字节跳动创始人张一鸣据报道再次向公司 Seed AI 团队强调：不要通过蒸馏竞争对手的模型输出来改进自家模型，即使这意味着短期内在性能榜单上落后。路透社援引相关报道指出，这是字节跳动愿意承担眼前代价、换取长期人工智能研发空间的一项选择。1

这里所说的“模型蒸馏”，是指让能力更强的模型充当“老师”，用它生成的回答、推理过程或其他输出训练能力较弱的模型。这样做往往能节省训练时间和算力，更快复现部分能力。

但 Seed 担心，长期依赖这种方法，可能让自己成为一个能力很强的“追随者”：模型看似进步很快，研究方向却始终围绕另一家实验室的训练方法、评测标准和问题拆解方式展开。49

这项规则是如何形成的？

2023 年：从 GPT 数据实验到内部禁令

据 Pekingnology 和 Pandaily 对中文报道的梳理，Seed 早期团队曾尝试使用 GPT API 生成的材料。字节跳动在 2023 年 4 月引入 API 调用审计后，团队据报制定了明确规则：GPT 生成的数据不得进入字节跳动的训练数据集。此后，这一原则又从 GPT 扩展到其他竞争对手模型。914

这一区别很重要。相关报道描述的并不只是“不能调用某一家公司的专有 API”，而是更广泛的研发原则：无论是闭源模型，还是公开发布权重的模型，其他公司的系统都不应成为 Seed 的“老师”。910

2025 年：DeepSeek-R1 让争论重新升温

2025 年 1 月，DeepSeek-R1 展示出较强的推理能力和效率，相关讨论据报再次出现在 Seed 内部。一些研究人员认为，使用更强的美国模型输出，可以作为自有训练工作的补充，从而更快提升推理能力。根据相关报道，张一鸣仍认为这属于借用外部能力，而不是建立真正属于 ByteDance 的能力。9

需要注意的是，关于 DeepSeek 曾使用美国前沿模型合成数据的说法，在现有材料中仍属于行业猜测，并非已经独立证实的事实。这一点不能与 Seed 内部禁用竞争对手输出的报道混为一谈。

2026 年：短期追赶的诱惑更强

随着中国 AI 开发商在算力、模型能力和基准测试排名上展开激烈竞争，蒸馏的吸引力进一步上升。报道提到，Seed 研究人员持续关注快速进步的前沿系统，以及月之暗面推出的 Kimi K3——这类开放权重模型更容易被外部开发者检查，也可能成为训练数据来源。914

在这种背景下，拒绝蒸馏已经不再只是抽象的研究偏好，而是一项现实的战略取舍：借助更强模型的输出，可能迅速缩小可测量的性能差距；拒绝这样做，则可能眼看着竞争对手更快提升。

然而，据报道，张一鸣在 2026 年 Seed 的一次全员会议上明确表示，即使团队暂时落后，也不应依赖竞争对手的前沿模型进行蒸馏。110

为什么连开放权重模型也包括在内？

这项据报范围较广的禁令，关注的重点似乎不是“能不能访问”，而是“是否形成依赖”。通过 API 使用的闭源模型与开放权重模型，在授权条款和技术条件上当然不同；但从战略角度看，两者都可能让开发者直接学习另一家实验室已经找到的解决方案。914

这并不意味着所有开放权重模型的使用都不合规，也不意味着不同形式的知识迁移完全相同。它更可能说明，Seed 的内部标准比一般针对未经授权 API 抓取的合规要求严格得多：据报道，团队被要求不要把其他公司的前沿模型当作“教师”，其中也包括开放权重模型。1014

Claude 相关指控为何让这项政策更受关注？

这项政策受到更多关注，还因为 AI 行业随后出现了围绕模型蒸馏的争议。Anthropic 曾指控阿里巴巴、DeepSeek、月之暗面、MiniMax 和智谱等公司通过账号或代理网络提取 Claude 的输出，用于训练；这项指控并未点名字节跳动。美国一名官员也曾单独指责月之暗面不当使用 Anthropic 模型训练 Kimi K3。这些目前仍是指控，并非现有材料已经确立的调查结论。69

关键在于，据报道，Seed 的相关限制可以追溯至 2023 年，早于后来的政治和行业争议。因此，这些指控更像是凸显了张一鸣立场的重要性，而不是这一立场的起点。9

张一鸣真正押注的是什么？

张一鸣据报反对蒸馏，核心并不是认为这种技术毫无用处，而是认为短期能力提升可能无法抵消长期依赖的代价。蒸馏确实可以较快改善模型的回答质量、推理表现或基准测试成绩；但如果研究团队反复使用竞争对手的输出进行训练，模型就可能逐渐适应对方的“智能架构”——包括它偏好的问题拆解方式、奖励信号、答案模式和评测目标。910

Seed 选择的，是一条更慢、但更独立的道路：投入自己的数据、训练方法、模型架构和研究重点。代价也很直接——在竞争对手不断使用各种加速手段的情况下，Seed 可能在一段时间内落后于行业榜单。

这场选择的潜在回报，则是让 ByteDance 不必被当前领先者的设计所框定，并有机会探索真正不同的模型能力和研究路径。

因此，字节跳动的立场并不是“蒸馏没有技术价值”，而是认为“短期追赶未必值得牺牲长期独立性”。用一句话概括：Seed 据报宁愿暂时输掉今天的排名，也不愿用别人的答案来决定自己的明天。19

字节跳动创始人张一鸣据报道再次向公司 Seed AI 团队强调：不要通过蒸馏竞争对手的模型输出来改进自家模型，即使这意味着短期内在性能榜单上落后。路透社援引相关报道指出，这是字节跳动愿意承担眼前代价、换取长期人工智能研发空间的一项选择。1

这里所说的“模型蒸馏”，是指让能力更强的模型充当“老师”，用它生成的回答、推理过程或其他输出训练能力较弱的模型。这样做往往能节省训练时间和算力，更快复现部分能力。

但 Seed 担心，长期依赖这种方法，可能让自己成为一个能力很强的“追随者”：模型看似进步很快，研究方向却始终围绕另一家实验室的训练方法、评测标准和问题拆解方式展开。49

这项规则是如何形成的？

2023 年：从 GPT 数据实验到内部禁令

据 Pekingnology 和 Pandaily 对中文报道的梳理，Seed 早期团队曾尝试使用 GPT API 生成的材料。字节跳动在 2023 年 4 月引入 API 调用审计后，团队据报制定了明确规则：GPT 生成的数据不得进入字节跳动的训练数据集。此后，这一原则又从 GPT 扩展到其他竞争对手模型。914

这一区别很重要。相关报道描述的并不只是“不能调用某一家公司的专有 API”，而是更广泛的研发原则：无论是闭源模型，还是公开发布权重的模型，其他公司的系统都不应成为 Seed 的“老师”。910

2025 年：DeepSeek-R1 让争论重新升温

2025 年 1 月，DeepSeek-R1 展示出较强的推理能力和效率，相关讨论据报再次出现在 Seed 内部。一些研究人员认为，使用更强的美国模型输出，可以作为自有训练工作的补充，从而更快提升推理能力。根据相关报道，张一鸣仍认为这属于借用外部能力，而不是建立真正属于 ByteDance 的能力。9

需要注意的是，关于 DeepSeek 曾使用美国前沿模型合成数据的说法，在现有材料中仍属于行业猜测，并非已经独立证实的事实。这一点不能与 Seed 内部禁用竞争对手输出的报道混为一谈。

2026 年：短期追赶的诱惑更强

随着中国 AI 开发商在算力、模型能力和基准测试排名上展开激烈竞争，蒸馏的吸引力进一步上升。报道提到，Seed 研究人员持续关注快速进步的前沿系统，以及月之暗面推出的 Kimi K3——这类开放权重模型更容易被外部开发者检查，也可能成为训练数据来源。914

在这种背景下，拒绝蒸馏已经不再只是抽象的研究偏好，而是一项现实的战略取舍：借助更强模型的输出，可能迅速缩小可测量的性能差距；拒绝这样做，则可能眼看着竞争对手更快提升。

然而，据报道，张一鸣在 2026 年 Seed 的一次全员会议上明确表示，即使团队暂时落后，也不应依赖竞争对手的前沿模型进行蒸馏。110

为什么连开放权重模型也包括在内？

这项据报范围较广的禁令，关注的重点似乎不是“能不能访问”，而是“是否形成依赖”。通过 API 使用的闭源模型与开放权重模型，在授权条款和技术条件上当然不同；但从战略角度看，两者都可能让开发者直接学习另一家实验室已经找到的解决方案。914

这并不意味着所有开放权重模型的使用都不合规，也不意味着不同形式的知识迁移完全相同。它更可能说明，Seed 的内部标准比一般针对未经授权 API 抓取的合规要求严格得多：据报道，团队被要求不要把其他公司的前沿模型当作“教师”，其中也包括开放权重模型。1014

Claude 相关指控为何让这项政策更受关注？

这项政策受到更多关注，还因为 AI 行业随后出现了围绕模型蒸馏的争议。Anthropic 曾指控阿里巴巴、DeepSeek、月之暗面、MiniMax 和智谱等公司通过账号或代理网络提取 Claude 的输出，用于训练；这项指控并未点名字节跳动。美国一名官员也曾单独指责月之暗面不当使用 Anthropic 模型训练 Kimi K3。这些目前仍是指控，并非现有材料已经确立的调查结论。69

关键在于，据报道，Seed 的相关限制可以追溯至 2023 年，早于后来的政治和行业争议。因此，这些指控更像是凸显了张一鸣立场的重要性，而不是这一立场的起点。9

张一鸣真正押注的是什么？

张一鸣据报反对蒸馏，核心并不是认为这种技术毫无用处，而是认为短期能力提升可能无法抵消长期依赖的代价。蒸馏确实可以较快改善模型的回答质量、推理表现或基准测试成绩；但如果研究团队反复使用竞争对手的输出进行训练，模型就可能逐渐适应对方的“智能架构”——包括它偏好的问题拆解方式、奖励信号、答案模式和评测目标。910

Seed 选择的，是一条更慢、但更独立的道路：投入自己的数据、训练方法、模型架构和研究重点。代价也很直接——在竞争对手不断使用各种加速手段的情况下，Seed 可能在一段时间内落后于行业榜单。

这场选择的潜在回报，则是让 ByteDance 不必被当前领先者的设计所框定，并有机会探索真正不同的模型能力和研究路径。

因此，字节跳动的立场并不是“蒸馏没有技术价值”，而是认为“短期追赶未必值得牺牲长期独立性”。用一句话概括：Seed 据报宁愿暂时输掉今天的排名，也不愿用别人的答案来决定自己的明天。19