Pasukan Benih ByteDance telah dikeluarkan Benih-OSS, keluarga model bahasa besar sumber terbuka yang diketuai oleh Benih-OSS-36B, model 36 bilion parameter yang menyokong tetingkap input yang sangat panjang dan sedang diedarkan di bawah lesen Apache-2.0. Kad kod dan model telah diterbitkan pada GitHub dan Hugging Face pada 20 Ogos 2025, dan berbilang varian — termasuk rasa Base dan Instruct (ditambah versi yang dilatih dengan data sintetik) — tersedia serta-merta kepada pembangun.
Apa Seed-OSS yang dikeluarkan
ByteDance Seed mengeluarkan tiga varian Seed-OSS: Seed-OSS-36B-Base (diterbitkan dalam versi dengan dan tanpa data sintetik) dan Seed-OSS-36B-Instruct
Sorotan teknikal utama Seed-OSS
- Bilangan parameter: Model tajuk diterangkan sebagai a 36 bilion-parameter model. \
- Tetingkap konteks yang sangat panjang: ByteDance mengiklankan panjang konteks yang sangat besar — sehingga 512,000 token — bertujuan untuk penaakulan dokumen panjang, pangkalan kod dan aliran kerja ejen berbilang dokumen. \
- Skala latihan: Seed-OSS dilaporkan mencapai prestasi penanda aras yang kukuh walaupun telah dilatih secara kasar 12 trilion token, mengikut dokumentasi model.
Siri model Seed-OSS adalah berdasarkan seni bina model bahasa kausal yang popular dan menggunakan RoPE, mekanisme perhatian GQA, RMS Norm dan fungsi pengaktifan SwiGLU. Model Seed-OSS-36B yang baru dikeluarkan mempunyai 36 bilion parameter dan mampu mengendalikan 512KB konteks panjang. Walaupun menggunakan hanya 12 trilion data latihan, ia mencapai prestasi yang mengagumkan pada pelbagai penanda aras popular.
Siri model Seed-OSS merangkumi dua versi: Seed-OSS-36B-Base dengan data arahan sintetik dan Seed-OSS-36B-Base-woSyn tanpa data arahan sintetik. Reka bentuk ini bukan sahaja menyediakan pembangun model asas berprestasi tinggi tetapi juga menawarkan penyelidik pelbagai pilihan yang lebih luas, memastikan kesahihan penyelidikan mereka tidak terjejas oleh data sintetik.
Ciri utama model ini ialah "belanjawan berfikir" yang fleksibel, membolehkan pengguna melaraskan panjang inferens secara dinamik mengikut keperluan. Keupayaan ini meningkatkan kecekapan inferens dengan ketara dalam aplikasi dunia sebenar. Tambahan pula, Seed-OSS dioptimumkan secara khusus untuk tugas inferens, memastikan keupayaan penaakulan dipertingkat sambil mengekalkan prestasi umum yang baik.
Pada acara pelancaran, pasukan Seed menekankan bahawa model Seed-OSS bukan sahaja sesuai untuk penyelidikan akademik tetapi juga boleh digunakan secara meluas untuk pelbagai tugas pembangunan, seperti tugas risikan berasaskan ejen seperti penggunaan alat dan penyelesaian masalah. Hasil latihan dan penilaian model menunjukkan bahawa Seed-OSS mencapai prestasi terkemuka dalam sumber terbuka merentas tugas seperti menjawab soalan pengetahuan, penaakulan matematik dan pengaturcaraan.
Bermula
CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.
Penyepaduan terkini Seed-OSS tidak lama lagi akan muncul di CometAPI, jadi nantikan! Sementara kami memuktamadkan muat naik Model Seed-OSS, teroka model imej kami yang lain seperti DeepSeek V3.1 pada aliran kerja anda atau cuba mereka di Taman Permainan AI. Anda boleh menerokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.