henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "阶跃星辰怎么静悄悄…" 这就是年底国产大模型轮番冲刺热议一线时，阶跃星辰面临的外部评价。 Kimi靠K2重新获得证明，摆脱DeepSeek冲击波逆境； DeepSeek靠OCR、金牌数学模型热传热议，让人更加期待后面的大招； 智谱和MiniMax一手新SOTA模型交卷，一手提起IPO进程…… 而依然留在自研大模型牌桌上的"六小龙"选手阶跃星辰，甚至相比之前的"卷王"本王，都神秘安静得多。 直到刚刚，用最新的图像模型 NextStep-1.1 ，扳回一球。 其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。 NextStep-1.1 总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。 相较之前发布的NextStep-1，NextStep-1.1的更新主要有两方面： RL增强视觉保真度 : 通过RL显著改进了图像纹理，并大幅减少了视觉伪影（Visual Artifacts），确保输出更加清晰和专业。 技术稳定性 : 解决了自回归流匹配 ...