刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文

刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文

机器之心报道

机器之心编辑部

开源赛道也是热闹了起来。

就在深夜，字节跳动 Seed 团队正式发布并开源了 Seed-OSS 系列模型，包含三个版本：

Seed-OSS-36B-Base（含合成数据）Seed-OSS-36B-Base（不含合成数据）Seed-OSS-36B-Instruct（指令微调版）

Hugging Face 地址：https://huggingface.co/ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct项目地址：https://github.com/ByteDance-Seed/seed-oss

Seed-OSS 使用了 12 万亿（12T）tokens 进行训练，并在多个主流开源基准测试中取得了出色的表现。

这三个模型均以 Apache-2.0 许可证发布，允许研究人员和企业开发者自由使用、修改和再分发。

主要特性：

灵活的推理预算控制：允许用户根据需要灵活调整推理长度。这种对推理长度的动态控制能力，可在实际应用场景中提升推理效率。增强的推理能力：在保持平衡且优秀的通用能力的同时，针对推理任务进行了特别优化。智能体能力：在涉及工具使用和问题解决等智能体任务中表现突出。研究友好：考虑到在预训练中加入合成指令数据可能会影响后续研究，字节同时发布了含有与不含指令数据的预训练模型，为研究社区提供了更多样化的选择。原生长上下文：在训练中原生支持最长 512K 的上下文窗口。

模型架构

Seed-OSS-36B 的架构结合了多种常见的设计选择，包括因果语言建模、分组查询注意力（Grouped Query Attention）、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 和 RoPE 位置编码。

每个模型包含 360 亿参数，分布在 64 层网络中，并支持 15.5 万词表。

其最具代表性的特性之一是原生长上下文能力，最大上下文长度可达 512k tokens，能够在不损失性能的情况下处理超长文档和推理链。

这一长度是 OpenAI 最新 GPT-5 模型系列的两倍，大约相当于 1600 页文本。

另一个显著的特性是引入了推理预算，它允许开发者在模型给出答案之前，指定模型应执行多少推理过程。

这一设计在近期其他一些开源模型中也有所体现，例如 Nvidia 新推出的 Nemotron-Nano-9B-v2。

在实际应用中，这意味着团队可以根据任务的复杂性和部署的效率需求来调节性能。

推荐的预算值为 512 tokens 的倍数，其中 0 表示直接输出答案的模式。

结果

基准测试结果显示，Seed-OSS-36B 位列当前性能较强的开源大模型之列。

Seed-OSS-36B-Base

含合成数据版本的 Base 模型在 MMLU-Pro 上取得 65.1 得分，在 MATH 上取得 81.7 得分。非合成基础版本虽然在许多方面略微落后，但也具有竞争力。

Seed-OSS-36B-Instruct

Instruct 版本在多个领域都取得了 SOTA 成绩。

数学与推理：Seed-OSS-36B-Instruct 在 AIME24 上取得 91.7% 的成绩，在 BeyondAIME 上取得 65，均代表开源领域的最新 SOTA 水平。代码能力：在 LiveCodeBench v6 上，Instruct 模型得分 67.4，同样刷新 SOTA 纪录。长上下文处理：在 RULER（128K 上下文长度）测试中，该模型达到 94.6，创下开源模型的最高分。

思考预算

用户可以灵活指定模型的推理预算。下图展示了在不同任务中，随着推理预算变化而产生的性能曲线。

对于较简单的任务（如 IFEval），模型的思维链较短，随着推理预算的增加，分数会出现一定波动。

而在更具挑战性的任务（如 AIME 和 LiveCodeBench）中，模型的思维链较长，分数则会随着推理预算的增加而提升。

模型在运行过程，会提醒用户 token 使用情况：

Got it, let's try to solve this problem step by step. The problem says ... ...

I have used 129 tokens, and there are 383 tokens remaining for use.

Using the power rule, ... ...

I have used 258 tokens, and there are 254 tokens remaining for use.

Alternatively, remember that ... ...

I have used 393 tokens, and there are 119 tokens remaining for use.

Because if ... ...