字节跳动Seed团队开源Seed-OSS-36B大模型：512K超长上下文，推理能力刷新开源SOTA

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能

当整个AI社区还在为128K上下文窗口欢呼时，字节跳动Seed团队突然放出了一个“重磅炸弹”——Seed-OSS-36B，一个支持512K超长上下文的开源大模型。这一举动不仅让国内开源社区为之振奋，更是在全球AI领域掀起了一阵讨论热潮。

就在深夜，字节跳动Seed团队正式在Hugging Face和GitHub上发布了这个系列模型，采用Apache-2.0开源协议，可以免费用于学术研究和商业部署。这不禁让人想起OpenAI此前发布的GPT-OSS系列，Seed-OSS的命名方式，明显是在向OpenAI“致敬”。

512K上下文：碾压主流4倍长度

要说Seed-OSS最让人眼前一亮的特性，那必须是原生512K的超长上下文。目前主流的开源模型，比如DeepSeek V3.1的上下文窗口是128K，而Seed-OSS直接翻了4倍。

这个512K是在预训练阶段就构建好的，不是后期通过插值等方法硬撑上去的。

这意味着法律文档审查、长篇报告分析、复杂代码库理解等需要处理海量信息的专业场景，Seed-OSS都能轻松拿下。想象一下，一个模型能够一次性处理相当于1600页文本的内容，这将为AI应用带来怎样的可能性？

可控思维预算：让AI“思考”更智能

Seed-OSS的另一大创新是引入了“思考预算"（Thinking Budget）机制。通过设定一个token数量，你就能控制模型思考的深度。

比如你设置512个token的预算，模型在推理过程中会这样工作：

 

     

    好的，让我一步步来解决这个问题。题目说的是… 我已经使用了129个token，还剩383个token可用。 使用幂法则，我们可以… 我已经使用了258个token，还剩254个token可用。 另外，记住… 我已经耗尽了token预算，现在开始给出答案。
     

     

    对于简单任务，可以设置较小的预算让模型快速响应；对于复杂的数学推理或代码生成，你可以给更多预算让它深思熟虑。字节跳动建议使用512的整数倍（比如512、1K、2K、4K、8K或16K），因为模型在这些区间上经过了大量训练。
     

    技术架构：成熟稳定的设计
     

     

    模型架构方面，Seed-OSS采用了成熟稳
    
                
    
        
    
    
    

  

    
        
    
            
    
                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            
    
        
    

    
    
      
    
        
    
            
    
              
                
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    Seed-OSS-36B：开源大模型领域的新标杆与挑战
    
				    
			
    
			
    
				
    
					这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
				
    
				
    
					09-18
					
					479
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    字节跳动推出开源大模型Seed-OSS-36B，具备360亿参数和512K超长上下文处理能力。该模型采用GQA、RoPE等创新架构，通过可控思维预算机制实现动态推理深度调节。在MMLU-Pro等基准测试中表现优异，尤其擅长长文档处理和复杂推理任务。尽管在指令遵循和幻觉控制方面存在不足，其开源特性与商业兼容性为AI应用开辟了新可能。模型支持法律分析、学术研究等场景，有望推动开源生态发展。项目已发布在GitHub和HuggingFace平台。
    
			    
		
    
	
    

    
                
    
            
              
    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    OpenBayes 教程上新丨一键部署 gpt-oss-20b，实测开源推理模型新 SOTA，性能直逼 o3‑mini
    
				    
			
    
			
    
				
    
					OpenBayes的博客
				
    
				
    
					08-11
					
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    OpenAI 终于再度发布开源大模型——gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，前者以千亿级参数专为复杂推理与知识密集型场景设计，后者则更适合低延迟、本地或专业垂直领域使用
    
			    
		
    
	
    

    
              
    

  
              
    
                

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节突然开源Seed-OSS，512K上下文碾压主流4倍长度！推理能力刷新纪录
    
				    
			
    
			
    
				
    
					计算机科研圈的博客
				
    
				
    
					08-23
					
					583
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    字节跳动开源360亿参数大模型Seed-OSS-36B，采用Apache-2.0协议开放商用。该模型具备512K原生长上下文窗口，并创新引入思考预算机制，可灵活控制推理深度。在多项基准测试中表现优异，知识理解、数学推理和代码能力均达开源SOTA水平。作为字节Seed团队最新成果，该模型延续了其技术特色，此前团队已发布多款细分领域开源模型。S
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    2025年完整指南：字节跳动 Seed-OSS-36B 开源大模型深度解析
    
				    
			
    
			
    
				
    
					daiziguizhong的博客
				
    
				
    
					08-21
					
					2066
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    Seed-OSS 是字节跳动 Seed 团队发布的开源大语言模型系列，专为长上下文、推理、智能体和通用能力而设计。
    
			    
		
    
	
    

    
		
    
			
		
    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动Seed-OSS-36B-Base发布：开源大模型进入智能代理新纪元
    
				    
			
    
			
    
				
    
					gitblog_00478的博客
				
    
				
    
					10-22
					
					911
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    字节跳动Seed团队于2025年8月20日正式发布Seed-OSS-36B-Base开源大模型，凭借12T训练 tokens实现了长上下文处理、动态思维预算控制和智能代理能力的多重突破，重新定义了中参数规模开源模型的性能标准。

## 行业现状：大模型的"效率与能力"平衡难题
当前企业AI应用面临三重困境：封闭模型的数据隐私风险、通用模型的场景适配不足、长文本处理的资源消耗过高。IDC最新报告显示...
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动Seed-OSS-36B-Instruct：开源大模型新标杆，512K长上下文与智能推理的完美融合
    
				    
			
    
			
    
				
    
					AI浩
				
    
				
    
					08-23
					
					1410
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    Seed-OSS-36B-Instruct是字节跳动Seed团队开发的开源大语言模型，采用Apache-2.0许可协议向全球开发者开放。特性参数参数规模36B注意力机制GQA激活函数SwiGLU层数64词汇量155K上下文长度512K训练数据量12T tokens最引人注目的是其原生支持512,000 tokens的超长上下文窗口，这一数字是Llama3-70B（8K）的64倍，是Qwen3-32B（32K）的16倍，为处理长文档、代码库和复杂对话提供了前所未有的能力。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    【干货收藏】字节跳动Seed-OSS-36B大模型部署全攻略：512K上下文与H200性能实测！
    
				    
			
    
			
    
				
    
					WANGJUNAIJIAO的博客
				
    
				
    
					09-16
					
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    本文详细介绍了字节跳动Seed-OSS-36B大模型的部署与性能测试。该模型拥有原生512K上下文窗口，支持灵活的"思考预算"机制。作者通过vLLM 0.10.2版本在H200显卡上成功部署，测试显示并发处理下可达1500+Tokens/s的速度。模型在长文本处理、数学推理、代码生成等方面表现优异，尤其在RULER测试中达到94.6分，创下开源模型最高分，相比Qwen3-32B有明显优势。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    今天，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
    
				    
			
    
			
    
				
    
					计算机科研圈的博客
				
    
				
    
					08-21
					
					705
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列大模型，包含36B参数的Base和Instruct版本，采用Apache-2.0许可。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    ​​字节跳动重磅开源 Seed-OSS 大模型系列，12T tokens训练，原生支持512K长上下文​
    
				    
			
    
			
    
				
    
					OpenCSG的博客
				
    
				
    
					08-29
					
					886
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    近日，字节跳动Seed团队开源了其最新的大语言模型，凭借其，为开发者与研究者提供了一个在性能与效率间取得绝佳平衡的高效工具。Seed-OSS这个命名绝非偶然，从名称到策略，都可以看作是对 OpenAI系列的一次精准呼应与正面回应。与OpenAI的策略异曲同工，字节跳动并未选择直接开源其核心商业模型，而是基于其内部经过验证的先进技术，重新打造了一个专为开源社区设计的版本。这既保护了核心商业资产，又将内部的技术红利以开放共享的方式释放给全球开发者社区，体现了其深耕开源生态的长期战略意图。该模型使用高达。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动开源Seed-OSS：36B参数模型以512K上下文与可控思考预算重新定义AI实用主义
    
				    
			
    
			
    
				
    
					2302_81153890的博客
				
    
				
    
					08-23
					
					720
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    在过去几年中，AI大模型的“军备竞赛”为我们呈现了一场又一场数字奇观。模型的参数量从百亿迅速攀升至万亿，上下文窗口也从几千扩展到几十万。AI的“蛮力”越来越大，但它的“巧劲”在哪里？我们常常觉得自己面对的是一个能力强大却难以捉摸的“黑箱”。它时而表现出惊人的创造力，时而却输出毫无逻辑的内容；我们无法得知为了回答一个简单问题，它在背后消耗了多少计算资源；更无法控制它在处理复杂任务时应当投入多少“思考深度”。现在，字节跳动Seed团队带着其首次开源的大语言模型Seed-OSS，给出了一个明确的答案。这款。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动的开源奇兵：Seed-OSS-36B的512K上下文与推理新高峰
    
				    
			
    
			
    
				
    
					步子哥的博客
				
    
				
    
					08-21
					
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    Apache-2.0是一种宽松的开源许可证，允许用户自由使用、修改和分发代码，甚至用于商业目的，只需保留版权声明和免责条款。相比一些限制性更强的许可证，它为开发者提供了更大的灵活性，同时确保字节跳动的知识产权得到保护。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动首次开源Seed-OSS推理模型，狂揽7项冠军！
    
				    
			
    
			
    
				
    
					m0_74942241的博客
				
    
				
    
					08-22
					
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    字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列大模型，包含36B参数的基础版、无合成数据版和指令微调版，支持512k超长上下文处理能力（相当于1600页文本），是业界常见模型的4倍。该系列采用Apache2.0协议，在通用知识、Agent、编程等7项基准测试中取得同量级开源模型最优表现，超越Qwen3-32B等竞品。模型支持思维预算控制，并发布无合成数据版本便于学术研究。技术亮点包括RoPE位置编码、GQA注意力机制等高效组件，原生支持512k上下文窗口。此次开源为开发者提供了新的基础模型选择，推动大模型研究
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    【字节拥抱开源】字节豆包团队开源豆包OSS大模型
    
				    
			
    
			
    
				
    
					weixin_41446370的博客
				
    
				
    
					08-22
					
					1248
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    字节跳动Seed团队开源了Seed-OSS系列大语言模型，包含36B参数的Base和Instruct版本，具备512K长文本处理能力。该系列模型在Apache-2.0协议下发布，针对国际化场景优化，具有思维预算控制、强化推理和智能体等核心特性。评估显示，Seed-OSS-36B-Base在MMLU、BBH等基准测试中表现优异，部分指标达到开源SOTA；Instruct版本在知识、推理等任务上也展现竞争力。团队同时发布了含/不含合成指令数据的预训练模型，为研究社区提供更多选择。模型采用RoPE、GQA等主流架
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节Seed团队发布Seed1.5-VL，用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一！
    
				    
			
    
			
    
				
    
					zenRRan的博客
				
    
				
    
					05-13
					
					1461
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    VLM通过整合视觉和文本模态，推动了多模态推理、图像编辑、GUI代理、自动驾驶和机器人等领域的发展。与现有模型比，Seed1.5-VL在多个内部基准测试中表现出色，特别是在OOD任务上。，Seed1.5-VL是一个强大的视觉-语言基础模型，通过创新的架构和训练策略，在多模态任务上取得了显著进展。视觉任务评估：在多模态推理、文档理解、视觉定位和计数等任务上，Seed1.5-VL取得了SOTA或接近SOTA的结果。视频任务评估：在短视频、长视频、流视频、视频推理和视频定位任务上，Seed1.5-VL表现出色。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节深夜“放大招”：36B开源大模型登场，性能直接打爆全场！
    
				    
			
    
			
    
				
    
					weixin_48001635的博客
				
    
				
    
					08-31
					
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    过去一年，开源大模型百花齐放，但能在长上下文、推理预算、数学/代码能力同时亮眼的，寥寥无几。字节 Seed-OSS 的出现，不仅让国内开源模型阵营更有竞争力，也让开发者在大模型应用落地时有了更多选择。未来，它会不会成为开源界的“新标杆”？拭目以待。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    字节跳动Seed-OSS-36B开源大模型深度评测：重新定义开源AI的技术边界
    
				    
			
    
			
    
				
    
					gitblog_00011的博客
				
    
				
    
					10-24
					
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    2025年开源AI领域迎来重大突破，字节跳动Seed团队正式发布Seed-OSS系列大模型，以Apache-2.0开源协议向全球开发者开放。该系列凭借360亿参数规模、原生512K超长上下文窗口、创新的可控思维预算机制，以及仅用12万亿tokens训练的高效模式，在推理能力、代码生成和智能体任务中刷新多项开源基准。本文将全面解析这一里程碑式模型的技术架构、性能表现与产业价值。

## Seed-O...
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    TensorRT笔记（5）：研究timingCache
    
					
    最新发布
    
				    
			
    
			
    
				
    
					ouliten的博客
				
    
				
    
					12-02
					
					817
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
    
				    
			
    
			
    
				
    
					uncle_ll的博客
				
    
				
    
					11-29
					
					1525
					
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
    
			    
		
    
	
    

    

    
	
    
		
    
			
    
				
					
    Seed-OSS-36B-Instruct微调的transformer版本
    
				    
			
    
			
    
				
    
					08-30
				
    
			
    
		
    
		
    
			
				
    <think>
首先，用户的问题是：“我想查找Seed-OSS-36B-Instruct微调所需的transformer版本 请问Seed-OSS-36B-Instruct微调需要的transformer版本”。这是在询问微调Seed-OSS-36B-Instruct模型所需的Transformer库版本。

现在，回顾系统级指令：
- 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。
- 独立公式使用$$...$$并单独成段。
- LaTeX语法正确。
- 使用中文回答。
- 生成相关问题。
- 引用的段落末尾添加引用标识。

用户还提供了引用：
- [1]：描述了Seed-OSS-36B架构的设计选择。
- [2]：描述了Seed-OSS-36B-Instruct的特性，如推理能力、512K上下文等。
- [3]：关于LLM大模型Prompt设计和微调的资源。

但用户指定：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 所以，我需要忽略这些引用的大部分内容，因为它们不直接相关于Transformer版本。

用户没有提供上一次的问题历史，所以我必须基于当前上下文回答。假设这是第一次交互。

关键是回答用户的问题：查找Seed-OSS-36B-Instruct微调所需的Transformer版本。

然而，我作为一个AI，没有实时访问互联网的能力。我的知识是基于训练数据截止到2023年10月。因此，我需要基于我的知识来回答。

Seed-OSS-36B-Instruct听起来像是一个大型语言模型，可能基于Transformer架构。类似GPT模型，通常使用Hugging Face的Transformers库进行微调。

从我的知识：
- Transformers库是开源库，用于自然语言处理模型。
- 模型的微调通常需要特定版本的库，以确保兼容性。
- 对于自定义模型如Seed-OSS-36B，版本要求通常在模型的文档或GitHub仓库中指定。

由于我没有实时信息，我应该：
- 建议用户查看官方文档。
- 基于常见实践，提供一般性建议。
- 如果可能，推断基于模型描述。

从引用[2]，它提到“Seed-OSS-36B-Instruct”，但没有提到Transformers版本。

标准做法：
- 大多数基于Transformer的模型使用Hugging Face Transformers库。
- 版本兼容性：通常最新版本或特定版本在模型卡中指定。

为了回答可靠：
- 我应该指导用户如何查找。
- 避免提供可能不准确的信息。

结构回答：
- 使用中文。
- 清晰、结构化的回答。
- 末尾生成相关问题。

回答结构：
1. 确认问题。
2. 解释一般性建议。
3. 建议查看官方来源。
4. 如果适用，基于引用提供线索（但用户说参考仅供参考）。

引用[3]提到“LLM大模型：Prompt设计与大语言模型微调”，但没有具体版本。

可能方案：
- 提及Transformers库的最新稳定版本通常兼容。
- 强调需要检查模型的具体文档。

最终回答：
- 由于信息不足，我不能精确给出版本，但可以提供指导。
- 生成相关问题：如如何微调、资源等。

确保回答真实可靠：
- 不要猜测版本号。
- 建议用户访问Seed-OSS官网或Hugging Face模型页面。

在回答中：
- 引用标识：如果有引用，末尾添加[^n]，但这里可能不需要，因为我没直接引用。
- 用户说“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但无历史，所以忽略。

生成相关问题：
- 根据指令，末尾添加相关问题。

LaTeX：可能问题中无数学表达式，但如果有，需正确格式。

回答大纲：
1. 说明基于一般知识，无法提供确切版本。
2. 建议用户查阅官方文档或模型发布页面。
3. 提供一般微调建议。
4. 生成相关问题。

相关问题想法：
1. 如何安装特定版本的Transformers库？
2. Seed-OSS-36B-Instruct的微调教程？
3. Transformers库的兼容性问题？

最后，回答使用中文。
</think>
基于您的查询：您想了解Seed-OSS-36B-Instruct微调所需的Transformers库版本。这是一个关于特定大型语言模型（LLM）的技术依赖问题。不过，我需要澄清一点：作为一个AI助手，我的知识基于训练数据截止到2023年10月，并且无法实时访问最新信息。因此，我无法直接提供确切的Transformers版本号，但我会基于一般原理和模型特性，为您提供可靠的指导建议。

### 1. **关键信息和一般建议**
   - Seed-OSS-36B-Instruct是一个开源的语言模型，结合了因果语言建模、分组查询注意力（Grouped Query Attention）等设计[^1]，并以其推理能力和512K长上下文支持著称[^2]。因此，它很可能基于Transformer架构，并使用Hugging Face的Transformers库进行微调。
   - Transformers库是一个开源Python库，用于训练和微调Transformer模型。模型的微调通常需要特定版本的库，以确保兼容性（例如，避免API变动或硬件问题）。
   - **一般原则**：大多数大型模型的微调依赖最新或推荐的Transformers版本。常见版本如v4.28.0、v4.30.0等，但具体到Seed-OSS-36B-Instruct，必须参考其官方文档。

   如果您需要数学表达式来理解模型兼容性（例如计算精度或参数优化），可以使用行内格式表示：例如，模型的推理复杂度为$O(n^2)$，但这不影响版本选择。

### 2. **如何查找确切版本**
由于我无法提供实时数据，我强烈建议您通过以下官方渠道获取准确信息：
   - **访问模型官方页面**：Seed-OSS-36B-Instruct通常在GitHub或Hugging Face Model Hub发布。例如：
     - 在Hugging Face搜索“Seed-OSS-36B-Instruct”，查看模型卡（Model Card），其中会指定兼容的Transformers版本和安装指令。
     - 参考GitHub仓库（如Seed-OSS项目），README文件或requirements.txt中常列出依赖版本。
   - **查看微调文档**：引用[^3]提到LLM微调的资源，许多文档（如PDF教程）会指导库版本安装。例如，Hugging Face的官方文档（https://huggingface.co/docs/transformers/installation）提供版本指南。
   - **实用建议**：
     - 如果您使用PyTorch或TensorFlow，确保Transformers版本与之兼容（例如，Transformers v4.x对应PyTorch v2.x）。
     - 初始步骤：尝试安装Transformers的最新稳定版本（如v4.30.0以上），因为它通常向后兼容。如果遇到错误，再降级到模型指定的版本。
     - 示例命令：
       ```bash
       pip install transformers==4.30.0  # 假设版本，需确认
       ```

### 3. **微调注意事项**
- 微调Seed-OSS-36B-Instruct时，除了Transformers版本，还需考虑：
  - **硬件要求**：这是一个36B参数模型，需要高性能GPU（如A100）和充足显存。
  - **数据处理**：使用长上下文（512K token）时，确保自定义数据集格式正确[^2]。
  - **激活函数和归一化**：模型使用SwiGLU激活和RMSNorm，这些在Transformers库中已集成，但版本差异可能影响性能。
- 如果版本不匹配，常见错误包括导入错误或运行时崩溃。建议在虚拟环境中测试。

### 4. **推荐步骤总结**
1. **官方渠道优先**：访问Seed-OSS GitHub或Hugging Face页面，查找“requirements.txt”或安装指南。
2. **默认安装**：若无指定版本，安装最新Transformers：`pip install transformers`。
3. **验证测试**：运行一个简单微调脚本，检查错误日志。
4. **资源参考**：引用[^3]提到的LLM微调资料可辅助学习，但直接文档更可靠。

由于模型更新频繁，如果您提供更多上下文（如遇到的具体错误），我可以给出更针对性的建议。
    
			    
		
    
	
    

    
              
    

    

          
    



        
    

    
    

    


    
    

    

      
    
      
    
        
      
    
      
    

    

    
	
    
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    红包金额最低5元
    
      
    
      
    
        
        
    
          当前余额3.43元
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          需支付：10.00元
        
    
        
        
      
    
    
    
  
    

    

    
  
    
    
    
  
    
  
    
    
    
  
    

    

    


    
  
    
    
    
      
    
        
    
          
    
            
            
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            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          
    
        
    
      
    
      
    
        
    
          
    
            
              
            
            
    
              
    hope_wisdom
     发出的红包
            
    
          
    
        
    
        
    
          
    
          
    
          
    
        
    
      
    
    
    
    
    
  
    

    
      
      
    
      
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