字节跳动发布开源大语言模型 Seed-OSS

字节跳动发布的开源大语言模型 Seed-OSS 是其在人工智能领域的重要开源成果之一，旨在推动大模型技术的发展与应用。以下是对该模型的详细介绍：

1. 模型背景与发布

字节跳动旗下的 Seed 团队 在 2025 年 8 月 21 日发布了最新的开源大型语言模型 Seed-OSS-36B，该模型在 Hugging Face 平台上开放，支持开发者和研究社区使用 。该模型是字节跳动在大语言模型领域的又一重要开源成果，标志着其在开源社区中的持续投入。

2. 模型架构与技术特点

Seed-OSS 系列模型具有以下技术特点：

• 参数规模：模型参数量达到 360 亿，支持 64 层网络结构，支持 15.5 万词表，最大上下文长度可达 512K tokens，是当前主流开源模型（如 DeepSeek V3.1）的 4 倍 。
• 架构设计：融合了多种先进设计，包括 因果语言建模、分组查询注意力（Grouped Query Attention）、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 和 RoPE 位置编码 等技术 。
• 训练数据：模型基于 12 万亿 tokens 的训练数据进行预训练，支持多种基准测试中的优异表现 。
• 开源协议：采用 Apache-2.0 开源协议，允许学术研究和商业部署 。

3. 模型版本与功能

Seed-OSS 系列包含多个版本，包括：

• Seed-OSS-36B-Base：基础模型，支持无合成数据和含合成数据的版本。
• Seed-OSS-36B-Instruct：指令微调版本，在数学、代码和长上下文任务中表现优异，达到 SOTA（State-of-the-Art）水平 。
• 推理能力：支持灵活的推理预算控制、增强推理能力、智能体任务和长上下文处理 。

4. 应用场景与优势

• 长上下文处理：支持 512K 的上下文窗口，适合处理超长文档和推理链 。
• 多任务能力：在数学、代码、长上下文任务中表现优异，适合通用场景和智能体任务 。
• 开源社区支持：通过 Hugging Face 和 GitHub 开放，便于开发者和研究者使用和贡献 。

5. 字节跳动的开源战略

字节跳动在大语言模型领域持续投入，不仅发布了 Seed-OSS，还推出了其他开源模型，如 Seed-Coder（代码生成模型）、Seed Diffusion（多模态模型）等，推动开源成为其技术生态的重要组成部分 。

总结

Seed-OSS 是字节跳动在开源大语言模型领域的又一重要成果，凭借其强大的参数规模、先进的架构设计和广泛的应用场景，为开发者和研究社区提供了强大的工具和资源。该模型的发布进一步推动了大语言模型技术的发展和应用。