字节押注5万亿参数大模型剑指行业最高规格

字节跳动正在推进一个引人注目的大模型训练计划。据多家媒体报道，这家公司正在讨论训练一个参数规模超过5万亿的模型，该数字不仅压过了阿里Qwen 3.8-Max的2.4万亿参数，也超越了月之暗面K3的2.8万亿参数，是目前国内已知参数规模最大的模型计划。不过，这项计划仍处于早期阶段，模型最终不一定会正式发布。

该新模型由字节跳动旗下Seed Foundation负责人项亮牵头，与大语言模型预训练数据负责人沈科合作推进。Seed团队为此正在重新梳理组织架构、划分职责、分配资源，以适配这一规模空前的训练任务。接近Seed的人士透露，选择直接冲击5万亿参数规模的逻辑很直接：与其在现有模型尺寸上继续追赶其他大模型，不如将参数规模一次性推到同行的数倍，以此争取领先位置。

这一技术决策背后，是字节跳动高层一系列明确表态。创始人张一鸣在近期的内部会议中罕见表态，强调做模型要坚持长期主义、延迟满足感，而不是用别人的输出去换一时的榜单排名。他明确指出，字节应该愿意为长期目标牺牲一部分短期收益。更令业界关注的是，字节内部目前对开源模型严禁蒸馏，甚至通过API检测等方式加强限制。张一鸣认为，蒸馏会干扰真正意义上的长期技术突破。

在8月6日举行的2026年中全员大会上，CEO梁汝波又系统阐述了这一逻辑。他表示，在大语言模型领域，字节会继续坚持自研、做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期。所谓优化长期，就是以用户和增量社会价值为中心，不为短期波动所动；落到AI业务上，就是相信AGI、坚持自研。梁汝波还特意澄清了外界的猜测，指出坚持自研并非因为外部压力，而是希望团队延迟满足感、打好技术基础，这对长期实现AGI至关重要。

从张一鸣到梁汝波，这次高层接连发声显然不仅仅是一次技术规划，而是一次完整的战略宣告。对内，字节希望统一研发思路；对外，则释放出明确信号——字节无意跟随旁人技术路线内卷，而是打算走出一条属于自己的成长曲线。对于国内大模型竞争格局而言，这一计划若最终落地，将把参数规模的竞赛推升至一个新的数量级，同时也为行业关于自研与开源、短期收益与长期突破之间的平衡提供了新的思考维度。