大廠元宇宙，又菜又愛玩
撰文 | 吳先之 編輯 | 王 潘當下所有大廠推出的元宇宙產品，所能帶來的沉浸式體驗并不多，好在國內外科技巨頭在bug方面都處在同一水平線。以Meta為例，由于VR頭顯設
近日，字節跳動旗下的Seed團隊在開源領域邁出了重要一步，正式推出了Seed-OSS系列模型。這一系列模型專為長上下文處理、推理任務、智能體交互及通用場景設計，其上下文窗口長度達到了前所未有的512k，這一數字是業界常規標準的四倍，甚至超越了GPT-5的兩倍，相當于能夠一次性處理約1600頁文本的信息量。
Seed-OSS系列模型不僅針對推理任務進行了深度優化，還創新性地引入了思維預算功能，允許用戶根據實際需求靈活調整模型的推理成本。這一特性使得開發者能夠在保證模型性能的同時，有效控制資源消耗，提升用戶體驗。
此次開源的Seed-OSS系列包括三個版本：基礎模型Seed-OSS-36B-Base、無合成數據基礎模型Seed-OSS-36B-Base-woSyn，以及經過指令微調的Seed-OSS-36B-Instruct。其中，指令微調后的Seed-OSS-36B-Instruct在多個領域的基準測試中表現出色，取得了同量級開源模型中的七項最佳性能（SOTA），整體實力超越了Qwen3-32B、Gemma3-27B、gpt-oss-20B等模型，與Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507在多數領域不相上下。
值得注意的是，Seed團隊在發布這一系列模型時，采取了極為“研究友好”的策略。考慮到合成指令數據在預訓練中的潛在影響，團隊特別發布了無合成數據基礎模型，為科研工作者提供了更多樣化的研究選項。Seed-OSS系列模型還支持4位和8位格式的量化處理，進一步降低了內存需求，提升了模型的應用靈活性。
在技術上，Seed-OSS系列模型采用了12萬億個token的預訓練數據，并沿用了當前主流的因果語言模型架構。這一系列模型均為稠密模型，未采用MoE等復雜架構，而是結合了RoPE旋轉位置編碼、GQA注意力機制、RMSNorm歸一化及SwiGLU激活函數等高效組件，以提升訓練穩定性和推理性能。其512k的上下文窗口并非后續擴展而來，而是通過原生訓練實現，能夠一次性處理數十萬字的內容。
思維預算功能的引入，使得開發者可以根據任務復雜度靈活調整模型推理成本。對于簡單任務，模型思維鏈較短，分數波動不明顯；而對于復雜任務，隨著思維預算的增加，模型分數也會相應提升。若未設置思維預算，Seed-OSS將默認無思考長度限制；若指定預算，則建議優先考慮512的整數倍值，因為這些區間上的模型訓練更為充分。
Seed-OSS系列模型的發布，在開源社區內引起了廣泛關注。Hugging Face的華人工程師Tiezhen Wang評價稱，這一系列模型非常適合進行消融研究，能夠以較低成本探索不同組件對大模型性能的影響。網友們也紛紛表示，如此規模的基礎模型在開源界實屬罕見，長上下文能力對于實際應用具有重大意義。
近年來，開源已成為技術創新的重要推動力，連OpenAI等原本堅持閉源策略的廠商也開始逐步開源模型。字節跳動此次將核心語言模型貢獻給社區，無疑為開源社區的后續研究提供了更多基礎模型的選擇，進一步推動了人工智能技術的開放與發展。
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