2025 Guia completa: Bytedance Seed-Oss-36B Open Source LLM ANÁLISE DA REDIDA

🎯 Key Takeaways (TL;DR) Breakthrough Release: ByteDance releases Seed-OSS series open-source LLMs under Apache-2.0 license Technical Highlights: 36B parameters, native 512K context, controllable thinking budget, trained with only 12T tokens Exceptional Performance: Achieves open-source SOTA on multiple benchmarks, particularly excelling in reasoning, coding, and agent tasks Practical Value: Provides both base models and instruction-tuned versions for research and commercial applications Table of Contents What is Seed-OSS Model Core Technical Features Model Architecture Deep Dive Performance Benchmarks Controllable Thinking Budget Mechanism Quick Start Guide Competitive Analysis Frequently Asked Questions What is Seed-OSS Model {#what-is-seed-oss} Seed-OSS is an open-source large language model series developed by ByteDance’s Seed Team, designed for powerful long-context, reasoning, agent, and general capabilities. The series includes three versions: Seed-OSS-36B-Base: Base model (pre-trained version with synthetic instruction data) Seed-OSS-36B-Base-woSyn: Clean base model (without synthetic instruction data) Seed-OSS-36B-Instruct: Instruction-tuned model (suitable for various downstream tasks) 💡 Professional TipSeed-OSS is primarily optimized for international (i18n) use cases, showing excellent performance in multilingual support. Recursos técnicos principais {#Fuências de chave} 🎯 O pensamento controlável que os usuários do orçamento de pensamento podem ajustar flexivelmente o comprimento do raciocínio suporta o controle de orçamento de pensamento dinâmico para aumentar a eficiência de inferência recomendada para usar múltiplos de 512 (512, 1K, 2K, 4K, 8K, 16K) 🧠 Capacidade de raciocínio mais aprimorada especificada para razoações de que as tarefas de 4K, 8K, 16K) 🧠 Racabilização, excelente e otimizado para razoações de retenção de 4K, RainAnsed On 8K, 16K) e excepcionalmente otimizado para as tarefas. AIME25 🤖 Inteligência agêntica se destaca em tarefas de agentes, como uso de ferramentas e problema de resolução de tau1-retail: 70.4 (SOTA de código aberto) Verificado em banco de SWE: 56 (de código aberto SOTA) 🔬 AMONDEM DOMTEN (LONG-TRATTEN (Long-STILT INTTECS STATK) 🔬 AMONDEMENCIMENTO DE PESQUISTA (Sempre suportes Synthetic Setent Ofters Opções para as opções de instrução mais distribuídas para a pesquisa de mais de instrução SPEM. Benchmark: 94.6 Modelo de pontuação Arquitetura Deep Dive {#architecture} Parâmetros de especificação de parâmetros 36B ATENÇÃO GQA (Atenção de consulta agrupada) Função de ativação Swiglu Número de camadas 64 qkv cabeças 80 /8 /8 Dimensão da cabeça 128 Tamanho da hidden 5120 ⚠ qkv 155k Com contexto 512k ROPE ROPE FRENTENCENTE 1E. VRAM com quantização de Q4. Considere o uso de estruturas de inferência que suportam descarga parcial. Performance Benchmarks {#benchmarks} Base Model Performance Comparison Benchmark Qwen3-30B-A3B-Base Qwen2.5-32B-Base Seed-OSS-36B-Base Seed-OSS-36B-Base-woSyn MMLU-Pro 59.8 58.5 65.1 60.4 MMLU 82.7 84.0 84.9 84.8 BBH 81.4 79.1 87.7 87,2 GSM8K 87,0 87,5 90,8 90,3 MATH 61.1 63.5 81,7 61,3 Humaneval 70,7 47,6 76,8 75.6 Modelo de instrução Tuneada de desempenho ROZENTE DESEMENTAÇÃO DO METROMATATATATATO 8. 91.7 Raciocínio de matemática AIME25 81.3 73.3 84.7 Codificação LivecodeBench V6 60,3 53.4 67.4 Agente Tau1-Retail 58,7 40,9 70.4 Agente Swe Bannch Verificado 31.0 23,4 56.0 Régua de contexto (128K) 94.5 77.5 94.6 94.6 23,4 56.0 Régua de contexto (128K) 94.5 77.5 94.6 94.6 23,4 56.0 Régua de contexto (128K) 94.5 77.5 94.6 94.6 23.4 56.0 Régua de contexto (128K) 94.5 77.5 94.6 94.6 23.4 56.0 Régua de contexto (128K) 94.5 77.5 94. para amostragem para obter desempenho ideal. Mecanismo de orçamento de pensamento controlável {#Bundamento de pensamento} Como ele funciona A característica exclusiva do OSS de sementes é seu mecanismo de orçamento de pensamento controlável, permitindo que os usuários especifiquem com flexibilidade o orçamento de pensamento do modelo: deixe-me resolver esse problema passo a passo … usei 129 tokens e há 383 tokens restantes para uso. Usando a regra de energia … usei 258 tokens e restam 254 tokens para uso. Como alternativa, lembre -se de que … eu esgotei meu orçamento de token e agora vou começar a responder a pergunta. Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Budget Setting Guidelines Budget Value Use Case Performance 0 Direct answers needed Fast response, no thinking process 512 Simple questions Basic reasoning, moderate performance 1K-2K Medium complexity Balance efficiency and quality 4K-8K Complex reasoning Deep thinking, high-quality output 16K+ Extremely complex tasks Maximum reasoning capability Default(-1) Unlimited Auto-adjust thinking length Quick Start Guide {#quick-start} Environment Setup pip3 install -R requisitos.txt pip install git+ssh: //git@github.com/fazziekey/transformers.git@seed-oss Digite Modo de tela Full Screil Modo de tela completa Uso básico de transformadores importam automodel e semeado/semeado/semeado, autotokenizer model_name_or_oryster_thation = ” AutoTokenizer.From_Pretrened (Model_Name_or_Path) Model = AutomodelForCausAllm.From_pretring (Model_Name_or_Path, Device_Map = “Auto”) Mensagens = [
{“role”: “user”, “content”: “How to make pasta?”},
]

tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template (mensagens, tokenize = true, add_generation_prompt = true, return_tensors = “pt”, thinking_budget = 512 # orçamento de pensamento de controle) saídas = modelo.GENERETE (TOKENIED_CHAT.TOXT.TOMET.DEVICE), MACATS) Tokenizer.Decode (Saídas[0]) Digite o modo de tela cheia de saída do modo de tela cheia Vllm implantação # Instale a versão vllm com o suporte de sementes de suporte vllm_use_precompiled = 1 vllm_test_use_precompiled_nightly_wheel = 1 \ pip instalar Vllm.EntryPoints.openai.api_server \-host localhost \ –port 4321 \ —model ./seed-oss-36b-instruct \–Modo de paralelo de tensor-time 8 \–dType Bfloat16 Digite Análise de Modo de Exerção de Escola Full-Screen {\##{##{ @-dType Racacidades Seed-ROSS-36B 36B 12T 512K Pensamento controlável Orçamento qwen3-30B-A3B 30B 32T 1M (RIVERNAMENTO) Otimização de raciocínio QWEN2.5-32B 32B 18T 128K Capacidades gerais Gemma3-27B 27B Undiscos 8k O Google EcoSystems 💡 Profissional Trife-Ross qualidade. Cenário de aplicativo Mapping Gráfico TD A[Seed-OSS-36B] -> b[Research Use]
A -> c[Commercial Applications]
A -> d[Agent Development]

B -> B1[Base Model Research]
B -> B2[Fine-tuning Experiments]

C -> C1[Customer Service Systems]
C -> C2[Content Generation]

D -> D1[Code Assistants]
D -> D2[Tool Calling]

Digite o modo de tela cheia de tela cheia de tela cheia 🤔 Perguntas frequentes {#faq} q: Qual é a relação entre os dessalores e o GPT-ROSS? R: O OSS de sementes é desenvolvido de forma independente pela Bytedance e não tem um relacionamento direto com o GPT-ROSS da Openai. Ambos adotam conceitos de design de orçamento de pensamento controlável, mas diferem nos métodos de arquitetura e treinamento. P: Quanto VRAM o modelo de parâmetros 36B exige? R: FP16: ~ 72 GB INT8: ~ 36GB INT4: ~ 18-20GB Recomenda usar estruturas de inferência que suportam descarga parcial, como VLLM ou LLAMA.CPP Q: Como escolher o orçamento de pensamento apropriado? R: Escolha com base na complexidade da tarefa: QA simples: 512 Tokens Math Raciocínio: 2K-4K Tokens Complexo Programação: 4K-8K Tokens Research Análise: 8K+ Tokens Q: Qual é a diferença entre as versões Base e Wosyn? R: Versão base: pré-treinado com dados de instruções sintéticas, melhor desempenho wosyn versão: modelo de base limpa, adequada para pesquisa e ajuste fino personalizado P: Quais idiomas o modelo suporta? R: O OSS de sementes é otimizado principalmente para casos de uso internacional, apoiando vários idiomas com uma pontuação de 78,4 na referência multilíngue MMMLU. P: Existem restrições para uso comercial? R: usa a licença Apache-2.0, permitindo o uso comercial, mas recomendo a leitura dos termos da licença com cuidado. Resumo e recomendações O SEDE-36B representa um progresso significativo no campo LLM de código aberto. Seu mecanismo orçamentário de pensamento controlável exclusivo e desempenho excepcional o tornam uma escolha ideal para pesquisa e aplicações. 🎯 Recommended Use Cases Research Institutions: Use woSyn version for fundamental research Enterprise Applications: Deploy Instruct version to build intelligent applications Developers: Use controllable thinking budget to optimize inference efficiency Education Sector: Serve as high-quality open-source resource for teaching and learning 📈 Future Outlook Anticipate release of larger-scale versions (such as the rumored 200B MoE model) Continue monitoring community feedback and performance optimizations Explore more innovative reasoning control Mecanismos ✅ tome medidas Nowvisit Hugging Face para baixar o modelo ou verifique o repositório do GitHub para obter a mais recente documentação e código de exemplo.

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