國內已知最大規模！消息稱字節跳動正討論訓練超 5 萬億參數模型

字節跳動傳出正在規劃一項規模空前的AI模型訓練計畫，根據晚點LatePost今日晚間披露的消息，這家中國科技巨頭已開始討論訓練參數規模超過5萬億的下一代大模型。若該計畫付諸實行，將一舉超越阿里巴巴旗下通義千問（Qwen 3）的8萬億參數規模，成為目前國內已知參數體量最龐大的模型項目，也代表字節跳動在人工智慧領域的戰略布局邁向全新階段。這項消息在業界引發高度關注，因為模型參數規模歷來被視為衡量AI能力的重要指標之一。通常而言，參數量越大的模型，其學習能力與智慧表現往往越出色，能夠處理更複雜的推理任務，並展現更接近人類的語言理解與生成水準。

不過，知情人士也強調，這項計畫目前仍處於早期的討論階段，距離正式啟動訓練乃至最終落地應用，仍有相當長的路要走，諸多技術挑戰與資源調配問題尚待克服。從人事安排來看，這項重量級計畫將由字節跳動內部兩位核心技術骨幹聯手推動。據了解，該模型將由Seed Foundation負責人項亮主導，並與大語言模型預訓練數據負責人沈科密切合作。這兩位技術專家均出身於字節跳動的「搜廣推」體系，在機器學習與大規模分佈式訓練領域累積了深厚的實戰經驗，是字節AI研發體系中不可或缺的關鍵人物。

項亮的學術背景與職業經歷相當亮眼，他本科畢業於中國科學技術大學，隨後在中國科學院自動化研究所取得博士學位，2016年正式加入字節跳動。進入公司後，項亮曾負責機器學習中台AML團隊，在底層基礎設施與演算法架構上奠定扎實根基，其後轉任豆包大模型Foundation團隊負責人，直接主導字節核心大模型的研發方向，在字節AI技術演進過程中扮演舉足輕重的角色。與項亮搭檔的沈科同樣來頭不小，他2018年畢業於清華大學，同年即加入字節跳動，目前主要負責大語言模型的預訓練數據工作。

預訓練數據是決定模型能力上限的關鍵因素之一，數據的品質、多樣性與規模直接影響模型的最終表現，沈科在這一領域的專業能力，為這次超大規模模型的訓練計畫提供了重要支撐。值得留意的是，這次消息釋出的時間點頗具深意。多位字節跳動內部人士透露，今年上半年多個Seed團隊已經開始對既有技術路線進行不斷反思與檢討，而這種內部自省氛圍，正是促成字節跳動討論訓練超5萬億參數模型的重要原因之一。顯然，字節跳動在AI領域的競爭策略並非一成不變，而是持續根據技術發展趨勢與市場環境進行動態調整。

Seed團隊作為字節跳動AI研發的核心力量，其反思內容雖未對外公開，但從產業背景來推測，可能涉及現有模型在複雜推理、多模態理解或長期記憶等方面的瓶頸，也可能是對標國際頂尖模型後的差距分析。無論如何，這股內部驅動力正推動字節跳動朝更大規模、更高難度的技術方向邁進。從行業角度來看，字節跳動若真的啟動超過5萬億參數的模型訓練，將是中國AI產業史上的一大里程碑。近年來，全球AI競爭已從單純的應用層面深入到基礎模型能力的較量，各大科技巨頭紛紛投入巨額資源，試圖在參數規模、訓練效率與智慧表現上取得領先優勢。字節跳動的這一布局，無疑將進一步加劇國內AI領域的競爭態勢。

然而，超大規模模型的訓練並非易事，背後涉及算力資源的巨量投入、數據處理的複雜工程、訓練穩定性的技術保障，以及最終的商業化落地路徑等一系列問題。5萬億參數的規模意味著對GPU集群、網路頻寬、存儲系統和能源消耗都將提出極高要求，這對任何一家企業而言都是嚴峻考驗。目前，字節跳動官方尚未對此事作出正式回應，外界也無法確認該計畫的具體時間表與資源配置方案。可以確定的是，字節跳動在AI領域的野心遠未止步，從豆包大模型的推出到Seed團隊的持續攻堅，這家公司在人工智慧賽道上的每一步都備受市場矚目。未來若這項超大規模模型計畫如期推進，可望為中國AI技術的整體實力寫下新的一頁。