶跃星辰，深入评测其最新发布的 Step 3.5 Flash 2603 版本。
阶跃星辰是一家专注于通用大模型研发的AI公司，在业界享有“大模型六小虎”之一的声誉。其中智谱、MiniMax和Kimi这三家同为“小虎”的成员已广为人知。
此前，Step 3.5 Flash版本在openrouter平台上已取得不俗的评分。
观察当前的大模型热度排行榜，Step 3.5 Flash稳定地位列前三甲。
因此，本次评测的核心目的是检验Step 3.5 Flash 2603在真实应用场景中的综合表现。本文将依次在Claude Code、OpenClaw、飞书等多个平台上进行测试，并在每个测试案例前予以说明。
评测主要围绕四个核心场景展开，着重评估模型的执行过程与最终产出质量。
任务一：多步骤数据采集与可视化页面生成
第一个任务在ClaudeCode环境中进行测试。
已将模型切换至 step-3.5-flash 2603，并直接下达一个连续性复合指令：
打开 Boss 直聘、拉勾和智联招聘，搜索最近热门的 AI 相关岗位，结合薪资范围、岗位要求、城市分布和招聘热度，综合筛选 10 个代表性岗位，整理成 Excel 表格，并根据 Excel 表格的信息设计一个可视化 HTML。
该任务看似不复杂，实则是一个典型的多步骤、高综合性任务。它并非简单的问答，而是要求模型连贯地完成：联网检索信息 → 归纳总结内容 → 生成结构表格 → 编写前端代码。
这既检验了模型的信息整合与结构化能力，也对其工具调用、上下文维持及连续任务执行能力提出了较高要求。
Step 3.5 Flash 2603在此类任务中表现出高效的节奏感，避免了过度思考与迟迟不落地的拖沓。它采用了边执行边推进的策略，最终一次性交付了Excel表格与信息图HTML代码。
在ClaudeCode中可清晰观察到其执行流程，整个过程显得干净利落。
除了少数设有反爬机制的网站外，大多数任务步骤都能在数秒内完成一轮推进。
以下是最终产出结果。
可视化HTML页面效果
数据表格成果
生成的表格观感良好，信息整理得较为规整，阅读压力较小。HTML信息图也并非简单的内容堆砌，而是尝试进行了层级划分与视觉设计。当然，若在提示词中进一步细化版式偏好、图表样式或字段要求，模型的产出自然会更加精准。
综合来看，对于此类链路稍长的工作流任务，Step 3.5 Flash 2603在保持高效执行的同时，能够可靠地完成任务目标。从本案例可知，阶跃星辰的这版模型在处理高频、多步骤、结果导向明确的任务时，确实得心应手。
任务二：数据库表结构到Java实体类的快速转换
第二个任务聚焦于AI编码中的一个高频场景：数据库结构转换。
对于后端开发者而言，在项目初期或接手现有业务时，首要步骤往往是处理数据库。面对大量数据表，手动将其逐一转换为Java实体类耗时费力。因此，本次测试直接将数据库SQL语句抛给模型，要求其进行批量转换。
这是一个源自RAG客服生产业务的实际数据库表结构。
转换结果直接明了：耗时约一分钟，11张表全部成功转换为对应的Java实体类。
在此场景下，Step 3.5 Flash 2603的体验颇为舒适。需要补充的字段基本都能准确补全，结构转换也相当规整，没有出现编码风格飘忽不定或命名混乱的问题。
既然表结构已生成，便顺势进行下一步，要求模型补充生成部分基础的增删改查（CRUD）代码。
完成此类任务后，获得的直观感受是：对于初始化项目结构、批量格式转换、基础CRUD编写这类高频开发工作，Step 3.5 Flash 2603完全可以直接纳入生产前置流程。
项目开发中，最消耗精力的往往不是特别困难的部分，而是那些重复性高、琐碎但又必需的基础工作。以往需要人工逐步搭建，现在交由模型先行铺设一版，效率提升显著。
当然，也测试了更复杂的任务。例如后续尝试让模型处理一个需要打通两条业务线中特定功能的深层需求。此需求的难点在于，模型必须首先理解完整的业务全景，才能着手编码，否则极易写出局部正确但与整体流程脱节的代码。
对于这种任务，Step 3.5 Flash 2603目前尚无法完全独立处理，仍需人工先行梳理清楚业务逻辑，再协同模型共同推进。
因此，用一句话总结本案例：**对于简单、高频、结构清晰的开发任务，该模型应对自如；而对于复杂度高、业务链深、依赖全局理解的任务，现阶段更适合采用“人工定方向，模型提效率”的协同模式。**这反映了当前模型的能力边界。
任务三：Skills调用能力与前端代码生成测试
前两个案例更多测试了代码编写与结构化任务执行能力。第三个任务旨在进一步探究其对于Agent能力的适配度，尤其是在融入OpenClaw等体系后，调用各类Skills的实际表现。
本次测试内容是：利用Knowledge Site Creator Skill创建一个知识学习网站。 文章内容来源于指定公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VjBNgfDhJSMMlGw5n6RQMA。
目标在于检验模型能否理解任务目标，并借助Skills生成一个具备雏形功能的网站。实际运行后，其页面产出质量在线，并非那种“技术上可运行，但审美与结构极其敷衍”的状态。这种蓝紫色配色方案也符合多数AI生成界面的惯例。
随后，又顺手测试了其纯粹的前端代码生成能力，创建了一个个人博客页面。
个人博客页面展示
该页面给人的感觉是，代码流畅度与交互设计意识都相当不错。 它并非机械地堆砌div元素，而是能够兼顾页面层级、视觉节奏以及交互细节。在日常开发中，这种能力非常实用，因为我们需要的往往不是一个“完美无瑕的作品”，而是一个可运行、可后续修改、能快速迭代的前端基础版本。
任务四：集成至飞书环境测试Agent任务调度能力
在单次请求的代码类任务中，Step 3.5 Flash的最高推理速度可达每秒350个token，这确保了复杂Agent任务能够获得低延迟响应。
具体测试方法是将飞书接入OpenClaw平台，然后直接在飞书中向模型发送指令，观察其能否完整地调度并执行一个多步骤任务。
一旦进入OpenClaw这类原生的Agent场景，任务性质就不再是“生成一段回答”那么简单。一个任务背后通常涉及多个环节：加载技能、调用工具、链式推理、中间判断、决定下一步行动……任务链一旦拉长，对模型的调度能力、稳定性及响应速度的要求便显著提高。本次测试旨在检验Step 3.5 Flash 2603置入此类多模块环境后，是否仍能保持高效的执行力。
以下是其任务执行的效果展示：
整体而言，效果令人满意。它能够完成多任务调度，也能在较长的执行链路中持续推进，不会轻易卡在某个环节陷入空转。更为关键的是，在整个使用过程中，没有出现“为了理清一个简单任务而过度拉长思考链”的感觉。
这一点在实际应用中至关重要。许多Agent场景中最令人头疼的便是模型反复绕弯子，长时间无法输出结果，用户难以知晓其思考进程。如果一个任务原本几步即可完成，模型却为每一步都铺设冗长的思考链，最终产出质量或许略有提升，但实际使用成本会大幅增加。
从本次体验来看，阶跃星辰的Step 3.5 Flash 2603在此方面的控制相当出色。在日常Agent应用中，它可以扮演一个稳定推进任务的“执行型选手”，不会轻易将简单事务复杂化。
初步体验总结
经过本轮多场景实测，若要对阶跃星辰的 Step 3.5 Flash 2603 做一个直接判断，笔者认为它是一款非常适合融入真实开发工作流的模型。
针对日常开发中常遇到的诸多需求：
- 高频编程任务
- 数据结构转换
- 小步快跑式的代码修改
- 简单至中等复杂度的前端界面生成
- Agent工作流中的执行型任务
- 多步骤但目标明确的连续操作
Step 3.5 Flash 2603基本都能高效完成。
特别需要说明的是，Step 3.5 Flash 2603可能会率先在StepPlan平台上线。因此，在ClaudeCode等Agent工具中进行配置时，可能需要将baseURL替换为：https://api.stepfun.com/step_plan/v1。
最终结论
近期行业热议Agent与模型如何真正融入工作流程。笔者自身的感受是，发展方向已日益明晰：模型需要兼具“智能”与“高效”。
此次实测下来，阶跃星辰Step 3.5 Flash 2603 给人留下的印象，是一款明显偏向实用主义的模型。在开发、Agent、多步骤执行等场景中，确实能够提供顺手的体验。对于经常需要编写代码、修改代码、搭建流程或运行自动化任务的人员而言，这种“反复使用都不觉别扭”的体验，远比一两次的惊艳表现更为重要。
如果您本身已在探索AI编码，或将模型接入日常工作流中，那么这版Step 3.5 Flash 2603，值得亲手运行几轮真实任务进行体验。