계단성진, Step Code 오픈소스 공개: 자체 테스트에서 DeepSeek Harness와 동등 수준 달성, 토큰은 더 절약

동찰 Beating AI 속보, 계단성진(阶跃星辰)이 AI 프로그래밍 도구 Step Code v0.1.0을 오픈소스로 공개했으며, MIT 라이선스를 채택했다. 이 도구는 터미널에서 직접 실행되며, 코드 읽기/쓰기, 테스트 실행, 개발 작업 수행이 가능하고 MCP, Agent Skills, Claude Code 플러그인도 지원한다. 내장된 StepPage는 명령어 하나로 로컬 정적 웹사이트를 온라인에 배포할 수 있다.

Step Code는 토큰 사용을 최소화하는 것을 핵심으로 한다. 계단성진 자체의 Terminal-Bench 2.1 횡평가에서 72/89개 과제를 완료하여 80.9%의 점수를 얻었으며, DeepSeek Harness와 공동 최고 점수를 기록했지만 토큰 사용량은 더 적었다.

계단성진이 자체 구축한 Multi-Frame 장기 과제 테스트는 총 150문제로, Step Code는 110문제를 완료하여 73.3%의 점수를 얻었고, 문제당 평균 509만 토큰을 소비하여 비교 대상 6개 harness 중 최고 통과율과 최저 토큰 사용량을 동시에 달성했다.

다만 계단성진은 이번 횡평가에서 구체적으로 어떤 기반 모델을 사용했는지 공개하지 않았고, 이 토큰들이 어떻게 절약되었는지도 분석하지 않았다. 공식적으로는 Step Code가 Step 시리즈 모델과 함께 토큰 소비에 대해 튜닝되었다고만 언급했다.

소스 코드에서도 많은 "절류" 설계를 볼 수 있다: 파일 읽기와 명령 출력에 길이 제한이 있고, 검색은 반환 범위를 최대한 좁히며, 긴 대화는 기본적으로 컨텍스트를 압축하고, system prompt에서도 도구를 직접 호출할 수 있으면 추가로 Agent를 열지 말라고 요구한다.

더 공격적인 contextProjection도 있는데, 오래된 도구 출력, 중복 결과, 과거 reasoning을 잘라낼 수 있지만 기본적으로는 비활성화되어 있다.

종합적으로 보면,它的 token 우위는 모델과 harness 여러 곳의 최적화가 중첩된 데서 비롯된다.