前言：

在大模型技術加速迭代的今天，開源生態正成為推動行業創新的核心力量。 

近日，字節跳動Seed團隊突然官宣開源Seed-OSS系列大語言模型，以360億參數的中等規模入局，卻憑借原生512K超長上下文、可編程[思考預算]等突破性技術，在七項公開基準測試中刷新開源模型最優成績。  

作者 | 方文三

圖片來源 |  網 絡  

超長上下文與可控推理的雙重突破 

Seed-OSS系列最引人矚目的兩大核心特性，徹底改變了開源大模型的能力邊界：原生512K超長上下文與可編程[思考預算]機制。

前者解決了信息處理的廣度問題，后者則實現了推理過程的精準控制。

原生512K上下文窗口是Seed-OSS的[撒手锏]。

這一能力并非通過后期外推或插值實現，而是在預訓練階段就直接構建，能穩定支持512K tokens的序列長度，相當于一次性處理90萬個漢字，約等于《三體》三部曲全集的文本量。

這一容量是當前主流開源模型（如DeepSeek V3.1）的4倍，能輕松應對完整財報分析、長篇法律合同審查、大型代碼庫理解等專業場景。

在長文檔理解基準測試RULER-128K中，Seed-OSS-36B-Instruct以94.6分的成績遠超第二名Qwen3-32B的77.5分，領先優勢達17.1個百分點。

這一數據印證了其超長上下文的實際效果。

在處理128K以上的真實長文檔任務時，模型能保持信息連貫性，避免因上下文截斷導致的關鍵信息丟失，這對需要深度挖掘長文本邏輯關系的場景至關重要。

[思考預算]機制則體現了Seed-OSS對推理過程的精細化控制能力。

用戶可通過[thinking_budget]參數限定模型的中間推理步數，預算單位為tokens，推薦設置為512的整數倍（如0、512、1K、2K等）。

其底層通過動態規劃算法實現，模型會在推理過程中實時評估剩余預算，并優先分配資源到關鍵邏輯節點。

這種機制讓模型能根據任務難度動態調整推理策略：對于IFEval等簡單指令跟隨任務，增加預算對性能影響不大，設置0預算（即時響應模式）可實現快速響應并降低成本；

而面對AIME24高難度數學推理或LiveCodeBench代碼生成任務時，預算從512提升到4K，準確率分別提高6.3%和4.7%。

例如在代碼生成中，更高預算會讓模型自動增加函數依賴關系驗證步驟，顯著提升代碼可靠性。

開源模型性能七項測試霸榜 

Seed-OSS-36B-Instruct在七項公開基準測試中均取得開源模型最優成績，覆蓋通用知識、數學推理、代碼生成、長文檔理解等核心領域，用硬數據證明了其中等規模參數的強大實力。

在通用知識與多領域能力評估基準MMLU-Pro中，Seed-OSS-36B-Instruct得分82.7，比開源領域次優模型Qwen3-30B-A3B高出0.8分。

這一成績表明，即使在不依賴超大規模參數的情況下，通過優化訓練數據與網絡結構，模型仍能在跨領域知識掌握上實現領先。

復雜數學推理是大模型的[試金石]，Seed-OSS在AIME24基準中以91.7分領先Qwen3-30B-A3B 4.0分，展現出對高級數學問題的強處理能力。

這背后既有數據增強策略的功勞，也得益于[思考預算]機制提供的充足推理空間。

模型能在預算范圍內完成公式推導、步驟分解和自我驗證，大幅降低計算錯誤率。

代碼生成領域，Seed-OSS-36B-Instruct在LiveCodeBench v6中得分67.4，比OAI-OSS-20B高出3.6分；

HumanEval通過率76.8%，MBPP達到80.6%，均刷新開源模型紀錄。

這與其時序數據增強策略密切相關，通過學習Git提交記錄中的代碼演變過程，模型能更好地理解代碼邏輯與開發規范。

軟件工程任務評估基準SWE-Bench Verified中，模型得分56，比OpenHands高出1.2分，證明其在解決真實軟件工程問題上的實用性。

而在智能體任務基準AgentBench中，Seed-OSS同樣排名開源模型第一，驗證了其在多步驟交互、工具使用等復雜場景的適用性。

多語言能力上，Seed-OSS在涵蓋90種語言的XTREME評測中，平均得分比Llama 3-65B高4.3分，這得益于其155K子詞的多語言分詞器和跨語言對比學習策略。

邏輯推理方面，BBH基準得分87.7，超過Qwen3-30B-A3B的81.2分，展現出強大的邏輯鏈構建能力。

更令人驚嘆的是，這些成績是在僅使用12T token訓練數據的情況下取得的，相比之下，很多同規模模型的訓練數據量都在15T以上。

這意味著Seed-OSS團隊通過更高效的訓練策略和數據處理方法，實現了[少而精]的性能突破，為大模型訓練的成本優化提供了新思路。 

從網絡設計到訓練策略的革新 

Seed-OSS系列的卓越性能并非偶然，而是建立在對大模型技術架構的系統性優化之上。

從網絡結構設計到訓練策略選擇，每一處細節都體現了工程化與學術創新的深度結合。

在網絡結構上，Seed-OSS-36B采用360億參數的稠密Transformer架構，包含64層網絡和5120的隱藏維度。

其核心創新在于注意力機制的設計，使用分組查詢注意力（GQA），設置80個查詢頭和8個鍵值頭。

與傳統多頭注意力相比，GQA通過讓多個查詢頭共享鍵值頭，在保持模型性能的同時，顯著降低了推理過程中的內存占用和計算量。

這一優化使單張80GB顯存顯卡就能運行半精度模型，大幅降低了部署成本。

位置編碼技術是支撐512K超長上下文的關鍵。Seed-OSS采用旋轉位置編碼（RoPE），但將基頻參數從常規的1×10提升至1×10。

這一看似簡單的調整，讓模型能更精準地捕捉長序列中的相對位置關系，從根本上解決了長文本處理中的上下文連續性問題。

在處理長達1600頁的合同文本時，Seed-OSS-36B-Instruct的上下文連續性錯誤率比同規模模型降低42%，這在法律文書審查、金融財報分析等專業場景中價值連城。

訓練策略上，使用12T token的高質量語料，經過去重、毒性過濾和版權清洗三重處理，確保數據質量。

訓練框架結合PyTorch 2.3和Megatron-LM的混合并行技術，動用1024張A100顯卡連續訓練60天，在精度控制上采用bf16前向計算加fp32主權重，梯度裁剪設為1.0，學習率通過余弦退火降到1×10。

在多語言對齊方面，通過中文、英文語料的跨語言對比學習，使MMLU-Pro的中英混合測試得分提升3.2分；

針對代碼生成任務，利用Git提交記錄構建時序訓練數據，將HumanEval得分提高2.1分；

在數學推理訓練中，刻意混入15%的錯誤推導過程，迫使模型學會識別邏輯漏洞，最終使AIME24的準確率提升6.3%。

推理優化方面，Seed-OSS支持4-bit和8-bit量化（包括GPTQ、AWQ兩種方式），并提供vLLM和Transformers雙后端推理腳本。

通過vLLM后端優化，單卡80GB顯存可實現每秒32 token的生成速度，完全滿足直播字幕生成等實時場景需求。

而創新性的[思考預算]機制，則讓用戶能通過token級開關控制推理深度，實現性能與成本的靈活平衡。

Seed團隊此前已陸續開源Seed-Coder代碼生成模型、BAGEL多模態模型、Seed Diffusion語言模型等項目，加上此次的Seed-OSS系列，形成了覆蓋多領域的開源矩陣。

從技術趨勢看，Seed-OSS的成功驗證了兩大方向的價值。

①中等規模模型的精細化優化，通過網絡結構創新、訓練策略改進和推理機制設計，360億參數模型能在特定場景媲美更大規模模型。

②[可控性]成為大模型實用化的核心指標，[思考預算]機制將性能與成本的調控權交還給用戶，這種[以人為本]的設計思路可能成為未來大模型的標配功能。

結尾： 

從可選項到標配，開源正在重塑大模型的競爭格局。Seed-OSS系列的出現，不僅是一次技術突破，更是對行業創新模式的探索。

當技術紅利通過開源惠及更多主體，當創新成本因共享機制大幅降低，大模型的黃金時代才真正拉開序幕。

部分資料參考：

擬合論見：《36B模型卻能讀懂90萬字上下文？解密字節首個開源大語言模型》

量子位：《字節突然開源Seed-OSS，512K上下文碾壓主流4倍長度！推理能力刷新紀錄》

智東西：《字節首次開源推理模型，連奪7項第一》

       原文標題 : AI芯天下丨熱點丨開源大模型迎來新選擇，字節跳動開源Seed-OSS系列模型