ОтветыОпубликовано16 источники
Почему ByteDance готова отстать в гонке ИИ, но не копировать чужие модели
Команда Seed, по сообщениям СМИ, начала ограничивать использование ответов конкурирующих ИИ моделей ещё в 2023 году и вновь подтвердила этот запрет в 2026 м. Правило распространяется не только на закрытые системы вроде GPT и Claude, но и на модели с открытыми весами; при этом речь идёт о сообщениях СМИ, а не опублик...
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-5.6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 1.5
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- Команда Seed, по сообщениям СМИ, начала ограничивать использование ответов конкурирующих ИИ моделей ещё в 2023 году и вновь подтвердила этот запрет в 2026 м.
- Правило распространяется не только на закрытые системы вроде GPT и Claude, но и на модели с открытыми весами; при этом речь идёт о сообщениях СМИ, а не опубликованной политике ByteDance.
- ByteDance делает стратегическую ставку на независимую разработку: это может замедлить рост показателей сегодня, но позволит не привязывать будущие модели к методам и представлениям конкурентов.
Промпт ИИ
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why did ByteDance founder Zhang Yiming reaffirm Seed’s 2023 prohibition against training its language models on outputs from other companies. Article summary: Zhang reaffirmed the prohibition because he views competitor-output distillation as a short-term benchmark shortcut that would undermine Seed’s ability to discover its own training methods, research directions, and model. Topic tags: general, news, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, water
Основатель ByteDance Чжан Иминг, как сообщается, вновь подтвердил для команды Seed жёсткое правило: не улучшать собственные ИИ-модели за счёт дистилляции ответов конкурентов — даже если из-за этого компания временно потеряет позиции в рейтингах. Reuters описало это как сознательный выбор краткосрочных издержек в пользу долгосрочного развития ИИ. 1
Дистилляция позволяет более слабой модели учиться на ответах более сильной. Такой подход способен заметно сократить время и вычислительные ресурсы, необходимые для воспроизведения отдельных возможностей. Но в Seed, судя по сообщениям, опасаются другой стороны этой практики: ByteDance может превратиться в очень способного последователя, чьё направление исследований будет зависеть от методов, тестов и представлений о «правильном» интеллекте, сформированных другой лабораторией. 4
9
Как формировался запрет: от данных GPT к принципу независимости
2023 год: данные от GPT оказались под запретом
Согласно материалам, пересказанным Pekingnology и Pandaily, первые команды Seed экспериментировали с материалами, созданными через API GPT. После того как ByteDance ввела аудит API-вызовов в апреле 2023 года, внутри компании, как сообщается, появилось правило не включать данные, сгенерированные GPT, в обучающие наборы ByteDance. Позднее этот принцип расширили на конкурирующие модели в целом. 9
14
Важна именно эта широта. Речь шла не просто о запрете использовать конкретный коммерческий API. Постепенно сформировалась более жёсткая позиция: модель другой компании — независимо от того, закрыта она или выпущена с открытыми весами, — не должна становиться «учителем» для Seed. 9
10
Январь 2025 года: DeepSeek-R1 возобновила дискуссию
Внутренние споры, по сообщениям СМИ, обострились после выхода DeepSeek-R1 в январе 2025 года. Модель продемонстрировала сильные результаты в задачах рассуждения и привлекла внимание эффективностью. Некоторые исследователи Seed предлагали использовать ответы более мощных американских систем как дополнительный источник для ускорения собственных разработок в области reasoning. Позиция Чжана, согласно этим сообщениям, оставалась прежней: это всё равно означало бы опору на заимствованные возможности. 9
Утверждения о том, что сама DeepSeek использовала синтетические данные передовых американских моделей, в доступных материалах остаются отраслевыми предположениями, а не независимо подтверждённым фактом. Их не следует смешивать с отдельным сообщением о внутреннем правиле Seed, которое подтверждено лучше.
2026 год: цена отказа от короткого пути выросла
Практический аргумент в пользу дистилляции становился всё весомее на фоне жёсткой конкуренции между китайскими ИИ-разработчиками — за вычислительные ресурсы, возможности моделей и места в бенчмарках. В публикациях описывается, как исследователи Seed следили за быстрым развитием передовых систем и появлением Kimi K3 от Moonshot — мощной модели с открытыми весами, которую конкуренты могли изучать и потенциально использовать как источник обучающих данных. 9
14
На этом этапе запрет перестал быть отвлечённым исследовательским принципом и превратился в болезненный стратегический выбор. Дистилляция более сильной модели могла бы быстро сократить измеряемый разрыв. Отказ от неё грозил тем, что конкуренты будут двигаться быстрее. Тем не менее на общем собрании Seed в 2026 году Чжан, как сообщается, сформулировал позицию прямо: временное отставание предпочтительнее дистилляции чужих систем. 1
10
Почему запрет касается и моделей с открытыми весами
Необычная широта правила связана не столько с доступом к модели или лицензией, сколько с зависимостью от чужих решений. Закрытая модель, к которой обращаются через API, и модель с открытыми весами действительно создают разные юридические и технические вопросы. Но стратегический риск может быть схожим: команда обучается на готовых решениях другой лаборатории вместо того, чтобы находить собственные. 9
14
Это не означает, что любое использование открытых весов неправомерно или что все формы передачи знаний одинаковы. Но, согласно доступным сообщениям, внутренний стандарт Seed был строже обычного запрета на несанкционированный сбор данных через API. Исследователям, как утверждается, запретили использовать передовые модели других компаний в качестве учителей — в том числе модели с открытыми весами. 10
14
Как обвинения вокруг Claude изменили контекст
Значимость этой политики выросла на фоне обвинений в адрес других китайских ИИ-компаний. Anthropic заявляла, что Alibaba, DeepSeek, Moonshot, MiniMax и Z.ai использовали аккаунты или прокси для извлечения ответов Claude с целью обучения собственных систем. ByteDance в этих обвинениях не фигурировала. Отдельно американский чиновник обвинил Moonshot в ненадлежащем использовании модели Anthropic для обучения Kimi K3. Все эти утверждения остаются обвинениями, а не установленными фактами в рамках предоставленных материалов. 6
9
Ключевой момент: ограничение Seed, по сообщениям, появилось ещё в 2023 году — до последовавшей политической полемики. Поэтому обвинения, скорее, усилили актуальность позиции Чжана, чем стали её причиной. 9
Главная ставка: самостоятельность вместо имитации
Позицию Чжана лучше всего понимать как спор о том, каким образом создаются передовые ИИ-системы. Дистилляция действительно может быстро улучшить ответы модели, её способность рассуждать и показатели в бенчмарках. Но если исследовательская команда регулярно обучается на ответах конкурента, она рискует подстроиться под чужую «архитектуру интеллекта»: привычные способы разложения задач, сигналы вознаграждения, типовые ответы и критерии оценки. 9
10
Seed, судя по сообщениям, выбирает более медленный путь: развивать собственные данные, методы обучения, архитектуру и исследовательские приоритеты. Цена этого решения очевидна — команда может уступать конкурентам в таблицах результатов, пока другие используют доступные им ускорители. Потенциальная выгода — большая независимость и шанс на прорывы, которые не будут ограничены конструкцией нынешнего лидера.
Иными словами, ByteDance не утверждает, что дистилляция технически бесполезна. Компания, как сообщается, считает, что краткосрочный прирост возможностей может не оправдать долгосрочную зависимость. Для Чжана этот компромисс выглядит предельно ясно: Seed готова проиграть сегодняшнюю гонку, чтобы не строить своё будущее на чужих ответах. 1
9
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Почему ByteDance готова отстать в гонке ИИ, но не копировать чужие модели»?
Команда Seed, по сообщениям СМИ, начала ограничивать использование ответов конкурирующих ИИ моделей ещё в 2023 году и вновь подтвердила этот запрет в 2026 м.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Команда Seed, по сообщениям СМИ, начала ограничивать использование ответов конкурирующих ИИ моделей ещё в 2023 году и вновь подтвердила этот запрет в 2026 м. Правило распространяется не только на закрытые системы вроде GPT и Claude, но и на модели с открытыми весами; при этом речь идёт о сообщениях СМИ, а не опубликованной политике ByteDance.
Что мне делать дальше на практике?
ByteDance делает стратегическую ставку на независимую разработку: это может замедлить рост показателей сегодня, но позволит не привязывать будущие модели к методам и представлениям конкурентов.
Источники
reuters.comByteDance founder tells staff to avoid AI distillation, The ...
duckittech.comByteDance Bans United States AI Distillation as Anthropic ...
pekingnology.comByteDance’s Ban on Distilling Rival AI Models unrelated to U.S. regulatory concern and dates back to 2023: Report
pandaily.comWhy ByteDance Seed Refuses to Distill Anyone Else's Model