今天AI 圈又被炸了一次，这回是字节跳动 Seed 团队搞了个大动作——正式开源了 Seed-OSS-36B 系列模型，而且一次性放出了三个版本，直接冲上 Hugging Face 热榜。小编第一时间上手试了试，说实话，有点被惊到了。
这篇文章就来跟大家聊聊这个模型到底有什么特别的地方，并且会附上免费使用的入口和教程。
一、模型介绍：Seed-OSS-36B 是啥？
Seed-OSS-36B 是字节跳动 Seed 团队发布的一个大语言模型，参数量达 360 亿（36B），分布在 64 层 Transformer 网络上，支持最长 512K 上下文窗口，比 GPT-4 的上下文还长一倍，能“记忆”的东西超强。
它目前有三个版本：
- ✅ 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）
三种模型全都开源，而且用的是 Apache-2.0 协议，商用也不用怕麻烦。
二、功能亮点
- 超长上下文支持：原生支持最长 512K tokens，轻松搞定超长文档、复杂推理任务。
- 推理预算机制：可以给模型设定“思考长度”，比如 2K 或 4K tokens，让它别太啰嗦，也别太潦草。
- 表现优异的推理能力：AIME24、BeyondAIME、MATH、MMLU-Pro 等测试成绩都很能打。
- 智能体任务强：支持链式推理、工具调用，是 AI 智能体场景的好搭档。
- 研究友好：提供带合成数据和不带合成数据版本，方便科研人员做对比实验。
三、安装与使用教程（免费使用）
✅ 下载地址一览：
✅ 如何运行？
你可以通过 Hugging Face Transformers + bitsandbytes + 4bit 加载方式，直接在本地或 Colab 上免费跑起来。下面是简易示例：
pip install transformers accelerate bitsandbytes
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
load_in_4bit=True
)
input_text = "给我介绍一下中国的茶文化。"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.cuda()
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
🧩 温馨提示：需要大约 24GB 显存，如果本地不够建议跑在 Colab Pro 或服务器上。
四、模型对比表
| 模型名称 | 参数量 | 上下文长度 | 是否可商用 | 推理表现 | 适用人群 |
|---|---|---|---|---|---|
| Seed-OSS-36B | 36B | 512K | ✅ 是 | 高（SOTA 多项） | 开发者、AI初学者 |
| GPT-4 (Turbo) | 未公开 | 128K | ❌ 不可本地化 | 极强 | 商业用户、专业开发 |
| Claude 3 Opus | 未公开 | 200K | ❌ 不开源 | 强 | 企业级用户 |
| Gemini 1.5 Pro | 未公开 | 1M | ❌ 不开源 | 强 | 研发人员 |
| LLaMA3-70B | 70B | 128K | ✅ 是 | 中上 | AI 开发爱好者 |
Seed-OSS 虽然参数量不如 LLaMA3、GPT-4 那么高，但胜在支持本地跑、思维链控制、推理能力强，适合国内开发者直接上手。
五、提升使用体验的小技巧
- 设置推理预算：建议设为 512 的倍数，如 1K、2K，可以提升稳定性。
- 不需要 budget 就设为 0：模型会直接快速回答，适合一些简单问答。
- 处理长文档推荐用 instruct 版：因为它在 RULER 长文本测试中拿到了 94.6 的超高分。
六、小编实测体验
小编亲测了一下 instruct 版本，在数学题（AIME 24）、代码题（LiveCodeBench）、文案生成等方面，表现都非常不错。而且模型在执行中会实时提示 token 使用情况，很方便控制成本。
比如模型会自己说：“我已经用了 129 tokens，还剩下 383 tokens。”感觉真的像在跟一个认真工作的助理合作，非常可控。
七、小编建议
如果你是开发者、AI 初学者，或者正在做 LLM 相关的本地部署和应用测试，那 Seed-OSS-36B 真的是个不错的选择。
它不仅性能强、推理稳，而且支持长文本和智能体任务。尤其适合以下人群：
- 想尝试本地部署模型的工程师
- 需要长文本处理能力的文档工作者
- 对多模型对比感兴趣的研究人员
- AI 工具开发者、智能体项目研究者
📌 更多信息可以访问官方项目页：https://github.com/ByteDance-Seed/seed-oss
如果你已经试过 Seed-OSS-36B，有什么体验也欢迎留言交流～！
