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title: "字节被曝训练10万亿参数大模型，规模超Anthropic旗舰"
date: 2026-08-11
category: AI大模型
site: 脑机网
canonical: https://aiai.cafe/a/njw-8900a9
language: zh-CN
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# 字节被曝训练10万亿参数大模型，规模超Anthropic旗舰

> 8月7日，英国《金融时报》援引三位知情人士报道，字节跳动正在训练一款参数规模最高可达10万亿的AI模型，目前处于为期3至6个月的预训练早期阶段。若最终落地，其体

8月7日，英国《金融时报》援引三位知情人士报道，字节跳动正在训练一款参数规模最高可达10万亿的AI模型，目前处于为期3至6个月的预训练早期阶段。若最终落地，其体量将超过Anthropic约8万亿参数的Mythos 5，成为目前公开披露的最大模型之一。消息经路透等媒体转载，到8月9日已在海外科技圈引发"能力越大、竞争越大"的热议。

把标尺摆上台面

作为参照，月之暗面Kimi K3约2.8万亿、阿里Qwen3.8-Max约2.4万亿，字节的新模型体量是其三倍以上。过去一年国产模型在榜单上快速追平GPT与Claude，但"规模赶超美国旗舰"这件事，此前只停留在行业猜测。字节用一纸爆料，把中国大模型的参数竞赛直接推到了全球第一梯队。

更有意思的是路线选择。与多数国产厂商走开放权重不同，字节是闭源打法：靠豆包拿下3.24亿月活，用Seedance守住视频生成头部，更被曝要求团队不使用"蒸馏"他人模型的方法，强调原创训练。这条路的代价是更慢，但张一鸣在Seed全员会上的一句话点明了意图——长期盯住"世界级模型能力"，不必纠结短期落后。

参数从不是能力的全部

必须泼一盆冷水：参数规模只决定信息容量的上限，真实表现取决于数据质量、训练方法与推理效率。一个10万亿模型还没发布，就已经改写了推理的"算账逻辑"——更大的模型意味着更贵的算力与更长的训练周期，中小团队会被进一步甩开身位。

对做AI应用的创业者，这反而是利好。底座越卷，上层越便宜。当巨头在参数上贴身肉搏，应用层反而能用更低的成本调用更强的能力，把精力放在真实业务流和私域数据沉淀上。我们在AIGC沙龙里反复强调：下一波红利不在"谁模型大"，而在"谁把模型塞进了客户的日常工作流"。

真正的分水岭，从来不在参数表上，而在谁能把模型变成客户离不开的生产力。对想搭建AI工作室的团队来说，盯紧字节这条闭源巨兽的溢出效应——它每压低一次调用成本，你的商业化窗口就打开一寸。

为什么是现在

参数竞赛的再次升温，并非偶然。2026年上半年，中国模型在OpenRouter全球周调用量中连续15周超过美国，DeepSeek-V4-Flash正式版登顶、环比增570%，说明国产模型的"性价比入口"已经打开。字节选择在此时亮出10万亿砝码，更像一种姿态——在能力被全球认真对待的窗口期，用规模巩固"默认底座"的心智。

对国内AI工作室而言，底座层的每一次军备竞赛，都是应用层的一次成本下移。你不必下场造模型，但要学会在巨头的阴影里找光：当调用越来越便宜，最值钱的位置，是离客户业务逻辑最近的那一环。

脑机派对

2026.08.11

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来源：脑机网（https://aiai.cafe/）｜原文：https://aiai.cafe/a/njw-8900a9
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