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大模型竞赛，将再往上抬一个量级。就在刚刚，据《金融时报》报道，字节跳动目前正在训练一款超大规模基础模型，最高可能达到 10 万亿参数。项目仍处于预训练早期，完整训练周期预计需要数月，最终采用多大规模，目前还没有完全确定。（信源链接放在评论区）如果最终接近这一数字，它将成为中国目前已知体量最大的模型。但无论消息是否为真，不断膨胀的模型参数已经是大势所趋。作为参照，月之暗面的 Kimi K3 参数规模约 2.8 万亿，Anthropic 新一代模型 Mythos 5 约 8 万亿。字节的目标已进入全球头部实验室的同一量级。《晚点 LatePost》此前也提到，字节内部在推进一个超过 5 万亿参数的新模型计划。不过参数只是能力的一部分。模型表现还取决于数据、架构、后训练与算力效率。但选择冲击数万亿乃至 10 万亿参数，本身说明字节仍在押注基础模型的规模化上限。过去几年，字节在 AI 上持续重投入。《金融时报》称，Seed 团队约 2000 人，覆盖模型、训练与数据等全链路，同时扩建数据中心、加码火山引擎，并探索自研芯片。产品侧同样具备优势：豆包月活达 3.24 亿，已是国内头部 AI 应用；Seedance 也进入全球领先梯队。依托云、办公与内容生态，字节能将模型快速嵌入真实场景迭代。但在基础大模型层面，字节近一段时间的外部声量相对有限。一个重要原因，可能与 Seed 选择的训练路线有关。过去一年多，Seed 更多依靠自主训练建立能力，而非蒸馏其他领先模型。所谓蒸馏，本质上是让自己的模型学习更强模型已经产生的答案和行为，以较低成本快速获得相近能力。但字节内部则更谨慎对待这种追赶策略。据 The Information 报道，字节跳动创始人张一鸣在上个月的一次员工会议上也表示，字节跳动不会把「蒸馏」当作提升 AI 模型能力的捷径。想做到世界领先，最终还是需要在数据、训练方法和模型能力上形成自己的路线。与此同时，中国大模型的竞争也正在发生变化。过去两年，国内模型最核心的目标之一，是以更低成本、更快速度缩小与全球最强模型之间的差距。如今，当差距逐渐缩小时，真正决定下一阶段竞争的，依旧是能否探索出自己的训练路线，并触碰到此前没人抵达的能力边界。而目前最有成效的策略，可能就是力大飞砖的 Scaling。一周以后，我想我终于可以来聊聊Seedance 2.5了。北京购房政策调整寒王，业绩大增！知名牛散加仓微信又有新功能特朗普下令调查谁泄露了美弹药短缺信息刚收获4连板！沃格光电公告：控股股东信披违法将被罚国泰君安国际，拟私有化退市因涉两项违规，这家期货公司被责令改正【财闻联播】*ST实达：被证监会立案！深交所：本周对传智教育、高争民爆进行重点监控

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