好幾天沒更文章了，最近忙到起飛，在開發(fā)一款A(yù)I教育類應(yīng)用，調(diào)代碼調(diào)得焦頭爛額。

不做不知道，教育領(lǐng)域的一些場(chǎng)景落地是真挺難。比如中學(xué)數(shù)學(xué)題解析，要求推導(dǎo)嚴(yán)謹(jǐn)，公式不能解析渲染錯(cuò)誤。再比如生成幾何題，不僅要保證出題正確，幾何圖形也要與題目嚴(yán)格對(duì)應(yīng)。

抓耳撓腮之際，階躍星辰邀請(qǐng)我測(cè)評(píng)新模型「Step 3.5 Flash 2603」。正好，把它應(yīng)用到幾個(gè)有難度的編程場(chǎng)景，看看表現(xiàn)如何。

Step 3.5 Flash 2603有以下幾個(gè)核心亮點(diǎn)：

• 更適合高頻編程與Agent工作流：模型非常適合編程任務(wù)，尤其是bug修復(fù)、patch生成、多輪代碼修改、Agent工作流內(nèi)結(jié)構(gòu)化輸出與任務(wù)執(zhí)行。

• 更高響應(yīng)、更低延遲：增加了Low think模式，并非降低能力，而是避免簡(jiǎn)單任務(wù)過度思考，減少不必要的token消耗，提高高頻任務(wù)的響應(yīng)效率。

• 更適配Agent框架與開發(fā)工具：使用應(yīng)用到Agent工作流中，針對(duì)OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架進(jìn)行了兼容優(yōu)化。

下面開始場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)！

場(chǎng)景一 ｜ 數(shù)學(xué)公式處理

說實(shí)話，做這個(gè)產(chǎn)品，最讓我頭疼的就是數(shù)學(xué)公式解析錯(cuò)誤。像這樣：

大模型生成包含大量復(fù)雜公式的文本，要面臨 JSON+LaTeX+HTML 多重解析的考驗(yàn)。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中，各種轉(zhuǎn)義，反斜杠要將我淹沒了......

大家都知道，大模型的輸出本就不穩(wěn)定，要是公式中有一個(gè)細(xì)節(jié)錯(cuò)誤，甚至缺少一個(gè) “\”，那就是一串亂碼。

我用 Step 3.5 Flash替換原有模型，用來根據(jù)題目，輸出解答過程，并展示在HTML網(wǎng)頁(yè)中。下面是兩個(gè)示例：

已知橢圓E的中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，對(duì)稱軸為x軸、y軸，且過A(0,-2)，B(3/2,-1)兩點(diǎn)。 (1)求E的方程； (2)設(shè)過點(diǎn)P(1,-2)的直線交E于M,N兩點(diǎn)，過M且平行于x軸的直線與線段AB交于點(diǎn)T，點(diǎn)H滿足向量MT=向量TH。證明：直線HN過定點(diǎn)。

已知函數(shù)f(x)=2ln x -ax2 +1(a∈R)。 (1)討論函數(shù)f(x)的單調(diào)性； (2)若存在正數(shù)x,使f(x)≥0成立,求a的取值范圍； (3)若0

可以看到，各類數(shù)學(xué)符號(hào)、公式都沒有解析和渲染錯(cuò)誤，效果還是比較穩(wěn)定的。

場(chǎng)景二｜幾何圖形數(shù)據(jù)

產(chǎn)品中有一個(gè)需求是，根據(jù)數(shù)學(xué)幾何題目，生成對(duì)應(yīng)的幾何圖形。

具體的實(shí)現(xiàn)方法是，把題目丟給大模型來生成繪圖數(shù)據(jù)（如下，包含了2D/3D、點(diǎn)、線、圖形、圖例等），然后據(jù)此用Python的 Matplotlib組件生成幾何圖形圖片。

{ "type": "3D", "points": {"A": [0,0,5], "B": [2,0,0], "C": [-2,0,0], "P": [0,3,0]}, "lines": [ {"nodes": ["A","B"], "style": "solid"}, {"nodes": ["B","C"], "style": "dashed"} ], "curves": [{"type": "circle", "center": [0,0], "r": 2}], "labels": {"A": "top", "B": "bottom"} }

但讓大模型理解題目，理解點(diǎn)線之間的關(guān)系，理解空間關(guān)系，并且生成結(jié)構(gòu)化幾何數(shù)據(jù)，是很難的。

讓 Step 3.5 Flash試試：

在棱長(zhǎng)為2的正方體ABCD-A?B?C?D?中，E為棱AA?的中點(diǎn)，點(diǎn)F滿足A?F=λA?B?(0≤λ≤1)，則（多選） A.當(dāng)λ=0時(shí)，AC?⊥平面BDF B.對(duì)任意λ∈[0,1]，三棱錐F-BDE的體積是定值 C.存在λ∈[0,1]，使得AC與平面BDF所成的角為π/3 D.當(dāng)λ=2/3時(shí)，平面BDF截該正方體的外接球所得截面的面積為56/19π

(2024全國(guó)甲理,19,12分,中)如圖,在以A,B,C,D,E,F為頂點(diǎn)的五面體中,四邊形ABCD與四邊形ADEF均為等腰梯形, EF∥AD,BC∥AD,AD=4,AB=BC=EF=2,ED=√10,FB=2√3,M為AD的中點(diǎn)。 (1)證明:BM∥平面CDE； (2)求二面角F-BM-E的正弦值。

本來沒抱太大希望，沒想到效果還真不錯(cuò)。

還有個(gè)點(diǎn)，試了好幾個(gè)模型都做不好，就是被遮擋的線畫成虛線，其他模型要么畫成實(shí)線，要么干脆不連線。我用 Step 3.5 Flash測(cè)了幾道題，大多數(shù)都畫對(duì)了。

場(chǎng)景三｜數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化圖表

這里實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)試卷解析功能，根據(jù)多張?jiān)嚲韴D片，生成對(duì)試卷的解析報(bào)告，包含試卷照片、每道題目、答案解析、知識(shí)點(diǎn)，并對(duì)整體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，生成可視化圖表。

實(shí)現(xiàn)流程是，先用其他大模型進(jìn)行圖片識(shí)別（ Step 3.5 Flash目前不支持圖像識(shí)別 ），識(shí)別出試卷中的題目，然后用 Step 3.5 Flash解答題目，識(shí)別知識(shí)點(diǎn)，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。再根據(jù)這些數(shù)據(jù)，生成HTML報(bào)告。

這個(gè)功能中，需要反復(fù)調(diào)試的點(diǎn)包括：保證每道題都解答正確，并且公式輸出正確；知識(shí)點(diǎn)識(shí)別正確；公式解析正確；可視化圖表數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、視覺美觀、位置準(zhǔn)確。

我用 Step 3.5 Flash去生成HTML代碼，看看效果：

19道題、這么多公式，幾乎沒有出現(xiàn)渲染錯(cuò)誤，最后的環(huán)狀圖非常直觀，整體UI也是簡(jiǎn)潔清新風(fēng)。

一個(gè)小問題是， 環(huán)狀圖中內(nèi)容太多的話，會(huì)有圖文重疊。

之前用其他模型，去解答題目，生成HTML代碼，調(diào)試了很多很多輪才能達(dá)到可用的程度。這次用 Step 3.5 Flash只調(diào)試了6輪。

還有個(gè)小技巧，在解答題目時(shí)，使用 low think模式，減少用戶等待時(shí)間。在用 Step 3.5 Flash生成代碼時(shí)，用high think模式，獲得更好的效果。

這次將Step 3.5 Flash 2603應(yīng)用到正在做的產(chǎn)品中，體驗(yàn)還是很不錯(cuò)的。

之前折磨我一兩天的Bug， Step 調(diào)試幾輪就能出結(jié)果。

輸出穩(wěn)定性也很高，像數(shù)學(xué)這種對(duì)精確度有極高要求的場(chǎng)景，或者要求輸出固定JSON格式的場(chǎng)景，Step表現(xiàn)都不錯(cuò)。

此外，速度是真挺快，尤其是深度思考模式。之前用的模型，雖然效果不錯(cuò)，但思考時(shí)間太長(zhǎng)。一條工作流中有幾個(gè)大模型節(jié)點(diǎn)，跑一次等的花都謝了。

測(cè)評(píng)完，看了眼后臺(tái)的token消耗，沒花多少，蠻省錢的。

當(dāng)然， Step 3.5 Flash沒有神到任何編程任務(wù)都能一次跑通，但它確實(shí)會(huì)大大縮短Debug時(shí)間。

如果你是純技術(shù)小白， Step 3.5 Flash對(duì)你可能沒那么驚艷，它還不能無卡點(diǎn)生成復(fù)雜軟件 。如果你是一個(gè)開發(fā)者，真的建議把工作流中的模型，換成 Step 3.5 Flash試一試。

目前有兩種方式使用 Step 3.5 Flash 2603。

• 方式一：調(diào)用API

可以通過OpenAI兼容接口調(diào)用 Step 3.5 Flash 2603。Python代碼示例：

print(answer)

其中，“ reasoning_effort”的值為“high”，是深度推理模式；值為“l(fā)ow”，是快速模式。

此外，由于模型可能會(huì)優(yōu)先在Step Plan上線，base url可能會(huì)變更為：

https://api.stepfun.com/step_plan/v1。

• 方式二：接入Coding Agent

可以在你的Agent平臺(tái)，將Step添加為Custom Provider。如果你的平臺(tái)內(nèi)置了階躍星辰模型列表，例如Cherry Studio，那就可以直接添加“ step-3.5-flash-2603 ”模型。

Key需要在階躍星辰開放平臺(tái)獲取：

https://platform.stepfun.com

幾分鐘的嘗試，也許能讓整個(gè)項(xiàng)目節(jié)省大量時(shí)間，趕快去試試吧～

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