位元組跳動種子團隊已發布 種子OSS，由以下機構領導的開源大型語言模型系列 種子-OSS-36B這是一個擁有 36 億個參數的模型，支援超長輸入窗口，並根據 Apache-2.0 許可證進行分發。程式碼和模型卡已於 20 年 2025 月 XNUMX 日在 GitHub 和 Hugging Face 上發布，多個版本（包括 Base 和 Instruct 版本，以及使用合成資料訓練的版本）可供開發者立即使用。
Seed-OSS 發布了什麼
位元組跳動種子發布了三個Seed-OSS變種： Seed-OSS-36B-Base （已發布包含和不包含合成資料的版本）和 Seed-OSS-36B-Instruct
Seed-OSS 的主要技術亮點
- 參數數量： 標題模型被描述為 36億個參數 模型。 \
- 非常長的上下文視窗： 位元組跳動宣稱其上下文長度非常大—— 最多 512,000 個代幣 — 針對長文檔推理、程式碼庫和多重文檔代理工作流程。 \
- 訓練規模： 據報道，Seed-OSS 儘管只接受了大約 12 萬億代幣，根據模型文件。
Seed-OSS 模型系列基於流行的因果語言模型架構，並利用 RoPE、GQA 注意力機制、RMS 範數和 SwiGLU 激活函數。最新發布的 Seed-OSS-36B 模型擁有 36 億個參數，能夠處理 512KB 的長上下文。儘管僅使用了 12 兆個訓練數據，但它在多個熱門基準測試中取得了令人矚目的表現。
Seed-OSS 模型系列包含兩個版本：包含合成指令資料的 Seed-OSS-36B-Base 和不含合成指令資料的 Seed-OSS-36B-Base-woSyn。這樣的設計不僅為開發者提供了高效能的基礎模型，也為研究人員提供了更廣泛的選擇，確保其研究的有效性不會受到合成資料的影響。
該模型的一個關鍵特性是靈活的“思考預算”，允許使用者根據需要動態調整推理時長。這項功能顯著提升了實際應用中的推理效率。此外，Seed-OSS 還針對推理任務進行了專門優化，在保持良好整體表現的同時，提升了推理能力。
在發表會上，Seed團隊強調Seed-OSS模型不僅適用於學術研究，也廣泛應用於各種開發任務，例如基於代理的智慧任務，例如工具使用和問題解決。模型訓練和評估結果表明，Seed-OSS在知識問答、數學推理和程式設計等開源任務中取得了領先的表現。
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