ByteDance 的 Seed 团队发布了 Seed-OSS，这是一系列开源的大型语言模型，领衔的是 Seed-OSS-36B，一款拥有 360 亿参数、支持超长输入窗口并在 Apache-2.0 许可证下分发的模型。代码和模型卡已于 2025 年 8 月 20 日在 GitHub 和 Hugging Face 发布，多个变体——包括 Base 和 Instruct 风格（以及使用合成数据训练的版本）——已立即向开发者开放。
发布了哪些 Seed-OSS
ByteDance Seed 发布了三个 Seed-OSS 变体：Seed-OSS-36B-Base（提供含合成数据与不含合成数据两个版本）以及 Seed-OSS-36B-Instruct
Seed-OSS 的关键技术亮点
- 参数规模：旗舰模型为 360 亿参数。 \
- 超长上下文窗口：ByteDance 宣称上下文长度可达 512,000 token，面向长文档推理、代码库与多文档智能体工作流。 \
- 训练规模：据模型文档，Seed-OSS 在约 12 万亿 token 的训练数据下仍取得了强劲的基准表现。
Seed-OSS 模型系列基于流行的因果语言模型架构，采用 RoPE、GQA 注意力机制、RMS Norm 和 SwiGLU 激活函数。新发布的 Seed-OSS-36B 模型拥有 360 亿参数，能够处理 512KB 的长上下文。尽管仅使用约 12 万亿训练数据，仍在多项常用基准上表现出色。
Seed-OSS 模型系列包括两个版本：含合成指令数据的 Seed-OSS-36B-Base 和不含合成指令数据的 Seed-OSS-36B-Base-woSyn。该设计不仅为开发者提供高性能的基础模型，也为研究者提供更广泛的选择，确保研究有效性不受合成数据影响。
该模型的一项关键特性是灵活的“思考预算”，允许用户按需动态调整推理长度。这一能力显著提升了在真实应用中的推理效率。此外，Seed-OSS 针对推理任务进行了专门优化，在增强推理能力的同时保持良好的通用性能。
在发布会上，Seed 团队强调，Seed-OSS 不仅适用于学术研究，也广泛适用于各类开发任务，例如基于智能体的任务（如工具使用与问题求解）。模型训练与评估结果显示，Seed-OSS 在知识问答、数学推理与编程等任务的开源领域中取得领先表现。
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