字节跳动Seed团队开源推理大模型，Seed-OSS系列斩获7项SOTA成绩-28资讯网—

字节跳动Seed团队开源推理大模型，Seed-OSS系列斩获7项SOTA成绩

2025-08-23 09:31:18 AI 11观看

摘要近日，字节跳动旗下的Seed团队在开源领域迈出了重要一步，正式推出了Seed-OSS系列模型。这一系列模型专为长上下文处理、推理任务、智能体交互及通用场景设计，其上下文窗口长度达到了前所未有的512k，这一数字是业界常规标准

近日，字节跳动旗下的Seed团队在开源领域迈出了重要一步，正式推出了Seed-OSS系列模型。这一系列模型专为长上下文处理、推理任务、智能体交互及通用场景设计，其上下文窗口长度达到了前所未有的512k，这一数字是业界常规标准的四倍，甚至超越了GPT-5的两倍，相当于能够一次性处理约1600页文本的信息量。

Seed-OSS系列模型不仅针对推理任务进行了深度优化，还创新性地引入了思维预算功能，允许用户根据实际需求灵活调整模型的推理成本。这一特性使得开发者能够在保证模型性能的同时，有效控制资源消耗，提升用户体验。

此次开源的Seed-OSS系列包括三个版本：基础模型Seed-OSS-36B-Base、无合成数据基础模型Seed-OSS-36B-Base-woSyn，以及经过指令微调的Seed-OSS-36B-Instruct。其中，指令微调后的Seed-OSS-36B-Instruct在多个领域的基准测试中表现出色，取得了同量级开源模型中的七项最佳性能（SOTA），整体实力超越了Qwen3-32B、Gemma3-27B、gpt-oss-20B等模型，与Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507在多数领域不相上下。

值得注意的是，Seed团队在发布这一系列模型时，采取了极为“研究友好”的策略。考虑到合成指令数据在预训练中的潜在影响，团队特别发布了无合成数据基础模型，为科研工作者提供了更多样化的研究选项。Seed-OSS系列模型还支持4位和8位格式的量化处理，进一步降低了内存需求，提升了模型的应用灵活性。

在技术上，Seed-OSS系列模型采用了12万亿个token的预训练数据，并沿用了当前主流的因果语言模型架构。这一系列模型均为稠密模型，未采用MoE等复杂架构，而是结合了RoPE旋转位置编码、GQA注意力机制、RMSNorm归一化及SwiGLU激活函数等高效组件，以提升训练稳定性和推理性能。其512k的上下文窗口并非后续扩展而来，而是通过原生训练实现，能够一次性处理数十万字的内容。

思维预算功能的引入，使得开发者可以根据任务复杂度灵活调整模型推理成本。对于简单任务，模型思维链较短，分数波动不明显；而对于复杂任务，随着思维预算的增加，模型分数也会相应提升。若未设置思维预算，Seed-OSS将默认无思考长度限制；若指定预算，则建议优先考虑512的整数倍值，因为这些区间上的模型训练更为充分。

Seed-OSS系列模型的发布，在开源社区内引起了广泛关注。Hugging Face的华人工程师Tiezhen Wang评价称，这一系列模型非常适合进行消融研究，能够以较低成本探索不同组件对大模型性能的影响。网友们也纷纷表示，如此规模的基础模型在开源界实属罕见，长上下文能力对于实际应用具有重大意义。

近年来，开源已成为技术创新的重要推动力，连OpenAI等原本坚持闭源策略的厂商也开始逐步开源模型。字节跳动此次将核心语言模型贡献给社区，无疑为开源社区的后续研究提供了更多基础模型的选择，进一步推动了人工智能技术的开放与发展。

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