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据多方信源透露，字节跳动正推进一项代号为“超大规模基座”的模型研发计划，目标参数量突破5万亿——这一数字显著高于阿里千问Qwen 3.8-Max的2.4万亿及月之暗面Kimi K3的2.8万亿，暂居国内公开信息中参数规模之首。目前项目仍处于技术论证与资源筹备初期，尚未确定是否对外发布。该模型由Seed Foundation负责人项亮主导，联合大语言模型预训练数据负责人沈科协同推进；为支撑此目标，Seed团队已启动组织架构重构，重新界定职能边界、优化资源配置。
知情人士指出，此举并非盲目堆砌参数，而是基于现实判断的战略跃迁：“在当前主流尺度上持续微调追赶，边际收益递减明显；不如一步跨入更高量级，构建代际差异，抢占未来技术制高点。”
这一路径选择背后，是字节高层罕见密集的技术定调。创始人张一鸣在近期闭门会议中强调：“模型研发必须锚定长期主义，甘于延迟满足，拒绝用他人成果换取短期榜单光环。”他进一步明确，公司愿为真正具备突破性的技术积累主动让渡阶段性商业回报。尤为关键的是，字节已全面收紧模型知识迁移管控——严禁对开源大模型进行任何形式的蒸馏操作，并通过API行为识别、输出特征检测等多重手段强化执行；张一鸣直言：“低门槛的蒸馏会稀释原创动力，阻碍底层能力的真实进化。”
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8月6日，在2026年中全员大会上，CEO梁汝波再度重申该逻辑。他表示，字节在大模型领域将坚定走自研路线，夯实基础能力，坦然接受阶段性性能落差，专注提升长期竞争力。“所谓长期优化”，他解释道，“是以用户真实需求和可衡量的社会价值增量为标尺，不被短期指标扰动；落到AI业务层面，就是笃信AGI终局，坚持从零构建核心能力。”针对外界“因外部压力被迫自研”的误读，梁汝波当场澄清：“这种猜测完全偏离事实。我们推动自研的根本动因，是希望团队沉下心来打磨技术底座，这份耐心，恰恰是通向通用人工智能不可或缺的基石。”
从张一鸣到梁汝波，此次高层连续发声，远不止于技术路线说明，而是一次清晰的战略宣示：对内凝聚共识，确立“重基础、耐寂寞、谋长远”的研发范式；对外划清边界，表明字节拒绝陷入同质化内卷，决心以差异化路径定义自身成长轨迹。
