字节要训10万亿参数模型，中国大模型的军备竞赛升级了

昨天还在传「超5万亿」，今天直接变成「最高10万亿」。

10万亿参数。 大约是月之暗面 Kimi K3 的三倍，是目前国内任何已发布模型的三倍还多。

英国《金融时报》援引知情人士报道，字节跳动正处于一个超大模型的预训练早期阶段，参数规模最高可达 10 万亿。就在前一天晚上，晚点 LatePost 的独家消息还是「超 5 万亿」。

一天之内数字翻倍，这才是这则新闻最刺激的地方。字节的目标根本不是什么「追赶」，是直接把参数规模一次推到同行的数倍，冲全球第一。

这个数字是什么概念

先把参照系摆出来。

Anthropic 从不公开自家模型的参数规模，但业内估计，其最先进的 Mythos 5 大约 8 万亿参数，Fable 5 大约 5 万亿。

国内目前已知的规模天花板。

月之暗面 Kimi K3，2.8 万亿参数，7 月 27 日开源，是全球最大的开源模型，Arena 前端编程登顶 1679 分，压过 Claude Fable 5
阿里 Qwen3.8-Max，2.4 万亿参数，8 月 3 日刚发布，激活仅 95B，首次开源 Max 级权重，国际价只要 Opus 5 的四分之一
字节若按 5 万亿落地，直接超过阿里和月之暗面两家之和

而 10 万亿，意味着超过业内估算的 Mythos 5，有机会成为全球参数规模第一的模型。

这个体量有多夸张，举一个参考，Kimi K3 开源时权重文件约 1.56TB，正常部署需要价值千万的 GPU 集群。10 万亿的预训练，烧掉的算力是天文数字。

比参数数字更有信号意义的，是字节两个掌门人罕见地先后表态。

据 The Information 报道，在一个月前的 Seed 全员会上，张一鸣明确拒绝用模型蒸馏来加速研发。态度很坚决。

「字节跳动应该愿意为了长远目标牺牲一些短期利益。」

他还安抚了团队，训大模型本就是很难的事，不必过度焦虑。

什么叫蒸馏，简单说就是用强模型的输出去训练弱模型，是很多公司快速追平差距的捷径。DeepSeek、Kimi、Qwen 都在用，字节也不是不会。

但张一鸣的选择是，不用别人的输出，换一时的榜单排名。哪怕这意味着 Seed 模型短期内会在评测榜单上暂时落后于国内同行。

这个表态放在今天看，分量很重。因为它解释了一切，为什么字节宁可承受短期落后，也要把参数规模一次推到 10 万亿。

8 月 6 日，字节举办 2026 年度年中全员会，CEO 梁汝波把话接上了。

他坦承，字节跳动在大语言模型上面临被海外先进模型拉开差距的问题。

但方向不变，坚持自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。

他还提出 2026 年业务的三大原则，高度优先、粗主干、优化长期，AI、信息平台、交易服务被列为三大核心业务支柱，豆包未来要承担更重要的角色。

两个掌门人，一个说「可以牺牲短期利益」，一个说「接受短期落后」。在 AI 圈人人都在抢跑、抢榜、抢发布的当下，这种口径太罕见了。

这不是保守，这是把赌注押在了更长的时间尺度上。

把字节、阿里、月之暗面摆在一起看，中国大模型的竞争已经分成三条完全不同的路线。

字节，赌规模。一次推到 10 万亿，用同行数倍的参数体量换领先位置，拒绝蒸馏走捷径，押注长期主义
阿里，赌开源+效率。Qwen3.8-Max 总参 2.4 万亿但只激活 95B，稀疏 MoE 把成本打下来，首次开源 Max 级权重，国际价只有 Opus 5 的四分之一
月之暗面，赌开源+登顶。Kimi K3 全球最大开源模型，前端编程登顶第一，逼得 OpenAI 和 Anthropic 估值预期蒸发约 3140 亿美元

三条路线没有对错，但有一个共同点，都不再满足于「够用」。

之前国产模型的竞争逻辑是，用更低的成本追平海外性能。现在逻辑变了，要么参数规模直接碾压，要么开源生态直接卡位，要么效率价格打到地板。

当然，泼冷水的话也得说。

参数更大不等于能力更强，这是 FT 报道里都点明的事实。MoE 架构下，10 万亿总参数可能只激活几百亿，真正的瓶颈在数据质量、训练方法、算力调度。

而且 10 万亿只是「最高可达」，预训练通常需要 3 到 6 个月，最终规模仍可能调整，模型还要经过微调和测试，才会决定是否发布。

OpenAI 和 Anthropic 也都没闲着。这场竞赛里，字节是在用自己的时间换空间，赌的是别人不敢下注的规模。

赌赢了，就是全球第一梯队。赌输了，就是一次昂贵的试错。

但至少这一次，中国公司终于有人敢把参数规模这个数字，推到 10 万亿了。这才是这则新闻最值得记住的地方。