10万亿参数！字节跳动正在训练中国已知最大AI模型，规模逼近Anthropic最尖端的Mythos系统。张一鸣说不走蒸馏捷径，要硬磕底层架构创新。
8月7日《金融时报》报道，字节跳动正在训练一款超大规模AI模型，目标参数规模最高可能达到10万亿，目前处于预训练早期阶段。大模型预训练通常需要3到6个月，完成后还需微调，最终参数规模在后续阶段确定。如果按10万亿推进，将成为中国已知规模最大的AI模型，并接近甚至超过Anthropic下一代前沿模型的估计。业内估计Anthropic最先进的Mythos 5参数约8万亿，另一款Fable 5约5万亿。负责研发的Seed团队目前约2000名成员，分布在中国及海外。8月6日张一鸣在内部会议上明确表示，字节不会把蒸馏当作提升模型能力的捷径，即便这意味着眼下落后于国内竞争对手。此前《晚点LatePost》报道字节在讨论5万亿参数模型，由Seed Foundation负责人项亮主导。8月7日的最新消息显示目标已上调至10万亿。
翻译一下：10万亿参数是什么概念？月之暗面Kimi K3是2.8万亿，阿里Qwen3.8-Max是2.4万亿，字节直接干到10万亿，是K3的三倍多。而且张一鸣说不走蒸馏捷径——蒸馏是用大模型的输出训练小模型，见效快但有天花板。字节选了最难的路线：从底层架构原创突破。Seed团队2000人，这个规模在全球AI实验室里也是第一梯队。
字节这步棋的逻辑很清晰：豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿，月活3.82亿，DAU超2亿，大模型业务ARR达40亿美元。有了应用场景和现金流，下一步就是冲模型本身的天花板。不走蒸馏意味着字节要跟OpenAI、Anthropic在同一赛道硬碰硬——比算力、比数据、比工程能力。中国大模型从跟跑到并跑用了两年，从并跑到领跑可能就在这10万亿参数的预训练里。当字节用10万亿参数硬磕底层创新、不走蒸馏捷径的时候，你说中国AI到底是在追赶还是在定义规则？