字节跳动Seed-OSS-36B-Base发布：开源大模型进入智能代理新纪元
【免费下载链接】Seed-OSS-36B-Base 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base
导语
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，2025年全球长文本处理市场规模将突破280亿美元，金融、法律、医疗三大领域贡献超65%需求，但现有解决方案普遍存在"处理长度与精度不可兼得"的问题。
在此背景下，开源模型正成为企业级应用的优选方案。VMWare、IBM等企业已成功部署基于Llama 2等开源模型的代码生成和客户服务系统，通过本地化部署实现数据安全与成本优化的双重目标。Seed-OSS-36B-Base的推出，进一步丰富了企业在中参数规模模型的选择空间。
模型核心亮点：五大技术突破重构开源能力边界
1. 原生512K超长上下文处理
Seed-OSS-36B-Base采用原生训练的512K上下文窗口，结合字节跳动最新研发的AHN（人工海马网络）技术，实现了10万词级文本的高效处理。与滑动窗口等妥协方案不同，该模型在处理完整法律合同或医学文献时，关键信息提取准确率提升33%，同时内存占用降低74%，为医疗记录分析、代码库管理等场景提供了技术支撑。
2. 动态思维预算控制
该模型创新性地引入思维预算（Thinking Budget）机制，允许用户根据任务复杂度灵活调整推理长度。在AIME数学竞赛和LiveCodeBench编码任务中，模型性能随预算增加呈现显著提升趋势；而在IFEval等简单任务中则自动优化推理路径，实现效率与精度的动态平衡。
<seed:think>
Got it, let's try to solve this problem step by step. The problem says ... ...
<seed:cot_budget_reflect>I have used 129 tokens, and there are 383 tokens remaining for use.</seed:cot_budget_reflect>
Using the power rule, ... ...
<seed:cot_budget_reflect>I have used 258 tokens, and there are 254 tokens remaining for use.</seed:cot_budget_reflect>
...
<seed:cot_budget_reflect>I have exhausted my token budget, and now I will start answering the question.</seed:cot_budget_reflect>
</seed:think>
To solve the problem, we start by using the properties of logarithms...
3. 强化智能代理能力
在TAU1-Retail零售智能体评测中，Seed-OSS-36B-Instruct版本以70.4分刷新开源模型纪录，超过Qwen3-30B-A3B-Thinking版本的67.8分。该模型展现出卓越的工具使用能力和任务分解能力，可自主完成库存管理、客户需求分析等复杂业务流程，为企业级智能助理应用提供了强大引擎。
4. 多语言与国际化优化
针对跨境业务需求，模型特别优化了多语言处理能力，在MMMLU多语言理解基准测试中获得78.4分，仅次于Qwen3和Qwen3-30B-A3B。其155K的词汇表设计充分覆盖了低资源语言场景，为全球化企业提供了开箱即用的本地化解决方案。
5. 研究友好的模型设计
团队同步发布了包含与不包含合成指令数据的两个版本（w/ syn. 和 w/o syn.），后者为研究社区提供了纯净的预训练基座。在GPQA-D知识问答任务中，无合成数据版本反而取得35.2分的成绩，超过含合成数据版本的31.7分，为指令微调研究提供了重要参照。
性能表现：中参数模型的"性价比之王"
在基准测试中，Seed-OSS-36B-Base展现出惊人的性能密度：
- 知识理解：MMLU-Pro得分65.1，超过Qwen2.5-32B-Base的58.5
- 数学推理：MATH数据集得分81.7，显著领先Qwen3-30B-A3B的61.1
- 代码生成：HumanEval通过率76.8，接近Seed1.6-Base的78分
- 长文本处理：RULER(128K)任务得分94.6，与闭源模型Seed1.6-Thinking持平
特别值得注意的是，该模型仅使用12T训练tokens就实现了上述性能，远低于同类模型的训练数据量，为开源社区树立了数据高效利用的新标杆。
行业影响：开源模型的商业化拐点
Seed-OSS-36B-Base的发布标志着开源大模型正式进入企业级应用的爆发期。其Apache-2.0许可条款允许商业使用，结合以下特性将深刻改变行业格局：
1. 降低企业AI部署门槛
中小企业可通过本地化部署获得与闭源模型相当的能力，无需担心数据隐私和API调用成本。沃尔玛、Shopify等企业已验证开源模型在客户服务、内容生成等场景的可行性，Seed-OSS的出现将进一步加速这一趋势。
2. 推动智能代理生态发展
该模型在工具使用、任务规划等方面的优势，将加速AI Agent应用落地。参考金融行业已落地的智能投研系统（处理速度提升4倍）和医疗领域的病历分析应用（效率提升70%），Seed-OSS有望在法律、教育等更多领域催生创新解决方案。
3. 重塑模型开发范式
其动态思维预算等创新机制为大模型交互设计提供了新思路。企业可根据实际需求定制推理策略，在客服对话等实时场景选择低预算模式，在研发分析等复杂任务中启用高预算模式，实现资源的最优配置。
快速开始指南
企业用户可通过以下命令快速部署：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base
# 安装依赖
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@56d68c67
# 基本使用示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto")
messages = [{"role": "user", "content": "How to make pasta?"}]
tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", thinking_budget=512)
outputs = model.generate(tokenized_chat.to(model.device), max_new_tokens=2048)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
结语：开源生态的下一个里程碑
Seed-OSS-36B-Base的发布不仅是技术上的突破，更代表了字节跳动对开源社区的长期承诺。其平衡性能、效率与可访问性的设计理念，为企业AI发展提供了强大动力。随着模型的进一步迭代和应用生态的完善，我们有理由相信，中参数开源模型将在企业智能化转型中扮演越来越重要的角色。
对于开发者而言，现在正是探索这一技术的最佳时机——无论是构建垂直领域解决方案，还是参与模型调优研究，Seed-OSS都提供了丰富的可能性。正如AI Agent正在重塑软件交互范式，开源模型也将重塑AI创新的版图。
关于ByteDance Seed Team
成立于2023年的Seed团队致力于打造行业领先的AI基础模型，团队愿景是"通过开源协作推动AI技术普惠"。除Seed-OSS系列外，团队还研发了AHN记忆增强技术、动态专家路由等创新方案，持续为大模型效率与能力突破贡献力量。
【免费下载链接】Seed-OSS-36B-Base 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
