ByteDance mulakan latihan model AI 10 trilion parameter — apa yang diketahui setakat ini

Model 10 trilion parameter itu sudah sampai tahap mana?

Menurut laporan Financial Times pada 7 Ogos 2026, ByteDance telah memulakan pralatihan model dengan had sasaran sehingga 10 trilion parameter . Pralatihan ialah fasa apabila model memproses sejumlah besar data untuk mempelajari corak bahasa, kod dan maklumat lain sebelum melalui proses penalaan lanjut.

Fasa ini lazimnya mengambil masa sekitar tiga hingga enam bulan, diikuti penalaan, ujian keselamatan dan kemungkinan pelancaran . Jadi, model itu masih jauh daripada boleh digunakan oleh orang ramai.

ByteDance juga masih menilai sama ada mahu melatih model tersebut hingga had penuh 10 trilion parameter . Laporan berasingan daripada LatePost pada hari yang sama sebelum ini menyebut tentang model dengan lebih daripada 5 trilion parameter, menunjukkan skop projek itu mungkin telah diperbesarkan .

Bagaimana perbandingannya dengan Mythos 5 dan model lain?

Jika angka 10 trilion itu tepat, model ByteDance akan berada sedikit di atas anggaran industri untuk Anthropic Mythos 5, iaitu kira-kira 8 trilion parameter . Perbandingan yang dilaporkan setakat ini adalah seperti berikut:

Walaupun begitu, jumlah parameter bukan ukuran terus keupayaan sesebuah model. Ia lebih tepat dilihat sebagai ukuran kasar reka bentuk dan skala seni bina model.

Mengapa “10 trilion parameter” belum tentu bermaksud 10 trilion digunakan setiap kali?

Angka yang dilaporkan merujuk kepada jumlah parameter, iaitu keseluruhan komponen boleh laras dalam seni bina model. Banyak model AI termaju hari ini menggunakan seni bina Mixture-of-Experts (MoE).

Dalam sistem MoE, hanya sebahagian daripada parameter diaktifkan bagi setiap pertanyaan. Sebagai contoh, model dengan 10 trilion jumlah parameter mungkin hanya menggunakan antara 1 hingga 2 trilion parameter ketika menghasilkan satu jawapan.

Laporan Financial Times dan liputan susulan tidak menjelaskan sepenuhnya sama ada angka 10 trilion itu merujuk kepada jumlah parameter, parameter aktif atau gabungan kedua-duanya. Perbezaan ini penting kerana membandingkan jumlah parameter satu model dengan parameter aktif model lain boleh memberikan gambaran yang mengelirukan .

Zhang Yiming mahu elak “jalan pintas” penyulingan AI

Pengasas ByteDance, Zhang Yiming, dilaporkan memberitahu pasukan Seed supaya tidak menggunakan penyulingan model AI daripada output sistem pesaing untuk membangunkan model baharu itu .

Penyulingan model ialah kaedah apabila model yang lebih kecil belajar daripada jawapan atau tingkah laku model yang lebih besar. Teknik ini boleh membantu syarikat mempercepatkan pembangunan, tetapi turut menjadi isu sensitif dalam perlumbaan AI kerana berkait dengan persoalan harta intelek, kebenaran penggunaan data dan kawalan eksport.

Dalam mesyuarat pengurusan sekitar 6 Ogos 2026, Zhang dilaporkan menekankan pendekatan jangka panjang dan konsep “kepuasan tertangguh” — sanggup menerima prestasi atau kedudukan penanda aras yang lebih rendah buat sementara waktu demi membina keupayaan sendiri .

Arahan itu dilihat sebagai langkah yang berbeza daripada pendekatan pantas sesetengah makmal AI China yang menggunakan output model termaju untuk meniru atau mempercepatkan prestasi sistem mereka . Hubungan kawal selia ByteDance dengan kerajaan AS, khususnya berkaitan TikTok, juga dilaporkan menjadi antara faktor yang mendorong usaha mengurangkan risiko undang-undang dan kawalan eksport .

Siapa di sebalik projek ini?

ByteDance menubuhkan bahagian penyelidikan AI Seed pada awal 2023, selepas kemunculan ChatGPT mengubah hala tuju industri . Pasukan itu kini dilaporkan mempunyai kira-kira 2,000 orang di China, merangkumi penyelidik, jurutera infrastruktur dan kakitangan pelabelan data .

Antara tokoh utama Seed ialah:

• Wu Yonghui — ketua penyelidikan, bekas Naib Presiden Penyelidikan Google DeepMind dan Google Fellow yang menyertai ByteDance pada Februari 2025 .
• Xiang Liang (项亮) — ketua Seed Foundation dan peneraju projek model asas.
• Shen Ke (沈科) — bertanggungjawab terhadap data pralatihan dan bekerjasama dalam projek tersebut .
• Liang Rubo — Ketua Pegawai Eksekutif ByteDance; Wu Yonghui dilaporkan melaporkan terus kepadanya .

Pada 2025, ByteDance turut menggabungkan AI Lab dan pasukan robotiknya ke dalam Seed, sekali gus menyatukan sebahagian besar penyelidikan dan pembangunan model asas di bawah satu bahagian .

Projek ini dalam konteks perlumbaan AI AS-China

Model 10 trilion parameter itu dilihat sebagai usaha ByteDance untuk mengecilkan jurang dengan makmal AI AS seperti Anthropic dan OpenAI . Projek ini berlangsung dalam keadaan yang mencabar:

• AS mengenakan kawalan eksport terhadap cip AI termaju ke China, menyebabkan ByteDance perlu bergantung pada perkakasan domestik dan stok cip yang sedia ada .
• Pembinaan infrastruktur pengkomputeran berskala besar menjadi sebahagian penting projek itu. TechTimes menggambarkannya sebagai peningkatan kapasiti yang menyerupai operasi separa ketenteraan, dengan Zhang sendiri dilaporkan meneliti peruntukan sumber pengkomputeran .
• Pelancaran DeepSeek R1 pada Januari 2025 memberi rangsangan kepada industri AI China dengan menunjukkan bahawa makmal China masih boleh mencapai prestasi kompetitif walaupun berdepan sekatan cip .
• Mythos 5 Anthropic pula menjadi sebahagian daripada perdebatan keselamatan negara AS. Akses kepada keupayaan tertentu model itu dilaporkan pernah digantung sebelum dipulihkan secara terhad untuk organisasi yang dipercayai pada Jun 2026 .

Perkembangan ini menunjukkan bahawa model AI paling maju bukan lagi sekadar produk komersial. Ia semakin dianggap sebagai aset strategik yang berkait dengan keselamatan siber, penyelidikan biologi, infrastruktur kritikal dan kuasa teknologi sesebuah negara.

Adakah model ini akan dibuka kepada umum?

ByteDance belum menjelaskan sama ada model 10 trilion parameter itu akan dilancarkan secara terbuka. Setakat ini, strategi syarikat lebih cenderung kepada pendekatan sumber tertutup dan bersepadu dengan produk.

Jenama AI pengguna ByteDance ialah Doubao (豆包), yang menggabungkan model asas Seed ke dalam fungsi sembang, pembantu digital dan penjanaan kandungan . Keutamaan AI ByteDance bagi 2026 pula dilaporkan merangkumi:

• pembangunan world model, dengan sasaran prestasi yang setanding dengan Genie 3 Google pada penghujung 2026;
• ejen pengekodan Seedance; dan
• pengkomersialan berterusan Doubao .

Jika berjaya disiapkan, model 10 trilion parameter itu berkemungkinan menjadi tulang belakang Doubao dan produk dalaman ByteDance yang lain, bukannya dikeluarkan sebagai model sumber terbuka berasingan.

Kesimpulannya

ByteDance sedang membuat pertaruhan besar dan berjangka panjang terhadap AI berskala frontier. Projek itu berpotensi mencapai sehingga 10 trilion jumlah parameter, tetapi masih berada pada peringkat awal dan belum mempunyai jumlah akhir yang pasti.

Yang lebih penting, ByteDance cuba membina keupayaan itu tanpa menggunakan penyulingan daripada model pesaing — pilihan yang mungkin memperlahankan kemajuan jangka pendek, tetapi selari dengan matlamat Zhang Yiming untuk membina keupayaan AI yang lebih berdikari. Sama ada skala besar ini akhirnya menghasilkan model yang benar-benar lebih hebat akan bergantung bukan sahaja pada jumlah parameter, tetapi juga data, seni bina, kuasa pengkomputeran, kaedah latihan dan keputusan keselamatan yang dibuat sepanjang proses tersebut.