ByteDance почала навчати ШІ-модель на 10 трильйонів параметрів

Втім, йдеться не про готовий продукт. Модель лише проходить ранній етап попереднього навчання, її остаточний розмір ще не затверджено, а незалежно підтвердити повідомлення Financial Times поки не вдалося .

На якому етапі перебуває проєкт

Про початок навчання Financial Times повідомила 7 серпня 2026 року, посилаючись на джерела, обізнані з проєктом . За оцінками галузевих джерел, попереднє навчання моделей такого масштабу зазвичай триває від трьох до шести місяців. Після цього потрібні додаткове налаштування, тестування та підготовка до можливого релізу .

ByteDance ще оцінює, чи варто навчати модель до повної позначки у 10 трильйонів параметрів. Раніше того самого дня з’являлися повідомлення, що компанія обговорює модель із понад 5 трильйонами параметрів, тож заявлений масштаб проєкту міг зрости .

Отже, 10 трильйонів — це наразі верхня межа, а не підтверджений фінальний показник. Також немає інформації, коли саме модель стане доступною для користувачів або чи буде випущена публічно.

Порівняння з Mythos 5 та іншими моделями

За галузевими оцінками, Anthropic Mythos 5 має близько 8 трильйонів параметрів. Якщо ByteDance досягне заявленої межі, її модель буде приблизно такого самого масштабу або дещо більшою .

Ці цифри варто сприймати обережно. Кількість параметрів — це приблизний показник архітектурного масштабу, але не прямий вимір якості, швидкості чи корисності моделі.

Чому «10 трильйонів параметрів» не означає 10 трильйонів активних параметрів

Найважливіше уточнення стосується різниці між загальними та активними параметрами.

Сучасні великі моделі часто використовують архітектуру Mixture of Experts (MoE) — «суміш експертів». У такій системі під час обробки конкретного запиту задіюється лише частина всієї моделі. Тому модель із 10 трильйонами загальних параметрів може активувати, наприклад, лише 1–2 трильйони під час окремого обчислення.

У доступних повідомленнях не уточнюється, чи йдеться у випадку ByteDance саме про загальну кількість параметрів, активні параметри або поєднання різних показників. Це має вирішальне значення для коректного порівняння з Anthropic, OpenAI та іншими розробниками .

Ставка Чжан Іміня на розробку «без коротких шляхів»

Засновник ByteDance Чжан Імінь доручив команді Seed не використовувати дистиляцію відповідей конкуруючих моделей для прискорення власної розробки. За повідомленнями, він готовий змиритися з тим, що компанія на певний час відставатиме від китайських конкурентів .

Дистиляція — це метод, за якого одна модель навчається на відповідях потужнішої «моделі-вчителя». Такий підхід дає змогу швидше відтворити частину можливостей передової системи або створити компактнішу модель, але водночас став предметом гострих суперечок щодо походження даних, інтелектуальної власності та допустимих меж копіювання.

Як повідомлялося, на внутрішній зустрічі 6 серпня 2026 року Чжан Імінь назвав такий підхід несумісним із довгостроковою стратегією компанії, яку описують як «довгострокове мислення» та «відкладене задоволення» . На рішення також могла вплинути складна регуляторна історія ByteDance у США, пов’язана з TikTok, а також прагнення зменшити юридичні ризики та ризики, пов’язані з експортним контролем .

Для китайської ШІ-індустрії це помітний стратегічний поворот: дистиляція широко використовується лабораторіями, які прагнуть швидко скоротити відставання від американських передових моделей .

Хто розробляє модель: команда Seed

ByteDance створила підрозділ Seed на початку 2023 року — після появи ChatGPT і різкого загострення конкуренції у сфері генеративного ШІ . За доступними повідомленнями, команда налічує приблизно 2 000 працівників у Китаї та за кордоном. До її складу входять дослідники, інженери інфраструктури, фахівці з маркування даних і перекладачі .

Ключові фігури проєкту:

• Ву Юнхуей — керівник фундаментальних досліджень Seed, колишній віцепрезидент із досліджень Google DeepMind і Google Fellow. До ByteDance він приєднався в лютому 2025 року .
• Сян Лян (项亮) — очолює Seed Foundation і, за повідомленнями, керує проєктом базової моделі.
• Шень Ке (沈科) — відповідає за дані для попереднього навчання та співпрацює із Сян Ляном .
• Лян Жубо — генеральний директор ByteDance, якому безпосередньо підпорядковується Ву Юнхуей .

У 2025 році ByteDance об’єднала в Seed свій AI Lab і робототехнічний напрям, зосередивши дослідження базових моделей в одному підрозділі .

Як цей проєкт вписується в протистояння США та Китаю

Модель на 10 трильйонів параметрів розглядають як спробу ByteDance скоротити розрив із передовими американськими лабораторіями, зокрема Anthropic та OpenAI . Її поява стала б важливим сигналом у глобальному змаганні за обчислювальні ресурси, таланти та незалежність від іноземних технологій.

На розвиток проєкту впливають кілька чинників:

• США обмежили експорт до Китаю передових чипів для ШІ. Через це ByteDance змушена покладатися на китайське обладнання та накопичені запаси .
• Компанія розгортає масштабну інфраструктуру для навчання моделі, а Чжан Імінь, за повідомленнями, особисто приділяє увагу розподілу обчислювальних ресурсів .
• Китайський ШІ-сектор отримав додатковий імпульс після виходу DeepSeek R1 у січні 2025 року. Ця модель продемонструвала, що китайські лабораторії можуть досягати конкурентних результатів навіть за умов обмеженого доступу до передових чипів .
• Mythos 5 також опинилася в центрі дискусій про національну безпеку США. У червні 2026 року доступ до її найпотужніших можливостей тимчасово призупиняли, а згодом частково відновили для перевірених організацій .

Це показує, що передові ШІ-моделі дедалі частіше сприймаються не просто як комерційні продукти, а як стратегічні технологічні активи.

Чи стане модель доступною для всіх

ByteDance не повідомляла, чи планує випустити цю модель у відкритий доступ. Загальна стратегія компанії залишається радше закритою та орієнтованою на інтеграцію продуктів:

• ByteDance не відкриває код своїх флагманських великих моделей, на відміну від Meta з її Llama та деяких китайських конкурентів, зокрема DeepSeek.
• Основний споживчий бренд компанії у сфері ШІ — Doubao (豆包). Він використовує базові моделі Seed у чат-ботах, асистентах і продуктах для генерації контенту .
• Пріоритети ByteDance на 2026 рік охоплюють світові моделі, агент для програмування Seedance і подальшу комерціалізацію Doubao .
• Якщо модель на 10 трильйонів параметрів буде завершена, найімовірніше, вона стане технологічною основою Doubao та внутрішніх продуктів, а не окремою відкритою моделлю.

Що відомо напевно — і чого поки не знаємо

ByteDance робить довгострокову ставку на незалежну розробку передової ШІ-системи. Проєкт очолює команда Seed приблизно з 2 000 людей, а його масштаб потенційно наближається до Anthropic Mythos 5.

Але ключові питання залишаються відкритими: чи досягне модель повних 10 трильйонів параметрів, скільки з них буде активними під час роботи, чи зможе вона конкурувати за якістю та коли стане доступною. Тому наразі йдеться передусім про амбітний інфраструктурний і стратегічний проєкт, а не про готового конкурента Anthropic.