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为支撑业内传闻中参数量突破5万亿的下一代超大规模基础模型研发，字节跳动旗下大模型研发主体——Seed团队近期启动了深度组织变革。此次调整摒弃了过去以模态（如文本、视觉、语音）和细分技术方向为主的传统架构逻辑，转而围绕模型全生命周期关键环节进行系统性整合，旨在显著提升研发协同效率与工程落地能力。
在本轮架构升级中，Seed基础模型体系正式确立四大一级部门。首当其冲的是预训练数据部（Pretrain Data），由李成刚出任负责人。该部门整合了原分散于文本理解、代码生成、多模态视觉理解及语音建模等方向的预训练数据团队，统一承担Omni系列新模型所需的跨模态高质量数据构建，以及面向超大参数量模型的预训练底座建设任务。
第二支核心力量是强化学习部（Horizon RL），负责人唐晟宇。该部门汇聚了此前分布于后训练优化、推理加速、视觉感知增强等多个业务线的强化学习相关能力，聚焦通过先进RL范式持续拉升模型底层智能水平与泛化边界。
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在模型应用层，字节进一步细化了面向不同终端场景的后训练分工体系：面向B端企业服务与智能体（Agentic）能力集成的Product Posttrain-Work部门，由秦禹嘉领衔，重点打磨办公协同类场景下的任务编排、工具调用与自主决策能力，并为豆包、Dola等产品提供Agentic模式支持；而原Application团队，在朱文佳带领下完成职能聚焦后，正式更名为Product Posttrain-Chat，专职负责C端对话交互模型的精调、评测与规模化发布，与Work团队形成“B端重任务、C端重体验”的双轨协同机制。上述四个一级部门负责人均直接向吴永辉汇报；此外，AI安全、可信AI等战略性前沿方向亦同步设立专项负责人，纳入Seed统一管理序列。
回溯Seed早期组织形态，其主要按模态维度与技术子领域划分独立研究组。该模式在模型能力快速补全阶段发挥了高效作用，但随着多模态融合加深、模型能力边界不断延展，跨组协作成本上升、“同质化基建重复投入”等问题日益凸显。本次架构重构的本质逻辑，正是推动“同类职能归一、冗余模块收敛、能力高度内聚”。
据此前多家科技媒体披露，字节跳动内部已就训练参数规模达5万亿量级的新一代基础模型展开可行性论证与资源筹备。若该项目顺利推进并最终落地，其参数体量将超越阿里巴巴Qwen 3.8-Max与月之暗面K3，跃居国内公开信息中参数规模首位。在此背景下，此次全面重塑的组织架构与专业化分工体系，不仅标志着Seed进入超大模型攻坚新阶段，更将成为字节在全球AI战略竞争中构筑组织韧性与技术执行力的关键支点。
