字节深夜“放大招”：36B开源大模型登场，性能直接打爆全场！

昨晚，大模型圈又热闹了！  字节跳动旗下 Seed 团队，悄悄在深夜甩出了一个重磅炸弹 —— Seed-OSS 系列开源大模型。

不仅规模庞大（360 亿参数），还自带多项黑科技：超长上下文（512K）+ 灵活推理预算 + 强悍的智能体能力。一句话总结：这是目前最值得关注的开源大模型之一。

一口气开源三款模型

这次，Seed 团队一次性放出了 三个版本：

• Seed-OSS-36B-Base（含合成数据）
• Seed-OSS-36B-Base（不含合成数据）
• Seed-OSS-36B-Instruct（指令微调版）

👉 GitHub 项目地址：

https://github.com/ByteDance-Seed/seed-oss

👉 Hugging Face 地址：

https://huggingface.co/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct

全部以 Apache-2.0 开源许可证发布，也就是说：无论是学术研究还是企业落地，开发者都可以自由使用、修改、再分发。

为什么它很特别？

字节这次开源的 Seed-OSS 系列，有几个“杀手锏”：

1. 原生超长上下文（512K tokens）  能一口气读完约 1600 页文档，直接把 OpenAI 最新 GPT-5 的两倍上下文打包送上。  想象一下：长篇论文、合同审阅、复杂推理任务，几乎“无压力”。
2. 灵活推理预算  简单说，就是你可以控制模型“思考多久再回答”。
   1. 任务简单？直接设为 0，让模型立刻出答案。
   2. 任务复杂？可以拉高到 8K、16K，甚至更长，让模型慢慢推理出更优解。  这种“思考时间可调”的设计，最近在 NVIDIA 等模型中也出现过，但字节这次给足了灵活度。
3. 智能体（Agent）能力  在工具调用、任务分解、复杂问题求解上表现突出，明显是在往“AI 助手”方向靠拢。
4. 研究友好  Base 模型提供了“含合成数据”和“不含合成数据”两个版本，方便研究者验证合成数据对模型训练的影响。

模型架构：硬核但实用

Seed-OSS-36B 的架构结合了多项主流设计：

• 360 亿参数，分布在 64 层网络
• 分组查询注意力（Grouped Query Attention）
• SwiGLU 激活函数、RMSNorm、RoPE 位置编码
• 词表规模 15.5 万

简单来说，既有“大力出奇迹”的算力堆料，也有细节上的工程优化。

实测成绩：直接冲上开源第一梯队

字节并不是“喊口号”，而是实打实地交出了成绩单：

• 数学与推理：  Instruct 版在 AIME24 拿下 91.7%，BeyondAIME 拿下 65 —— 这就是最新的 开源 SOTA！
• 代码能力：  在 LiveCodeBench v6 上拿到 67.4，再度刷新记录。
• 长上下文能力：  在 RULER（128K context）测试中取得 94.6 分，目前开源模型最高。

而 Base 版的 MMLU-Pro（65.1）、MATH（81.7）成绩，也能排进开源大模型的前列。

一句话：不论推理、数学、代码还是长上下文，Seed-OSS-36B 都是天花板级别的存在。

思考预算：决定模型“想多远”

这次最有意思的设计，就是所谓的 推理预算。

📌 举个例子：

• 如果任务是 选择题/简单问答，模型可能“想一想就能答”，推理预算小也能拿高分。
• 如果是 复杂数学题/代码生成，预算越高，模型越容易给出正确解答。

字节推荐的设定是 512 的倍数（512、1K、2K、4K、8K、16K...），因为模型就是在这些区间上被重点训练的。

这相当于给开发者一把“控制模型智商的遥控器”。

总结：字节在开源赛道“卷”出新高度

过去一年，开源大模型百花齐放，但能在 长上下文、推理预算、数学/代码能力 同时亮眼的，寥寥无几。

字节 Seed-OSS 的出现，不仅让 国内开源模型阵营更有竞争力，也让开发者在大模型应用落地时有了更多选择。

未来，它会不会成为开源界的“新标杆”？

拭目以待。

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