600-Milliarden-Modell für einen Dollar pro Million Token

Das chinesische KI-Labor StepFun hat am 20. September 2026 Step 5 Preview vorgestellt und die API noch am selben Tag geöffnet. Laut StepFun ist es ein Sparse-MoE-Modell — eine Mixture of Experts, bei der je nach Aufgabe nur ein Teil des Netzwerks rechnet — mit rund 600 Milliarden Parametern insgesamt, von denen pro Token nur etwa 27 Milliarden aktiv sind. Dazu kommen 1 Million Token Kontext und Bild-Input. Der Listenpreis: 1 US-Dollar pro Million Input-Token, 2.70 Dollar für Output, 0.05 Dollar bei einem Cache-Treffer.

27 von 600 Milliarden pro Token

Nur rund 4.5 Prozent der Gewichte werden pro Token angefasst — daher der Preis. StepFun gibt für das Modell 44 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index an. Zum Einordnen: Auf der öffentlichen Rangliste von Artificial Analysis steht Kimi K3 (max) ebenfalls bei 44, GLM-5.3 (max) bei 45, die Spitze — Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra — bei 53. Der Wert für Step 5 Preview ist bisher eine Herstellerangabe und erscheint in der öffentlichen Übersicht von Artificial Analysis noch nicht.

Aussagekräftiger sind zwei Langzeit-Experimente aus StepFuns Ankündigung: Das Modell optimierte in einem 24-Stunden-Budget einen GPU-Kernel auf einer einzelnen Nvidia H100 und erreichte nach rund 22 Stunden 508 TFLOPS. Eine automatisierte Post-Training-Schleife hob ausserdem die AIME24-Genauigkeit eines Qwen3-30B-A3B-Basismodells von 53.3 auf 60 Prozent.

Für Schweizer KMU zählt der 15. Oktober

Solange das Modell nur als API aus China läuft, ist es für dich vor allem ein Kostenargument — und ein Datenschutzthema. Für die Bekanntgabe von Personendaten ins Ausland verlangt das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz einen angemessenen Schutz; China steht nicht auf der Länderliste des Bundesrats, es braucht also zusätzliche Garantien wie Standardvertragsklauseln.

Spannender wird der 15. Oktober 2026, wenn StepFun die Gewichte offenlegen will. Selbst betreiben liesse sich das Modell dann zwar grundsätzlich — nur nicht auf dem Server im Keller: 600 Milliarden Parameter brauchen in BF16 rund 1.2 Terabyte Speicher, noch ohne Kontext. Wer heute souverän arbeiten will, fährt mit kleineren offenen Modellen besser, etwa dem an ETH Zürich, EPFL und CSCS entwickelten Apertus.

Was bis zum Gewichts-Drop offen bleibt

Unter welcher Lizenz und auf welcher Plattform die Gewichte erscheinen, hat StepFun bisher nicht mitgeteilt — davon hängt ab, ob Schweizer Firmen das Modell kommerziell nutzen dürfen. Bis dahin gilt: Für Agenten-Workloads mit sehr langen Kontexten lohnt der Blick auf die Preisliste. Für alles mit Personendaten wartest du besser auf den Oktober.