最近阶跃星辰发布了最新的 Step 3.7 Flash，一款面向 Agent、Coding、Search 与多模态工作流而生的高效率模型。这个定位确实有点反常识——毕竟此前的 Flash 版本默认是旗舰大哥的便宜替代品。想不到这次阶跃星辰对 Step 3.7 Flash 定位这么高。

苏米注：既然官方明确说它是为了"高效完成真实任务"而优化的，那就直接把它装到 Agent 工具里，开发个项目试试。

对大模型的期待改变了

最近半年，我对新大模型的测法有些固化了。我已经很少去测那些脑筋急转弯或者复杂的逻辑推演，而是习惯性地先把它装到 Agent 上。这也是当下的趋势，Agent 工具在执行力上，已经开始拓展模型本身的能力边界。

模型参数量也不是越大越好。参数上去了思考就慢，思考慢了，在 Agent 工作流里就会拖后腿。Agent 要规划、搜索、调用工具、写代码、跑测试、修正，每个步骤都要等模型回话。

所以我拿到 Step 3.7 Flash 之后，第一时间选了一个看似简单，但比较考验 Agent 完整链路能力的任务。

实战：做一个推荐咖啡厅的 Web 工具

我打算做一个足够 local 的工具：西湖周边的咖啡店推荐，输入具体的位置以及自己爱喝的咖啡品类，就可以给你推荐对应的咖啡店。使用 Claude Code 接入 Step 3.7 Flash 模型。

阶跃星辰的接入体验值得提一下——它提供了一个官方的接入指令，在终端里敲入一行代码，顺着指引填入 API 和模型名称，整个过程超级丝滑，不需要去手动修改配置文件。

我给出的提示词核心需求只有一条：杭州西湖周边 5km 内的咖啡店搜索工具。提示词看起来很多，但其实都是对项目的一些限制。

用时 1 分 13 秒，整个项目制作完成。这个速度让我非常惊喜——在 Agent 的高频调动下，响应速度直接决定了整个开发流的节奏。

我的提示词没有任何对 UI 的设定，但 Step 3.7 Flash 最终跑出来的网页，在视觉一致性上处理得很细腻。主题色采用了贴合咖啡主题的咖色，从背景、按钮到交互态，整个界面的一致性就很强。鼠标悬浮在卡片上时，会顺滑地浮现出一层微阴影。

关于适配手机，其实我是没有提前考虑到的。但寻找咖啡店这个需求，适合的是出门在外或者去旅游的人，一般用手机找。我没想到，但它想到了，顺手还适配了手机的分辨率。

加个地图功能

然后我还想给它添加地图功能，方便用户大概了解这家咖啡店到底在哪个位置。这次我也不写特别复杂的提示词了，直接一句"加个地图功能"就行。

也只是一轮对话，功能就加好了。新增的地图组件，边框同样遵循了全局的圆角比例，和下方的卡片排列在一起，没有任何拼接的突兀感。

多模态能力测试：看图识景点

接下来要测的是视觉能力。Step 3.7 Flash 是自带多模态能力的，不需要额外配视觉模型，上来就能直接用。

我想给咖啡店推荐工具新增一个功能：根据上传的风景照，来讲解历史典故。逻辑很简单——在页面中新增上传图片的按钮，使用 Step 3.7 Flash 的多模态能力，去识别图片具体的位置，然后根据位置信息去搜索相关知识。

新增功能的速度比直接创建项目稍微慢了一些，可能是需要先进一步了解原本的代码。不过这个 Tab 标签效果我很喜欢，切换的时候颜色会有渐变的效果，增强了交互的感知。

测试了一下，功能完全没有问题，成功调用了 Step 3.7 Flash 的 API。现在这个 Web 工具不止可以搜索附近的咖啡，还可以直接上传一张你当前所在位置的风景照，然后 AI 会识别你的位置，并进行景点讲解，以及推荐你附近的咖啡店了。

"放养"测试：一行指令能做出啥样

既然这个模型的规划能力这么强，那我在开发之前，是不是不用写很复杂的提示词呢？就只用一句："制作一个杭州西湖周边 5km 内的咖啡店的 Web 搜索工具"。需要几步才能做出可以用的工具？

这一次，它交付了一个截然不同的版本。在没有大篇幅提示词的限制下，它把能想到的功能都加上去了——自主接入了高德地图的 API，将搜索范围从西湖扩展到了杭州的其他热门商圈。

还提供了口味偏好的直接选择按钮，甚至于还有排序功能，搜索半径还可以自由拖拽。而 UI，还是保持了一贯的优雅。总的来说，这算得上是一个功能成熟、符合大众使用直觉的标准化商用级工具雏形。

复盘：两个版本的差别

对比这两个版本的开发过程，可以清楚地看到模型在不同指令下的执行逻辑：

• 第一个版本：写了大量提示词，需求很详细，最后出来的网站 99% 符合想象。有人工干预结果，有本地人写推荐语。
• 第二个版本：没有说清楚诉求，只是让它做一个搜索咖啡店的 Web 工具。它主动填补了产品经理的角色，调度现有的成熟 API，交付了一个功能最全的大众化解决方案。

总结与定价

说到底，大模型的竞争已经悄悄换了赛道。过去我们总在盯着参数榜单，比谁能解出更难的奥数题。但在真实的工作流里，任务早就变成了高频的多轮对话、工具密集调用、上下文越拉越长。如果模型每走一步都要卡壳、思考、憋上十几秒，那它再聪明，在 Agent 里也只能拖后腿。

我个人觉得这个价定的特别亲民。项目跑起来的时候 Agent 反复去调用、搜索、重试、吞吐海量上下文的时候，账单消耗相比之前要少得多。

苏米观察：速度快但质量不差，够听话但也会自主决断，同时还会积极调用其它工具接口来完善项目——这些优点在 Agent 中使用会非常舒服。这就是为什么测完 Step 3.7 Flash 之后，不再把它看作是旗舰模型的"廉价平替"。它在速度、智能、任务完成率之间踩中了那个刚刚好的平衡点。

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