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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。微信又有新功能寒王，业绩大增！知名牛散加仓因涉两项违规，这家期货公司被责令改正北京购房政策调整刚收获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，拟私有化退市特朗普下令调查谁泄露了美弹药短缺信息【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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