字节跳动押注5万亿参数大模型：一场面向AGI的底层重构

超大规模模型计划浮出水面 字节跳动内部正推进一项关键技术决策：训练参数规模超过5万亿的大语言模型。该模型若落地，将显著超越当前国内已公开的最大模型——阿里Qwen 3.8-Max（2.4万亿参数）与月之暗面Kimi K3（2.8万亿参数），成为国内已知参数量级最高的语言模型。需要明确的是，该项目尚处于早期论证阶段，尚未进入正式训练周期，也未确定最终是否发布。 核心团队重组与方向聚焦 新模型由Seed Foundation负责人项亮牵头，联合大语言模型预训练数据负责人沈科协同推进。为支撑这一目标，Seed团队正在系统性重构组织架构：明确职责边界、重新分配算力与工程资源、打通跨职能协作路径。项亮与沈科均出身于字节“搜广推”技术体系，长期深耕机器学习与数据基建，是字节AI研发脉络中兼具学术背景与工程落地经验的核心骨干。 从多模态领先到语言模型追赶 过去半年，Seed在多模态领域取得实质性突破：2月发布的视频生成模型Seedance2.0与图片生成模型Seedream 5.0 Lite，凭借MoE架构与极致预训练策略，迅速确立行业性能标杆地位；其中Seedance2.0已成为火山引擎MaaS业务的核心收入来源。相较之下，同期发布的语言模型Seed 2.0虽在C端春节流量高峰中表现稳健，但在编程（Coding）等关键能力维度上明显滞后于GLM-5、Kimi K2.5及海外Opus系列，导致其在B端开发者市场渗透不足。 张一鸣定调：拒绝捷径，锚定智能上限 近期，张一鸣出席Seed全员会议并明确技术路线：不接受以模型蒸馏方式快速复刻已有能力，认为这仅能逼近而无法超越；强调应从底层构建AGI级技术壁垒。他肯定Seedance的技术独特性，鼓励团队走出差异化路径，而非追随既有范式。同时指出，编程是当前重要突破口，但非唯一终局——需将火山引擎、飞书、豆包三端算力与真实场景数据深度整合，夯实基础能力底座。 商业化压力倒逼技术再升级 火山引擎作为国内最大模型API服务商，2025年营收约150亿元，年内目标冲击400亿元。但增长动能出现结构性变化：当前豆包大模型Token消耗中，超50%来自Seedance与Seedream等多模态模型，语言模型贡献偏低；二季度起，短剧等下游场景增速放缓，进一步拖累整体Token消耗增长——3月为120万亿，6月达180万亿，距原定250–300万亿目标存在缺口。在此背景下，字节高薪引入DeepSeek核心研究员郭达雅，组建专项团队攻坚Coding能力，并全面收拢相关研发资源。 大力出奇迹：从解题文化到AGI攻坚 字节一贯采用“多线并进、资源饱和投入”的攻坚逻辑：早期通过今日头条、抖音、TikTok验证该模式有效性；AI阶段延续此策略，持续扩大资本开支、聚集顶尖人才、覆盖全技术栈。当前Seed正推动组织变革——取消内部赛马机制，打破部门墙，强化系统工程协同。团队相信，Seedance已证明“能力第一即用户自然汇聚”，而5万亿参数模型，正是下一阶段对智能本质的再一次极限试探。