为5万亿参数超大模型铺路？消息称字节调整Seed基模团队组织架构

IT之家 8 月 19 日消息，晚点 LatePost 今天（19 日）晚间发布消息称，字节跳动的大模型部门 Seed 已于上周完成了新一轮的组织调整。其中最关键的部分是 Seed Foundation Model （Seed 基础模型）成立了四个新的一级部门：

Pretrain Data：负责人李成刚。它由原先分散于文本模型、编程、视觉理解和语音等方向的预训练数据团队整合而成，如今统一负责新Omni模型的多模态数据，以及超大模型预训练所需的数据工作。Horizon RL：负责人唐晟宇。该部门整合了之前散落在后训练、推理和视觉理解的后训练团队，主要专注于强化学习，以提升模型的基础智能上限。Product Posttrain-Work：负责人秦禹嘉。这个新部门主要服务于B端应用，负责Agentic模型的整合与发布，并针对办公场景对模型的Agentic能力进行优化，包括支持豆包和Dola的任务模式。Product Posttrain-Chat：由原本朱文佳负责的Application团队更名而来，主要服务于C端应用，负责对话模型的整合与发布，与Product Posttrain-Work分工合作。

四个新部门的负责人均向吴永辉汇报。此外，Seed 还为 AI 安全及其他前沿探索方向分别任命了负责人。Seed 在这次调整公告中提到：“合并相似工作、减少 overlap（重合），内聚在一起”。

在此之前，Seed 主要按照模态和研究方向划分团队，文本、代码、视觉、推理等方向都有自己的数据、后训练团队。这一机制在大模型研发早期利于快速补齐不同能力，但团队间的边界随着研究方向增多而变得越来越模糊，导致出现了“重复造轮子”的情形，提高了跨团队沟通和协作的成本。

据IT之家所知，本月初，该媒体曾透露字节跳动正在探讨训练一个参数规模超5万亿的模型。这个模型一旦成型，将会超越阿里的Qwen 3.8-Max（2.4万亿参数）以及月之暗面的K3（2.8万亿参数），成为国内目前已知参数规模最大的模型。一般来说，模型规模越大，其智能水平往往也越高。不过，目前这个计划还处于早期阶段。

而这一计划，也给了字节跳动打破原有团队边界和分工模式的更强决心和动力。调整中的一个明显变化，就是将负责应用后训练的团队按照用户任务拆分为 Work 和 Chat 两个方向。