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字节跳动开源Seed-OSS-36B大模型：12T训练 tokens实现高性能，聚焦推理与长上下文能力

【免费下载链接】Seed-OSS-36B-Base-woSyn项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base-woSyn

导语：字节跳动Seed团队正式开源360亿参数大语言模型Seed-OSS-36B系列，以12T训练tokens实现高效性能，主打灵活推理控制、原生长上下文处理和多场景适配能力，进一步丰富开源大模型生态。

行业现状：开源大模型进入"精耕细作"阶段

2025年，大语言模型领域正从参数竞赛转向效率与场景化能力的深耕。据行业观察，30B-70B参数区间的模型因兼具性能与部署灵活性，成为企业级应用的主流选择。字节跳动此次开源的Seed-OSS-36B系列，正是瞄准这一市场空白，通过优化训练数据质量（仅使用12T tokens）和架构设计，在推理效率、上下文理解等核心指标上实现突破。目前，该模型已在Hugging Face等平台开放下载，采用Apache-2.0开源协议，允许商业用途。

产品亮点：五大核心能力重构中端模型性能边界

Seed-OSS-36B系列模型在设计上呈现多项创新，其中"思考预算控制"和"原生超长上下文"成为最显著的技术差异化特征。

灵活控制推理长度，平衡性能与效率

该模型首次提出"Thinking Budget"（思考预算）机制，允许用户动态调整推理过程中的计算资源分配。通过预设token数量阈值（如512、1K、2K等），模型能在复杂任务中按需扩展推理步骤，或在简单场景下直接输出结果，大幅提升实际应用中的响应速度。

如上图所示，这是Seed-OSS系列模型的官方标识，象征其作为字节跳动Seed团队开源成果的技术定位。标识设计融合了代码与思维的视觉元素，呼应模型在推理控制与开发友好性上的双重优势。

原生支持512K上下文，突破长文本处理瓶颈

在架构设计上，Seed-OSS-36B采用RoPE位置编码和GQA（Grouped Query Attention）机制，原生支持512K tokens上下文窗口（约合100万字中文文本），远超同类模型的处理能力。这一特性使其在法律文档分析、代码库理解、多轮对话等长文本场景中表现突出。

双版本模型满足不同需求

团队特别提供两种预训练版本：包含合成指令数据的Seed-OSS-36B-Base和不含合成数据的Seed-OSS-36B-Base-woSyn。后者为研究社区提供了更纯净的基础模型，避免合成数据对下游任务微调的潜在影响，体现了对学术研究的支持。

全面性能表现：12T tokens实现"少而精"

尽管训练数据量仅为行业同类模型的60%-70%，Seed-OSS-36B在多项权威基准测试中表现优异。在MMLU（多任务语言理解）测试中获得84.9分，超过Qwen3-30B等竞品；GSM8K数学推理任务达到90.8分，展现出高效的知识吸收与应用能力。

从图中可以看出，不同"思考预算"设置下模型在各类任务中的性能变化曲线。例如在AIME数学竞赛题中，随着预算增加，模型得分呈现显著上升趋势，而简单任务（如IFEval）则表现出波动特征，验证了动态推理控制的实际价值。

行业影响：推动大模型应用走向场景化落地

Seed-OSS-36B的开源将加速三大趋势：一是推理效率优化成为模型设计核心指标，动态资源分配机制可能被更多框架采纳；二是长上下文能力从"可选功能"变为企业级应用刚需，尤其利好法律、医疗等专业领域；三是开源模型分化加剧，通用基础模型与垂直场景优化模型将形成互补生态。

开发者社区已开始探索该模型在智能客服、代码助手等场景的应用。由于支持vLLM等高效推理框架，Seed-OSS-36B可在单张A100显卡上实现流畅运行，显著降低企业部署门槛。

结论/前瞻：中小参数模型迎来"黄金发展期"

字节跳动此次开源行动，再次印证30B-70B参数区间是当前大模型商业化的"甜蜜点"。Seed-OSS-36B以12T tokens实现高性能的经验表明，数据质量优化与架构创新比单纯堆量更具性价比。未来，随着推理优化技术的成熟，这类模型有望在边缘计算、嵌入式设备等端侧场景实现突破，进一步拓展AI的应用边界。

对于企业用户，Seed-OSS-36B提供了兼顾性能、成本与可控性的新选择；对研究社区而言，其灵活的推理机制和双版本设计为大模型能力研究提供了理想实验载体。开源生态的持续繁荣，将推动AI技术更快从实验室走向产业实践。

【免费下载链接】Seed-OSS-36B-Base-woSyn项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base-woSyn