StepFun（階躍星辰）とは？CEO・IPOの現状とStep 5 Preview・3.7 FlashのAPI料金【2026年10月】

StepFun（中国語表記は阶跃星辰、日本語では階躍星辰）は、2023年4月に上海で設立された大規模言語モデルの開発企業です。創業者でCEOの姜大昕氏はMicrosoftの元副総裁で、同社は中国で「AI六小虎」と呼ばれるスタートアップ6社の1つに数えられます。2026年は1月に50億元超を調達し、9月に旗艦モデルStep 5 Previewを公開しました。6月には香港証券取引所へ上場を申請したと報じられています。この記事では、会社の成り立ちと経営陣、資金調達とIPOの進み具合、Stepシリーズの世代ごとの違い、OpenAI互換APIの使い方と料金、日本企業が契約前に確かめておく条件を、2026年10月8日時点の公式ドキュメント・モデルカードを中心に、会社動向については報道情報も区別して整理します。

まとめ：StepFunの現状と使う前に確かめる点

• 会社：2023年4月6日に上海で設立され、現在の法人名は上海阶跃星辰智能科技股份有限公司（2026年に株式会社へ組織変更）。CEOは姜大昕氏、2026年1月からは旷视科技（Megvii）共同創業者の印奇氏が董事長を務めます。
• 上場：2026年6月に香港証券取引所へ非公開で上場申請したと報じられていますが、10月8日時点で上場はしていません。会社側は申請を公表していません。
• モデル：現行の主力は、API専用のStep 5 Preview（報道値で総600B・活性約27B、1Mトークン）と、Apache 2.0で重みが公開されたStep 3.7 Flash（総198B・活性約11B・256K）です。
• API：OpenAI SDKのbase_urlを差し替えるだけで呼べます。ただし海外向けと中国向けでAPIキーもホストも別です。step-1-8kやstep-3などの旧モデルIDは2026年7月8日に提供を終えています。
• 契約：海外向けプラットフォームの契約相手は香港法人で、準拠法は香港法、サーバーは米国です。利用規約は入力・出力・APIログの広い利用許諾をStepFunに与え、一部のプログラムでは学習に使うと定めているため、業務データを送る前に規約とDPAの適用範囲を確認してください。

StepFun（階躍星辰）の会社概要と経営陣

StepFunは、上海阶跃星辰智能科技有限公司として2023年4月6日に上海で設立されました。新浪財経などによると、2026年4月に上場準備の一環として株式会社へ組織変更しており、中国版の公式プラットフォームでは運営主体が上海阶跃星辰智能科技股份有限公司と表示されています。同社は「Step」を冠するモデルシリーズを展開しています。海外の開発者向けプラットフォーム（platform.stepfun.ai）は、香港法人のSTEPFUN TECHNOLOGY (HK) LIMITEDが運営しています。

姜大昕CEOの経歴と2026年の経営体制

創業者の姜大昕氏は、Microsoftで副総裁、グローバルパートナー、Microsoftアジアインターネット工学院（STCA）の副院長兼チーフサイエンティストを務め、検索エンジンBingの技術開発を統括しました。チーフサイエンティストの張祥雨氏は、何恺明氏らと共に画像認識モデルResNetの論文を書いた共著者の1人で、博士課程修了後は旷视科技で研究を続けていました。

2026年1月26日、同社はB+ラウンドの発表と同時に、旷视科技の共同創業者である印奇氏が董事長に就いたと発表しました。北京商報の報道によると、印奇氏が戦略と技術の方向性を決め、CEOの姜大昕氏、チーフサイエンティストの張祥雨氏、CTOの朱亦博氏とともに経営の中核を担う体制です。印奇氏は自動車向けAIを手がける千里科技の経営にも関わっており、StepFunは千里科技・吉利汽車と車載AIを共同開発しています。

「AI六小虎」の中での位置と先に上場した2社

「AI六小虎」は、StepFun、智譜（Zhipu AI）、MiniMax、月之暗面（Moonshot AI）、零一万物（01.AI）、百川智能（Baichuan）の6社を指す中国メディアの呼び名です。このうち智譜とMiniMaxはすでに香港に上場しており、StepFunは大規模モデル企業として3社目の上場を目指していると報じられています。

ほかの5社と比べたときの特徴は、言語モデルだけでなく、音声・画像・動画のモデルを早い時期から並行して公開してきたことと、スマートフォンや自動車といった端末への組み込みを事業の柱にしていることです。36Kr Japanの2026年2月の記事によると、OPPO・栄耀（Honor）・中興通訊（ZTE）など中国の主要スマホブランドの6割と提携し、4,200万台以上に同社のモデルが載っています。2026年7月には、同社の端末事業から初のスマートフォン「STEPX Neo」が発表されたと報じられています。ほかの中国勢の動向は中国AIはバブルか？上場ラッシュ・米中の計算資源差・業績で検証【2026年10月】で比較しています。

資金調達と香港IPOの進み具合（2026年10月時点）

公表された調達と、報道ベースの上場準備を時系列に並べると次のとおりです。報道のみの項目には「報道」と付けています。

B+ラウンドには、上海国投先導基金、国寿股権、浦東創投などの国有系ファンドが新たに加わり、テンセント、啓明創投、五源資本などの既存株主も追加出資しました。Pre-IPOラウンドには華勤技術、龍旗科技、豪威集団、中興通訊といった端末・半導体メーカーが入ったと新浪財経が伝えています。

上場時の評価額は、新浪財経の6月10日の記事が「主要投資家の提示で最大120億ドル」、10月1日の記事が「約100億ドル」と伝えており、報道によって幅があります。申請も評価額も報道ベースの情報で、財務数値を確かめられる目論見書のような公式資料は、2026年10月8日の確認時点では見当たりません。数字を社内資料に引くときは、どの報道の値かを書き添えてください。

Stepシリーズのモデル一覧と世代ごとの違い

2026年10月8日時点で、StepFunの主要モデルと旧世代のStep 3を比較すると、次のとおりです。Step 3はAPIの提供を終えましたが、重みは公開されたままです。

どのモデルも、全パラメータのうちトークンごとに一部の専門家（エキスパート）だけを動かすMoE（Mixture of Experts）構造です。総パラメータ数はGPUメモリに載せる量、活性パラメータ数は1トークンあたりの計算量の目安になります。MoEの仕組みとVRAMの見積もり方はMoE（Mixture of Experts）とは？疎活性化とルーターの仕組み・VRAM要件と採用判断を実装者向けに解説で説明しています。

Step 5 Preview：エージェント用途向けの旗艦モデル

Step 5 Previewは、ソフトウェア開発、長い文書の処理、金融分析などの複数ステップのエージェント作業を主な用途とする旗艦モデルです。公式ドキュメント上のモデルIDはstep-5-previewで、入力は最大1Mトークン、出力は最大64Kトークンです。推論の深さはreasoning_effortでlow・medium・highの3段階から選べます。

総600B・活性約27Bという規模は、腾讯新闻など9月20日の報道が伝えた値で、公式ドキュメントのモデルページには記載がありません。重みは10月15日に公開予定とされていますが、10月8日時点でHugging Faceのリポジトリは非公開です。名前のとおりプレビュー版なので、本番に組み込むなら正式版で仕様が変わる前提で、モデルIDを設定ファイルで差し替えられるようにしておきます。

Step 3.7 Flash：198BのVLMで推論の深さを3段階に切り替え

Step 3.7 Flashは、196Bの言語モデルに1.8Bの画像エンコーダーを組み合わせた画像言語モデル（VLM）です。モデルカードによると、1トークンあたり約11Bを動かし、生成速度は最大毎秒400トークンです。推論の深さはlow・medium・highの3段階から選べます。

同じカードには、SWE-Bench PROで56.3、ツール連携の安全性を測るClawEval-1.1で67.1という自社測定値が載っています。Step 3からの移行先として公式に指定されているのもこのモデルで、APIで画像入力を扱いたい場合の標準的な選択肢です。

Step 3.5 Flash：MTP-3とSWAで256Kを安く回す設計

Step 3.5 Flashは、総196.81Bのうちトークンごとに上位8個のエキスパートを選んで約11Bだけを動かすテキスト専用モデルです。1回の順伝播で4トークンを予測するMTP-3（Multi-Token Prediction）ヘッドで、通常は毎秒100〜300トークン、コーディングの単一ストリームでは最大毎秒350トークンを出すとモデルカードに書かれています。

256Kの長いコンテキストを安く扱うため、注意機構は、近くのトークンだけを見るスライディングウィンドウ注意（SWA）3層ごとに、全体を見る通常の注意1層を挟む構成です。APIの単価はStep 3.7 Flashの半額以下（入力0.10ドル、出力0.30ドル／100万トークン）なので、画像を使わないコーディングエージェントや大量のバッチ処理では、まずこちらで足りるかを試すと費用を抑えられます。

Step 3のMFAとAttention-FFN分離（AFD）

Step 3（321B・活性38B）は、注意機構とFFN（フィードフォワード層）を別々のGPU群に載せて推論するAttention-FFN Disaggregation（AFD）と、KVキャッシュを小さくするMulti-Matrix Factorization Attention（MFA）を組み合わせ、デコードの費用を下げる設計として2025年7月に公開されました。

APIのstep-3は2026年7月8日に提供を終え、移行先はStep 3.7 Flashです。重みはApache 2.0でHugging Faceに残っているため、AFDやMFAの実装を研究目的で読む場合は今でも参照できます。KVキャッシュを減らす他の方式との比較はグループ化クエリアテンションとは？GQAの仕組みとKVキャッシュ削減・実装判断を解説が参考になります。

音声・動画・画像モデルの公開状況

StepFunは言語モデル以外のモデルも多く出していますが、APIとして使えるものと重みだけが公開されているものが混ざっています。

• 音声：Step-Audio 2 miniとそのBase版はApache 2.0で重みが公開されています（2025年8月）。APIでは、リアルタイム対話のstepaudio-2.5-realtime、音声合成のstepaudio-3-tts、音声認識のstepaudio-3-asr-maxなどが提供されています。
• 動画：テキストから動画を作るStep-Video-T2V（約30B）は2025年2月にMITライセンスで重みが公開されました。APIでの提供はありません。
• 画像：画像生成・編集APIのstep-2x-largeとstep-image-edit-2は2026年10月10日で提供を終え、/v1/images/generationsなどのエンドポイントも止まります。後継の画像APIは告知されていないので、画像生成をStepFunに頼っている場合は他社APIへの移行が必要です。

StepFun APIの使い方：OpenAI互換での接続手順

StepFunのAPIはOpenAIのChat Completions APIと同じ形式なので、OpenAI SDKのbase_urlとapi_key、モデル名を差し替えれば動きます。OpenAIからの移行手順は公式の「Migrate from OpenAI to StepFun」にもまとまっています。

海外版と中国版のbase_urlの違い

StepFunは2つの開発者プラットフォームを別々に運営しています。APIキーは発行元のプラットフォームでしか通らず、ホストを取り違えると認証エラーになります。

日本から契約する場合は通常は海外版です。海外版の従量課金は前払いのチャージ方式で、個人アカウントは利用前に本人確認が必要です。

Pythonでの最小コード

事前にPython環境へOpenAI SDKをインストールしてください（python -m pip install openai）。APIキーとbase_urlは環境変数で渡すと、海外版と中国版を切り替えるときにコードを触らずに済みます。

export STEP_API_KEY="sk-..."
export STEP_BASE_URL="https://api.stepfun.ai/v1"

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["STEP_API_KEY"],
    base_url=os.environ["STEP_BASE_URL"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="step-3.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "StepFunのモデルの特徴を3行で説明してください。"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

画像を渡すときは、contentを配列にして{"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}を加えます。Step 5 Previewを使う場合はmodel="step-5-preview"に変え、必要に応じてreasoning_effort="high"を付けます。

2026年7月に廃止されたモデルIDと移行先

2025年ごろまでの解説記事やサンプルコードでよく見るstep-1系のモデルIDは、2026年7月8日に提供を終えました。これらを呼んでも有効な応答は返りません。公式の移行表は次のとおりです。

移行表ではstep-1系の移行先がstep-1o-turbo-visionになっていますが、テキスト中心の用途なら、単価が安くコンテキストも長いstep-3.5-flashかstep-3.7-flashに移すほうが実用的です。どのモデルに移す場合も、出力の傾向が変わるため、本番に切り替える前に既存のプロンプトで回帰テストをしてください。

料金とStep Plan：従量課金とサブスクリプションの選び分け

海外版の従量課金の単価（100万トークンあたり、米ドル）は、公式の料金表（2026年10月8日確認）で次のとおりです。キャッシュに当たった入力は大きく割り引かれます。

Step 5 Previewの出力単価には推論過程のトークンも含まれます。reasoning_effortをhighにすると、回答が短くても出力トークンが増える点に注意してください。

個人アカウントの従量課金のレート制限は、累計の入金額で決まる5段階です。認証済み企業アカウントの制限は営業担当への確認が必要です。入金15ドル未満のV0は同時接続5・毎分100リクエスト・毎分50万トークン、1,500ドル以上のV4は同時接続130・毎分2,600リクエスト・毎分1,300万トークンです。クーポンは累計額に数えられません。

定額のStep Planは、Claude Code・Cursor・Clineなどのコーディングツールから使うためのサブスクリプションです。月額6.99ドルのFlash Mini（月4億クレジット）から99ドルのFlash Max（月400億クレジット）まで4段階あり、1ドルがおよそ700万クレジットに相当します。クレジットは月末に失効し、翌月に繰り越せません。Step Planは従量課金のレート制限の対象外で、接続先も別（OpenAI SDKならhttps://api.stepfun.ai/step_plan/v1）です。アプリケーションに組み込むなら従量課金、開発者がエディタから使うならStep Plan、という分け方になります。

Step 3.7 Flashをローカルで動かすのに必要な環境

重みが公開されているStep 3.7 FlashとStep 3.5 Flashは、手元のサーバーでも動かせます。Step 3.7 Flashのモデルカードが案内している環境は次のとおりです。

• llama.cpp（GGUF）：Q4_K_S量子化で言語モデルが111.5GB、画像用のプロジェクタが3.97GBです。最低120GB、推奨128GBのユニファイドメモリまたはVRAMが必要で、Mac Studio、NVIDIA DGX Station、AMD Ryzen AI Max+ 395搭載機が例に挙がっています。2026年10月時点では、StepFunが公開しているllama.cppのフォーク（step3.7ブランチ）を使う手順です。
• vLLM：FP8版とBF16版はテンソル並列8（8GPU）、NVFP4版はテンソル並列4の起動例が示されています。StepFun対応のDockerイメージvllm/vllm-openai:stepfun37が用意されています。
• SGLang・Transformers：SGLangはFP8・NVFP4の起動例があり、Transformersは動作確認用の位置づけです。

次はStep 3.7対応のvLLM環境内で実行するFP8版の起動例です。公式が案内するDockerイメージなどで対応環境を準備し、モデルを取得できるディスク容量とGPUメモリを確保してください。

vllm serve stepfun-ai/Step-3.7-Flash-FP8 \
  --served-model-name step3p7-flash \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --enable-expert-parallel \
  --disable-cascade-attn \
  --reasoning-parser step3p5 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser step3p5 \
  --speculative_config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 3}' \
  --trust-remote-code

モデル推論とログ保存を自社環境内で完結させ、外部APIやツールへ入出力を送らない構成なら、StepFunのAPIにデータを渡さずに運用できます。ただし必要なメモリ容量とGPU枚数は量子化方式・コンテキスト長・同時実行数で変わります。公式のNVFP4版には4GPUの起動例もあり、費用は機材費・運用費とAPI利用料を比較して判断します。vLLMの基本はvLLMとは？PagedAttentionの仕組み・使い方とOllama・TensorRT-LLMとの違いを実装者目線で解説を参照してください。

日本企業がStepFunのAPIを採用する前に確認する点

価格と性能だけで比べるとStepFunのAPIは安く見えますが、業務データを送るなら契約条件の確認が先です。海外版の利用規約とプライバシーポリシー（いずれも2026年8月7日施行版）、データ処理契約（DPA）（2025年11月28日施行版）から、判断に関わる条項を抜き出します。

注意したいのはデータの利用条項です。利用規約4.1(ii)は、出力の権利は利用者にあるとしたうえで、入力・出力・APIログ（Usage Data）について、目的を限定しない永続的・取消不能の利用許諾をStepFunに与えると定めています。同4.1(iv)もコンテンツをサービスの提供・開発・改善に使えるとしています。さらに4.4は、Startup Programなどの特定のプログラムでは、入出力に含まれる個人データを含めてモデルの学習・微調整に使えると明記しています。無償枠や優遇価格につられて参加すると、この条件に同意したことになります。

一方、利用者が自社の顧客などの個人データをStepFunに処理させる場合は、規約4.2によりDPAが適用され、StepFunはその個人データを利用者の指示に沿ったサービスの提供・維持のためにだけ処理すると定められています。個人データを送るなら、その処理がDPAの対象になる形で契約できるかを法務部門と確認してください。

結論として、次のどれかに当てはまる場合は、APIでの採用は見送り、重みをローカルで動かすか別のベンダーを選んでください。

• 個人データや顧客の機密情報を、香港法準拠の契約で国外の事業者へ渡すことを社内規程で認めていない。
• 取引先や官公庁との契約に、利用するクラウドやAIの提供国を限る条項がある。
• 紛争時に日本の裁判所で争えることを調達の条件にしている。

反対に、公開情報の要約や社内向けの試作など、送るデータに機密性が無い用途では、Step 3.5 Flashの単価の安さは十分な採用理由になります。同じく安価な中国系のAPIとして、GLM（Z.ai）とは？最新バージョンGLM-5.2までの世代一覧と選び方・料金・使い方やKimi K3とは？Moonshot AIの2.8兆パラメータMoEの性能・料金・K2系からの進化を実装者向けに解説【2026年7月版】とも、契約条件を並べて比べることをおすすめします。

よくある質問

StepFun（阶跃星辰）はどこの国の会社ですか？

中国の会社です。本社は上海で、法人名は上海阶跃星辰智能科技股份有限公司です（設立時は有限公司で、2026年に株式会社へ組織変更）。海外の開発者向けプラットフォームは香港法人のSTEPFUN TECHNOLOGY (HK) LIMITEDが運営しており、そのサーバーは米国にあるとプライバシーポリシーに書かれています。

StepFunのCEOは誰ですか？

創業者の姜大昕氏です。Microsoftで副総裁やMicrosoftアジアインターネット工学院のチーフサイエンティストを務めました。2026年1月からは、旷视科技（Megvii）共同創業者の印奇氏が董事長として経営に加わっています。

StepFunは上場していますか？

2026年10月8日時点では上場していません。2026年6月に香港証券取引所へ非公開で上場申請したと複数のメディアが報じ、年内の上場を目指しているとされていますが、会社側は申請を公表しておらず、目論見書も公開されていません。

Step 3.7 FlashやStep-Audio 2 miniは商用利用できますか？

できます。Step 3.7 Flash、Step 3.5 Flash、Step 3、Step-Audio 2 miniの重みはApache 2.0で公開されており、商用利用が認められています。再配布する場合は、ライセンス文の提供に加え、該当する権利表示・NOTICEの保持や変更したファイルへの変更表示など、Apache 2.0の条件を守る必要があります。動画生成のStep-Video-T2VはMITライセンスです。Step 5 Previewは10月8日時点では重みが公開されていないため、使えるのはAPI経由だけです。

以前のサンプルにあるstep-1-8kが動きません。どうすればよいですか？

step-1-8k・step-1-32k・step-1v系・step-2系・step-3は2026年7月8日に提供を終えたため、呼び出しても応答は返りません。公式の移行先はstep-1o-turbo-vision（step-3はstep-3.7-flash）ですが、テキスト用途ならstep-3.5-flashかstep-3.7-flashにmodelの値を差し替えるのが手早い方法です。OpenRouterでもstepfun/step-3.7-flashとstepfun/step-3.5-flashが呼べます。

関連記事

• 中国AIはバブルか？上場ラッシュ・米中の計算資源差・業績で検証【2026年10月】
• MoE（Mixture of Experts）とは？疎活性化とルーターの仕組み・VRAM要件と採用判断を実装者向けに解説
• GLM（Z.ai）とは？最新バージョンGLM-5.2までの世代一覧と選び方・料金・使い方
• Kimi K3とは？Moonshot AIの2.8兆パラメータMoEの性能・料金・K2系からの進化を実装者向けに解説【2026年7月版】
• DeepSeek V4とは？Compressed Sparse Attention(CSA)の仕組みとPro/Flashの性能・料金・移行期限