根据 Financial Times 的报道，字节跳动正在训练一个 10 万亿参数的 AI 模型，目前处于预训练阶段。
10 万亿是什么概念？Anthropic 目前最大的模型 Mythos 5 约 8 万亿参数。DeepSeek V4-Pro 是 1.6 万亿。月之暗面的 Kimi K3 是 2.8 万亿。美团 LongCat-2.0 是 1.6 万亿。字节跳动的这个未命名模型，直接跳到了 10 万亿。
预训练通常需要 3 到 6 个月，之后还有微调阶段。按这个时间线，最早可能在 2026 年底或 2027 年初发布。
这个节点很微妙。Anthropic 刚在 5 月发布了 Mythos 5，当时以 8 万亿参数冠绝行业。如果字节的模型顺利发布，将成为全球参数规模最大的公开模型——至少以参数数量论。
但参数数量从来不是故事的全部。DeepSeek V4-Pro 的参数只有 Mythos 5 的五分之一，但在多项基准测试中表现相当。MoE（混合专家）架构让「参数数量」这个指标变得越来越模糊——你看到的万亿参数，实际推理时可能只激活了其中一小部分。
字节跳动在 AI 领域的投入速度令人侧目。从 2023 年底开始追赶，到 2024 年推出豆包系列，再到现在直接挑战全球最大参数规模，节奏极快。但超大规模模型的训练成本、推理成本和商业化路径，都是悬而未决的问题。
一个 10 万亿参数的模型，推理一次的成本是多少？谁能用得起？字节自己的产品矩阵（抖音、头条、飞书）或许能消化一部分，但要想在 API 市场上和 Anthropic、DeepSeek 竞争，定价和效率才是关键。
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