Das Seed-Team von ByteDance hat veröffentlicht Seed-OSS, eine Familie von Open-Source-Sprachmodellen für große Sprachen unter der Leitung von Seed-OSS-36B, ein 36-Milliarden-Parameter-Modell, das außergewöhnlich lange Eingabefenster unterstützt und unter einer Apache-2.0-Lizenz vertrieben wird. Der Code und die Modellkarten wurden am 20. August 2025 auf GitHub und Hugging Face veröffentlicht. Mehrere Varianten – darunter eine Base- und eine Instruct-Variante (plus mit synthetischen Daten trainierte Versionen) – stehen Entwicklern sofort zur Verfügung.
Welches Seed-OSS wurde veröffentlicht?
ByteDance Seed hat drei Seed-OSS-Varianten veröffentlicht: Seed-OSS-36B-Base (veröffentlicht in Versionen mit und ohne synthetische Daten) und Seed-OSS-36B-Instruct
Wichtige technische Highlights von Seed-OSS
- Parameteranzahl: Das Hauptmodell wird beschrieben als 36-Milliarden-Parameter Modell. \
- Sehr langes Kontextfenster: ByteDance wirbt mit einer extrem großen Kontextlänge – bis zu 512,000 Token – zielt auf die Argumentation bei langen Dokumenten, Codebasen und Agent-Workflows mit mehreren Dokumenten ab. \
- Trainingsskala: Seed-OSS erreichte Berichten zufolge eine starke Benchmark-Leistung, obwohl es auf etwa 12 Billionen Token, gemäß der Modelldokumentation.
Die Seed-OSS-Modellreihe basiert auf der beliebten Architektur kausaler Sprachmodelle und nutzt RoPE, den GQA-Aufmerksamkeitsmechanismus, RMS Norm und die SwiGLU-Aktivierungsfunktion. Das neu veröffentlichte Seed-OSS-36B-Modell verfügt über 36 Milliarden Parameter und kann 512 KB langen Kontext verarbeiten. Trotz der Verwendung von nur 12 Billionen Trainingsdaten erzielt es beeindruckende Leistungen bei mehreren gängigen Benchmarks.
Die Seed-OSS-Modellreihe umfasst zwei Versionen: Seed-OSS-36B-Base mit synthetischen Befehlsdaten und Seed-OSS-36B-Base-woSyn ohne synthetische Befehlsdaten. Dieses Design bietet Entwicklern nicht nur ein leistungsstarkes Basismodell, sondern bietet Forschern auch eine größere Auswahl an Optionen und stellt sicher, dass die Validität ihrer Forschung nicht durch synthetische Daten beeinträchtigt wird.
Ein wesentliches Merkmal dieses Modells ist das flexible „Denkbudget“, das es Benutzern ermöglicht, die Länge der Inferenz dynamisch nach Bedarf anzupassen. Diese Fähigkeit verbessert die Inferenzeffizienz in realen Anwendungen erheblich. Darüber hinaus ist Seed-OSS speziell für Inferenzaufgaben optimiert und gewährleistet verbesserte Denkfähigkeiten bei gleichzeitig guter Gesamtleistung.
Bei der Auftaktveranstaltung betonte das Seed-Team, dass sich das Seed-OSS-Modell nicht nur für die akademische Forschung eignet, sondern auch für verschiedene Entwicklungsaufgaben, wie beispielsweise agentenbasierte Intelligenzaufgaben wie Tool-Nutzung und Problemlösung, vielseitig anwendbar ist. Die Ergebnisse des Modelltrainings und der Evaluierung zeigen, dass Seed-OSS bei Open Source-Aufgaben wie der Beantwortung von Wissensfragen, mathematischem Denken und Programmieren führende Leistungen erzielt.
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