สร้างการ์ดชื่อเรื่องอัตราส่วน 16:9 สำหรับ Step 5 Preview เทียบกับ Nemotron 3.5 Super โดยมีชิปที่แสดง 29 ต่อ 14 บนดัชนีปัจจุบัน พารามิเตอร์ 600B/27B เทียบกับ 120B/12B และชื่อสัญญาอนุญาตสองรายการคือ StepFun License 1.0 และ OpenMDW-1.1 พร้อมส่วนท้ายที่ระบุว่าชุดน้ำหนักทั้งสองเปิดตัวเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026
Engineering & Research

Step 5 Preview vs Nemotron 3.5 Super: การเปิดตัวน้ำหนักสองครั้ง สัญญาอนุญาตสองแบบที่แตกต่างกันมาก

ผู้เขียน

Elias Hawthorne

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 StepFun ได้เผยแพร่เช็กพอยต์สำหรับ Step 5 Preview และ NVIDIA ได้เผยแพร่เช็กพอยต์สำหรับ Nemotron 3.5 Super — โมเดลภาษา-ภาพที่มีพารามิเตอร์ 120 พันล้านตัวและมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 12 พันล้านตัว ซึ่งชื่อเต็มบนลีดเดอร์บอร์ดคือ Nemotron 3.5 Super VL การเปิดตัวโมเดลแบบเปิดน้ำหนักระดับเรือธงสองรายการในวันเดียว และแทบไม่มีสิ่งอื่นใดที่เหมือนกันเลย รายการหนึ่งเป็น sparse mixture-of-experts ขนาด 600B ที่สร้างขึ้นสำหรับงานเอเจนต์ระยะยาวและได้รับอนุญาตภายใต้ข้อกำหนดของ StepFun เอง อีกรายการหนึ่งเป็น Mamba-Transformer แบบไฮบริดที่ทำงานด้วยความเร็วเอาต์พุตประมาณสองเท่าครึ่งโดยใช้พลังประมวลผลที่ใช้งานจริงเพียงหนึ่งในห้า ภายใต้สัญญาอนุญาตที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานเชิงพาณิชย์โดยไม่ต้องพูดคุยกัน บนดัชนีที่ Artificial Analysis ให้บริการในวันนี้ ค่าที่อ่านได้คือ 29 และ 14

ช่องว่างของคะแนนนั้นเป็นความแตกต่างที่น่าสนใจน้อยที่สุดระหว่างทั้งสอง สิ่งที่มีผลมากกว่าคือบนหน้าใบอนุญาต และมันเป็นตัวกำหนดว่าคุณสามารถนำตัวไหนในสองตัวนี้ไปใส่ในผลิตภัณฑ์ได้โดยไม่ต้องขออนุญาตใครก่อน

15 ตุลาคม สองครั้ง

ประวัติการเปิดตัวของทั้งสองนั้นขนานกันอย่างผิดปกติ ซึ่งเป็นเหตุผลที่การเปรียบเทียบนี้ยังคงถูกมองว่าเป็นการแข่งขันกันอยู่เสมอ แต่ไม่ใช่การแข่งขัน — โมเดลทั้งสองถูกสร้างขึ้นเพื่องานที่แตกต่างกัน และมีเพียงวันที่เปิดตัวเท่านั้นที่ตรงกัน

• Step 5 Preview — API เปิดใช้งาน 20 กันยายน 2026; เผยแพร่ checkpoint BF16 และ FP8 เมื่อ 15 ตุลาคม ประกาศของ StepFun เองระบุว่าความล่าช้านี้เป็นเรื่องที่ตั้งใจ: เปิด endpoint ก่อน เก็บข้อมูลทราฟฟิก แล้วจึงเปิด weights

• Nemotron 3.5 Super VL — น้ำหนักโมเดลเผยแพร่เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 ในรูปแบบ BF16 และ NVFP4 NVIDIA เปิดตัวเช็กพอยต์ สูตรการฝึก ชุดข้อมูล และโมเดลฉบับร่างสำหรับ speculative decoding ในการเปิดตัวครั้งเดียวกัน และรายงานเทคนิคของบริษัทเองอ้างว่าโมเดลนี้เอาชนะ Nemotron 3 Ultra บน SWE-bench Pro ได้โดยใช้พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงน้อยกว่าประมาณ 4.6 เท่า

• แตกต่างจากรุ่นพี่น้องอย่าง Nemotron 3.5 Lightning ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กที่รองรับเฉพาะข้อความและเปิดตัวในรอบเดียวกัน เป็นผลิตภัณฑ์คนละตัวและไม่ใช่หัวข้อที่กำลังกล่าวถึง هنا และนี่ก็ไม่ใช่ Nemotron 3 Ultra ซึ่งเราเปรียบเทียบกับ Step 5 Preview แยกต่างหาก และอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกันบนเส้นโค้ง

ใบอนุญาตคือความแตกต่างที่ใหญ่กว่า

ทั้งสองอย่างเรียกว่า open weights มีเพียงหนึ่งในสองสัญญาอนุญาตเท่านั้นที่เขียนขึ้นเพื่อให้ใช้งานได้โดยไม่มีเกณฑ์ขั้นต่ำ

• Step 5 Preview — StepFun Model License 1.0 มีลักษณะเป็นการอนุญาตแบบผ่อนปรนในสไตล์ Apache พร้อมการระบุแหล่งที่มา บวกกับเงื่อนไขเชิงพาณิชย์ที่เริ่มมีผลเมื่อมีการนำไปใช้งานในขนาดใหญ่มาก: ข้อกำหนดที่เผยแพร่ได้ผูกพันธะการอนุญาตแยกต่างหากเมื่อผลิตภัณฑ์หนึ่งมีผู้ใช้งานที่ใช้งานจริงต่อเดือนเกินประมาณ 100 ล้านคน หรือมีรายได้ต่อเดือน 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

• Nemotron 3.5 Super VL — OpenMDW-1.1 ซึ่งอนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้โดยตรง ไม่มีเงื่อนไขจำนวนผู้ใช้ที่ต้องระวัง ไม่มีตัวกระตุ้นจากรายได้ และไม่ต้องเจรจาแยกต่างหาก

• รูปแบบน้ำหนัก — Step 5 Preview มาพร้อม BF16 และ FP8 ส่วน Nemotron 3.5 Super VL มาพร้อม BF16 และ NVFP4 ซึ่งเป็นรูปแบบ 4 บิตที่ออกแบบมาสำหรับฮาร์ดแวร์ Blackwell โดย NVIDIA รายงานว่ามีการฟื้นคืนความแม่นยำระดับค่ามัธยฐาน 99.62% เมื่อเทียบกับพื้นฐาน BF16 จากการทดสอบ 36 เบนช์มาร์ก

• สิ่งที่ไปพร้อมกับค่าน้ำหนัก — Step 5 Preview เผยแพร่บล็อกทางเทคนิคที่อธิบายสถาปัตยกรรมและแนวทางการฝึก NVIDIA เผยแพร่ชุดข้อมูล สูตรการฝึก และ drafter ควบคู่กับ checkpoint

สำหรับทีมส่วนใหญ่ การตีความในทางปฏิบัติก็ง่ายมาก: หากคุณอยู่ใต้เกณฑ์ของ StepFun — และเกือบทุกคนก็อยู่ใต้เกณฑ์นั้น — ไลเซนส์ทั้งสองแบบมีพฤติกรรมคล้ายกันในการใช้งานประจำวัน ความแตกต่างจะปรากฏในการตรวจสอบวิเคราะห์รายละเอียด การตรวจสอบทางกฎหมายของ Nemotron 3.5 Super VL จบที่ "อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์" ส่วนการตรวจสอบทางกฎหมายของ Step 5 Preview จบด้วยย่อหน้าเกี่ยวกับเกณฑ์ที่ต้องมีใครสักคนนำไปจำลองเทียบกับแผนการเติบโตของคุณ นั่นคือต้นทุนจริงที่จ่ายครั้งเดียว และควรรู้ไว้ก่อนงานวิศวกรรมจะเริ่มต้น

กระดานคะแนน หลังการให้คะแนนใหม่

ข้อแก้ไขที่มีประโยชน์ที่สุดเพียงข้อเดียวที่มีอยู่ตรงนี้ คือ ตัวเลขที่ถูกอ้างอิงกันอย่างแพร่หลายของทั้งสองโมเดลนั้นล้าสมัยแล้ว การรายงานช่วงเปิดตัวระบุว่า Step 5 Preview อยู่ที่ 44 และ Nemotron 3.5 Super VL อยู่ที่ 26 ต่อมา Artificial Analysis ได้เปลี่ยนเวอร์ชันดัชนี และบนบอร์ดปัจจุบัน สองโมเดลเดิมนี้แสดงค่าเป็น 29 และ 14 ข้อมูลทุกอย่างที่ได้มาจากค่าอ่านเวอร์ชันเก่าก็ขยับเปลี่ยนตามไปด้วย

รันเดียวกัน หนึ่งบรรทัดต่อมิติ:

• Intelligence Index — Step 5 Preview 29 เทียบกับ Nemotron 3.5 Super VL 14

• AA-Briefcase v1.1 — 1,423 เทียบกับ 999

• AutomationBench-AA — 51% เทียบกับ 15%

• Terminal-Bench 4.0 — 33% เทียบกับ 0%

• FrontierCode 2.0 — 12% เทียบกับ 6%

• AA-Omniscience — 16 เทียบกับ −3 โดยตัวเลขที่เป็นลบหมายถึงมีคำตอบที่ผิดโดยมั่นใจมากกว่าการเลือกไม่ตอบ

• Humanity's Last Exam (Diamond) — 24% เทียบกับ 9%

• ความเร็วเอาต์พุต — 179.1 เทียบกับ 450.6 โทเค็นต่อวินาที

• ต้นทุนต่องานสร้างดัชนี — $2.35 เทียบกับ $0.56

• ราคาผสมต่อหนึ่งล้านโทเค็น — $0.54 เทียบกับ $0.1375

Generated 16:9 scoreboard comparing Step 5 Preview and Nemotron 3.5 Super on six rows. Left column, Step 5 Preview: Intelligence Index 29, 27B active parameters, 600B total parameters, 179 tokens per second, input price $1.00 per million, licence StepFun Model License 1.0. Right column, Nemotron 3.5 Super: Intelligence Index 14, 12B active parameters, 120B total parameters, 451 tokens per second, input price $0.225 per million, licence OpenMDW-1.1. A footer reads that index, speed and price are from one Artificial Analysis run and licences from vendor terms.

รูปแบบของผลลัพธ์สอดคล้องกันในทุก benchmark ย่อย: Step 5 Preview นำในด้านความสามารถ ส่วน Nemotron 3.5 Super VL นำในด้าน throughput และราคา ค่าที่ได้จาก Terminal-Bench 4.0 เป็นสิ่งที่ควรพิจารณาอีกครั้ง เพราะมันเป็นศูนย์ และศูนย์บน benchmark ที่ใช้กันแพร่หลายขนาดนี้มักหมายถึงบางสิ่งเฉพาะเจาะจง มากกว่าการไม่สามารถทำงานนั้นได้เลยโดยสิ้นเชิง

Screenshot of the Artificial Analysis comparison page headed 'Nemotron 3.5 Super VL vs. Step 5 Preview'. The Intelligence table scores Nemotron 3.5 Super VL 14 against Step 5 Preview 29, with rows for AA-Briefcase v1.1 at 999 versus 1423, AutomationBench-AA 15 per cent versus 51, Terminal-Bench 4.0 0 versus 33, FrontierCode 2.0 6 versus 12, AA-Omniscience v1.1 minus 3 versus 16, GDPpdf 8 versus 15, HLE-Diamond 9 versus 24, CritPt v2 14 versus 33 and Terminal-Bench-Science 0.1 0 versus 2. The Cost table lists price per million tokens $0.1375 versus $0.54, input $0.225 versus $1.00, output $0.575 versus $2.70, cache hit $0.05 versus $0.10 and cost per task $0.56 versus $2.35.

ตัวเลขของ NVIDIA เองกลับชี้ไปที่อื่น

ตัวเลขที่ NVIDIA เผยแพร่บ่งชี้ว่าโมเดลนี้แข็งแกร่งกว่าที่การรันทดสอบโดยอิสระค้นพบมาก บริษัทรายงานว่าได้ 51.78% บน SWE-bench Pro, “มากถึงห้าเท่า” ของอัตราการประมวลผลแบบเอเจนต์ของโมเดลโอเพนที่เทียบเคียงได้ และ 4,632 ถึง 4,856 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาทีต่อ GPU บนฮาร์ดแวร์ GB200 ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลที่ผู้จำหน่ายรายงาน ซึ่งสร้างขึ้นบนชุดทดสอบของ NVIDIA เอง และไม่ใช่การทดสอบชุดเดียวกับที่ให้คะแนนดัชนีข้างต้น

Screenshot of the Artificial Analysis page for Nemotron 3.5 Super VL, headed 'Nemotron 3.5 Super VL Intelligence, Performance & Price Analysis'. The header marks it an open-weights model from NVIDIA released in October 2026. Four cards read Intelligence 14 at rank 1 of 1, Speed 450.6 output tokens per second at rank 1 of 26, Cost $0.56 per Intelligence Index task with In $0.225, Out $0.575 and a 78% cache discount, and Verbosity 120M output tokens. The summary text places the model at the lower end of comparable models and describes it as notably fast and highly concise. Technical specifications list reasoning yes, text, image and video input, text output, a 1M-token context, 120B total parameters, 12B active parameters, the OpenMDW-1.1 licence and weights on Hugging Face. The panel ends '67 models in this class'.

นี่ไม่ใช่ความขัดแย้ง และการถือว่ามันเป็นความขัดแย้งคือข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการรายงานเกี่ยวกับคู่นี้ SWE-bench Pro และ Terminal-Bench 4.0 วัดสิ่งที่แตกต่างกันบน scaffolding ที่แตกต่างกัน และ harness ของผู้ขายที่ปรับแต่งสำหรับโมเดลของตนเองมักจะทำให้โมเดลนั้นดูดีเกินจริง สรุปอย่างตรงไปตรงมาคือ NVIDIA ได้เผยแพร่ชุดข้อมูลเปิดเผยที่สมบูรณ์ที่สุดในบรรดาสองราย — สูตร ข้อมูล และ drafter — และในขณะเดียวกันก็มีข้อกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพที่ได้รับการยืนยันจากแหล่งอิสระน้อยที่สุด Step 5 Preview กลับกัน: ชุดข้อมูลเปิดเผยที่บางกว่าโดยล้อมรอบโมเดลที่พฤติกรรมได้รับการวัดจริงโดยห้องปฏิบัติการอิสระ

หากคุณกำลังเลือกระหว่างสองสิ่งนี้โดยพิจารณาจากชื่อเสียงด้านเบนช์มาร์ก โปรดตระหนักว่าคุณสบายใจกับฝั่งใดของการแลกเปลี่ยนนั้น สูตรที่คุณรันซ้ำได้มีค่ามากกว่าคะแนนที่คุณไม่สามารถรันซ้ำได้

ค่าใช้จ่ายในการรันแต่ละรายการด้วยตัวเองคือเท่าไร

จำนวนพารามิเตอร์ทำให้ Nemotron ดูดีเกินจริงในแบบที่ค่าใช้จ่ายหน่วยความจำไม่ได้สะท้อนซ้ำอย่างเต็มที่ แต่ทิศทางนั้นถูกต้อง

• พรีวิว Step 5 — รวม 600B, active 27B บิลด์ FP8 พอดีกับหนึ่งโน้ตที่มี B300 สี่ตัว หรือ H200 แปดตัว ส่วนบิลด์ BF16 ต้องใช้หน่วยความจำ GPU ประมาณ 1.2 TB ซึ่งหมายถึง B300 แปดตัว หรือโน้ต H200 ที่มีแปด GPU สองโน้ต

• Nemotron 3.5 Super VL — พารามิเตอร์รวม 120B, ใช้งานจริง 12B และมีให้ใช้งานเพิ่มเติมใน NVFP4 โดยมีจำนวนพารามิเตอร์รวมเป็นหนึ่งในห้าของ Step 5 Preview ดังนั้นงบประมาณฮาร์ดแวร์เดียวกันจึงสามารถซื้อคลัสเตอร์ที่เล็กกว่ามาก หรือรองรับงานพร้อมกันได้มากขึ้นมาก

{{1}}พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่เป็นตัวกำหนดต้นทุนการอนุมาน ส่วนพารามิเตอร์ทั้งหมดเป็นตัวกำหนดว่าคุณจะโหลดมันได้หรือไม่ตั้งแต่แรก{{/1}} จำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 27B ของ Step 5 Preview ทำให้การคำนวณต่อโทเค็นยังคงแข่งขันได้กับโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก แต่กรอบขนาด 600B คือสิ่งที่คุณต้องทำให้พอดีในหน่วยความจำก่อนที่เรื่องทั้งหมดนั้นจะมีความหมาย จำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 12B และกรอบขนาด 120B ของ Nemotron ต่างเล็กพอที่โหนดเดียวจะเป็นการติดตั้งใช้งานที่สมจริงมากกว่าจะเป็นโครงการจัดซื้อจัดจ้าง

ที่ราคาที่ NVIDIA ประกาศไว้ที่ $0.225 สำหรับอินพุต และ $0.575 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเค็น — เทียบกับ $1.00 และ $2.70 ของ Step 5 Preview — เส้นทางแบบโฮสต์นั้นถูกพอที่การโฮสต์ Nemotron 3.5 Super VL ด้วยตนเองจะเป็นการตัดสินใจเรื่องการเก็บข้อมูลไว้ในประเทศเป็นหลัก ไม่ใช่เรื่องต้นทุน สำหรับ Step 5 Preview การโฮสต์ด้วยตนเองเป็นวิธีเดียวที่จะหลีกเลี่ยงอัตราที่สูงกว่าสี่ถึงห้าเท่าต่อโทเค็น

การกำหนดเส้นทางส่วนที่เหลือของสแตกของคุณ

โมเดลทั้งสองนี้ยังไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ในปัจจุบัน ดังนั้นนี่จึงไม่ใช่บทความที่เราจะเสนอเอนด์พอยต์ที่ถูกกว่าให้กับทั้งสองตัวได้ สิ่งที่เราเตอร์มีประโยชน์อย่างแท้จริงในการตัดสินใจครั้งนี้คือส่วนที่อยู่โดยรอบ: โมเดลกว่า 200 รายการในแคตตาล็อกนั้นคิดราคาตามราคาลิสต์ของผู้ให้บริการโดยไม่มีการบวกราคาเพิ่ม ดังนั้นเมื่อผู้ให้บริการลดราคา ใบแจ้งหนี้ของคุณก็จะได้รับผลในวันเดียวกัน และ การสลับระบบอัตโนมัติ หมายความว่าทราฟฟิกที่ไม่ใช่ Step-5 และไม่ใช่ Nemotron ในสแต็กของคุณจะยังคงทำงานต่อไปเมื่อผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งเกิดปัญหา

การจัดวางที่เป็นจริงสำหรับทีมที่เลือกหนึ่งในตัวเลือกเหล่านี้คือไฮบริด: โฮสต์ open weights เองสำหรับปริมาณงานจำนวนมาก และเก็บโมเดลแบบโฮสต์ไว้เบื้องหลัง routing DSLสำหรับกรณีส่วนท้ายที่คลัสเตอร์ของคุณอิ่มตัวหรือคำขอต้องการความสามารถที่คุณยังไม่ได้ติดตั้งใช้งาน โหมด fusion ของ OrcaRouter ซึ่งรันชุดโมเดลและส่งคืนคำตอบแบบรวม เป็นวิธีใช้ส่วนท้ายนั้นอย่างตั้งใจแทนที่จะใช้เป็นทางสำรองฉุกเฉิน

สิ่งที่ควรดูต่อไป

มีสามสิ่งที่จะเปลี่ยนคำตอบตรงนี้ หากห้องแล็บอิสระแห่งที่สองเผยแพร่ผลลัพธ์ของ Nemotron 3.5 Super VL ที่คล้ายกับตัวเลข SWE-bench ของ NVIDIA เองมากกว่าผลจากการรันในดัชนี ช่องว่าง 29 ต่อ 14 ก็จะเลิกเป็นพาดหัวข่าว และสัญญาอนุญาตจะกลายเป็นปัจจัยสร้างความแตกต่างที่แท้จริงเพียงอย่างเดียว หาก StepFun ผ่อนปรนหรือชี้แจงเกณฑ์เชิงพาณิชย์ในสัญญาอนุญาตของตน ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบอย่างละเอียดในอีกฝั่งก็จะหายไป และหากราคาการโฮสต์ของโมเดลใดโมเดลหนึ่งเปลี่ยนแปลง ช่องว่างโทเค็นที่สี่ถึงห้าเท่าก็จะเป็นตัวเลขที่เปราะบางที่สุด — ราคาตั้งต้นของ Nemotron ต่ำพออยู่แล้วจนการลดราคาเพิ่มเติมจะทำให้การโฮสต์มันเองดูเหมือนงานอดิเรกมากกว่ากลยุทธ์

จนกว่าหนึ่งในสิ่งเหล่านั้นจะเกิดขึ้น การแบ่งแยกที่ตรงไปตรงมาคือแบบนี้: Nemotron 3.5 Super VL คือโมเดลที่ควรนำไปใช้งานเมื่อคุณต้องการปริมาณงานที่สูง ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์ที่ไม่มีเงื่อนไข และขนาดที่พอดีกับหนึ่งโหนด ส่วน Step 5 Preview คือโมเดลที่ควรนำไปใช้งานเมื่องานมีความยาว บริบทมีขนาดใหญ่ และคำตอบที่ผิดมีต้นทุนสูงกว่าโทเค็น — และเมื่อคุณสามารถอยู่กับใบอนุญาตที่ต้องตั้งคำถามในระดับสเกลได้

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXLinkedInGitHubYouTube