机器中心报告了机器编辑部门中开源轨道的核心，也是动画的。就在午夜时分，贝蒂丹种子团队正式启动，公开公开赛正式推出了一个男性种子男性串行模型，其中包含三个版本，其中包括基于种子 – 索斯 – 索斯-36b（包括合成数据）seed-36b-kse（不包括合成数据）seed-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-ass-instrust-instrust-instrust-instrust fine the Fine）指示。 https://huggingface.co/bytedance-seed/seed-soss-36b-构造多个奖学金Swiglu激活S，rmsnorm，绳索位置编码等。它通过64个级别的网络分发，并接收155,000个单词表。最具代表性的特征之一是本地上下文特征，最大上下文长度最大为512K令牌，并且能够处理文档和超长时间的超长时间的能力而不会丢失性能。该长度是最后一系列OpenAI GPT-5型号的两倍，大约是1600个文本页面。另一个显着的特征是推理预算的引入。这使开发人员可以在响应之前指定模型必须执行的推理过程。这种设计也反映在其他几种开源模型中，例如NVIDIA的新启动的Nemotron-Nano-9b-V2。在现实世界的应用中，这意味着设备可以使用任务来提高工具的复杂性和有效性。加以调整性能的要求。建议的预算值是512代币的倍数，其中0代表直接生成答案的模式。结果表明，Seed-Oss-36B是当前性能的强大开放性能模型之一。带有合成数据的种子：基于SOSSS-36b的65.1和数学得分81.7的MMLU-PRO分数。在许多方面，非合成基本版本略有落后，但也具有竞争力。种子-OSS-36B教学版本实现了结果多个领域的sota。数学和推理：种子-36b-instrut在AIME24中获得了91.7％，而超过65％的人获得了65％。两者都代表开源字段中SOTA的最后级别。代码功能：在LiveCodeBench V6中，指令模型赢得了67.4，SOTA记录也已更新。长上下文管理：在鲁勒测试（128K上下文长度）中，该模型达到94.6，建立了开源模型的最高分数。考虑预算，用户可以灵活地指定模型推理预算。下图显示了由于推理预算而生成的性能曲线，以更改不同任务的推理预算。在（）的情况下，更简单的任务（ibert），随着推理预算的增加，该模型具有较短的思想链，并且波动得分。更具挑战性的任务（例如AIME或LiveCodebench）增加了模型思考的时间更多，随着推断预算的增加，得分的增加。在执行过程中，令牌提醒您用户令牌。问题说… …我使用了129个芯片，但我仍然有383个令牌可以使用。使用电源规则…。。。我使用了258个令牌。通过代币的预算，然后从提问开始。为了解决问题，我们开始使用对数属性来简化方程：（省略了完全响应）。如果指定了推理预算，则BYTE建议用户选择整个倍数（例如512、1K，2K，4K，8K，8K或16K），因为该模型经过了这些间隔的广泛训练。如果推论预算为0，则该模型会收到直接获取答案的说明。对于不到512的预算，还建议在0中统一建立字节。
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现在，字节开源种子