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StepFun 3.5 Flash: OpenClaw 竞技场中排名第一的经济高效模型
别的不说,StepFun 的网页做的是真的很漂亮啊,第一次完整看完一个模型的发布介绍,信息很干净,交互体验也很好
阶跃这个英文名 stepfun 让我一直幻视是个币圈公司,又是 stepn 又是 pumpfun 的,感觉像一个走路发币的 launchpad 项目。
最近拿 StepFun 的 Step 3.7 Flash 跑了一次完整的自动编程流水线,从需求文档到能用的工具,65 分钟,中间没碰键盘。 先说模型。Step 3.7 Flash 的定位是把 Agent 工作流从头跑到尾:规划、写代码、跑测试、审代码、出错重试,看的是整条流程跑完的综合效率。原生多模态,开源可部署。Agent 循环一次要调几百次模型,快和便宜在这里不是锦上添花,是能不能跑得起的问题。 再说项目。hero-coding 是我用 Go 写的一个自动编程流水线:输入一份 Markdown 需求文档,四个 Agent 执行——Planner 把需求拆成带依赖关系的小任务,Worker 在独立的 git worktree 里写代码提交,Verifier 跑测试出硬证据,Reviewer 审 diff,通过就合入主干,不过就打回重做。四个角色全部由 Step 3.7 Flash 驱动,区别只是 system prompt 和工具权限。 这次给它的需求:做一个 Agent 运行日志分析工具,读日志文件,统计每个 Agent 的调用次数、成功率、平均耗时、token 消耗,找出最慢和最不稳定的 Agent。 实际跑下来: · Planner 把需求拆成 6 个任务,自动排好依赖顺序 · 6 个任务全部自动交付,逐个合入主干 · 期间 Reviewer 打回 5 次——有测试全绿但被审出正确性问题的,有只改测试期望值想糊弄过去被拒收的,全部在重试轮次内自动修复 · 不是一个模型在自言自语,是多个 Agent 在互相检查,而且检查真的拦住了东西 · 最终产出的 CLI 直接能用,视频结尾是它分析真实日志的输出 视频是完整过程的运行日志。 国内: 海外: @StepFun_ai
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翻了下 claude code version 191 的源码,感觉从技术角度看,Anthropic 这个反蒸馏机制设计还是挺精妙的。 Claude Code 有段提示词是这样。 return `Today${n}s date is ${r}.`; 他对这句做了隐写,用肉眼分不出的字符,把系统时区和代理端点身份偷偷编码进了系统提示词。 触发条件是当你设了第三方中转 ANTHROPIC_BASE_URL 且不是 时。 所以如果你是官方直连用户,则并不会受到影响。也就是说最近的封号潮与此无关。 它编码了 3 个 bit,来自两个独立维度(时区 1 bit + 撇号 2 bit): 1)时区,在 Asia/Shanghai 或 Asia/Urumqi 时,日期分隔符从 2026-06-30 偷偷变成 2026/06/30 2)那个撇号 ' 有四种写法,人眼基本看不出区别。 - ' (U+0027 普通),普通第三方端点 - ' (U+2019),命中"域名白名单" - ʼ (U+02BC),命中"国产大模型关键词" - ʹ (U+02B9),域名 + 实验室都命中 这三个维度是独立编码的。哪怕你的中转域名不在白名单、也不含关键词,只要系统时区是上海/乌鲁木齐,分隔符照样变斜杠——也就是"中国时区 + 任意第三方端点"的用户全员会被打上时区这一维的标记。 匹配逻辑是这样。域名是后缀匹配(host === d || host.endsWith("." + d)),白名单第一个就是 cn,所以任何 .cn 结尾的 host 一网打尽,不是逐个域名去列;关键词是子串包含(host.includes(kw)),host 里只要出现 deepseek 字样就命中,不用精确匹配;时区取的是系统时区(Intl…resolvedOptions().timeZone),不是 IP 地理位置。 更骚的是反混淆,两份名单用 XOR(key=91)+ base64 藏起来,专门躲 strings。解码就是 base64 decode 之后逐字节异或 91,源码里那个 LKi 去混淆后长这样: ```js // 源码里的解码器(去混淆版,就是 LKi) const decode = (b64) => [...Buffer.from(b64, "base64")] .map((byte) => String.fromCharCode(byte ^ 91)) // key = 91 .join("") .split(","); // 逆运算就是打包时的编码器 const encode = (list) => Buffer.from([...list.join(",")].map((c) => c.charCodeAt(0) ^ 91)).toString("base64"); encode(["deepseek", "zhipu"]); // → "Pz4+Kyg+PjB3ITMyKy4=" decode("Pz4+Kyg+PjB3ITMyKy4="); // → ["deepseek", "zhipu"] // 拿真名单开头验一下,key=91 对得上 decode("Pz4+Kyg+PjB3NjQ0NSgzNC93"); // → ["deepseek", "moonshot", ...] ``` 147 个域名白名单:".cn" 顶级域、字节/阿里/百度/网易/快手、 外加一大票 Claude 中转站(anyrouter、88code、yunwu、aihubmix、dmxapi…) 11 个实验室关键词:deepseek / zhipu / moonshot / minimax / stepfun / baichuan / 01ai / dashscope / volces … 选「今天的日期」这句话做载体也很鸡贼。这个标记藏在 system prompt 正文里,不是 HTTP header、也不是 metadata。中转站一般会重写、过滤 header,但几乎没人会去动日期这类的自然语言,所以这是个洗 header 洗不掉的水印。而且 currentDate 是 user context 里和 claudeMd、userEmail 并列的字段,每个请求必带,标记 100% 稳定出现;撇号和分隔符的变化又语义无损,模型读起来一模一样,用户 diff 也基本看不出,隐蔽性拉满。 证据是怎么闭环的,这才是题眼。标记跟着请求走,当一个中转站或蒸馏管道最终回连 Anthropic 官方 API 转售 Claude 时,这条请求带着标记又流回了 Anthropic 自己的服务器。 于是 Anthropic 在自己的日志里就能读到:这条"直连我"的请求,日期是 2026/06/30(斜杠 = 中国时区)+ 撇号是 ʹ(U+02B9 = 域名和 deepseek 关键词都命中),铁证——源头是一个中国时区、配了国产大模型中转的客户端。 它不需要主动探测,让流量自己招供,只要请求最终回到 Anthropic,身份就自证了。这样就能清楚地知道哪些渠道流向了中国、被中转站转售或被大厂蒸馏,并且留下充足证据。 想自己验的话,逻辑都在 cli.js(2.1.191,混淆名每版会变):检测函数 jqd()(:245688)→ 选字符 Wqd()(:245701)→ 拼日期 MKi()(:245707);gate 是 Yfn()(:102664);落点在 currentDate: MKi(eHe())(:250252);XOR 名单解码器 LKi(),key = 91。
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