张一鸣关掉字节AI捷径：禁蒸馏、押10万亿参数模型

字节跳动创始人张一鸣在 Seed 团队的一次内部会议上罕见地定下一条硬规矩：不能依赖蒸馏其他公司的前沿模型来提升自身能力。据《The Information》报道，这一表态出现在 2026 年 7 月的全员会上。此时正值中国大模型竞争白热化、榜单名次频繁更迭的阶段，蒸馏被许多团队视为缩小差距最直接的路径。张一鸣亲自堵上了这条路。

一、张一鸣拍板：宁可暂时落后，也不走捷径

据参会员工透露，张一鸣明确表示，即使 Seed 暂时落后，也不能依赖蒸馏其他公司的前沿模型。他给出的理由是：「为了实现长远目标，我们应该愿意牺牲一些短期利益。」

字节跳动 CEO 梁汝波在 8 月 6 日的年中全员会上回应了外界的另一种解读。《The Information》曾将这一决定部分归因于 TikTok 在美国面临的风险，梁汝波直接用「瞎猜」两个字予以否认。他承认字节的大语言模型目前确实落后，且与海外领先模型的差距仍在扩大，但真正的原因被归结为：希望团队学会延迟满足，把基本功打牢。

内部对蒸馏的限制并不限于美国闭源模型。据国内媒体报道，字节对利用其他开源模型进行蒸馏同样严格管控，甚至会通过 API 检测等方式加强审查。其逻辑在于：蒸馏可以帮助一个团队快速逼近既有目标，却难以指明下一个目标在哪里。一旦习惯跟随别人的路线，团队就很难成为第一个提出新问题的人。

二、重造 Seed：引入吴永辉与 Seed Edge

张一鸣的 AI 战略调整并不止于禁止蒸馏。2025 年初，原 Google DeepMind 研究副总裁吴永辉加入字节，负责 Seed 基础研究。同期，字节启动 Seed Edge 计划，专门研究周期更长、结果更不确定的 AGI 课题，并取消季度 OKR 和半年考核，配以单独的算力支持。

吴永辉到任后推动的另一个变化是打破研究小组之间的信息壁垒，并鼓励研究员发表论文与博客。统计显示，其加入后的三个月，Seed 发布的论文数量已超过 2024 年全年。

这些动作与禁止蒸馏是同一思路的两面：一方面关掉现成答案，另一方面为寻找新答案的人留出时间和算力。

三、多线战况：Seedance 突围，豆包守用户，LLM 与 Coding 仍在追赶

字节的 AI 战事已呈现明显的「分层」格局。

视频生成是目前打得最好的一场仗。7 月 31 日发布的 Seedance 2.5 一次可生成 30 秒视频，并支持同时参考最多 50 个图片、视频和音频素材。徐工集团已将其用于工业操作培训和工序 SOP 视频，小鹏汽车接入内部 AI 设计平台，微分智飞则用它为飞行机器人模拟障碍物闪避、室内自主寻路等训练环境。

豆包在用户规模上保持领先。QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 3 月，豆包月活达 3.45 亿，千问 1.66 亿，DeepSeek 1.27 亿，豆包一家超过后两者之和。调用量方面，豆包大模型日均 Token 调用量从 2024 年 5 月的 1200 亿，增长至 2026 年 6 月的 180 万亿，两年多增长约 1500 倍。2026 年 6 月，豆包正式试水付费订阅，月费从 68 元到 500 元不等。

相比之下，大语言模型仍是短板。梁汝波在年中会上坦言，豆包保持竞争力、Seedance 继续领先，但大语言模型与海外领先模型之间的差距扩大了。据《金融时报》8 月 7 日披露，字节正在预训练一个参数规模最高可能达 10 万亿的新模型，超过 Kimi K3 的三倍，但项目仍处早期阶段。

Coding 方向的投入仅次于世界模型，但尚未形成类似 Seedance 的领先优势。由于自家 Coding 模型能力有限，字节旗下 AI 编程工具 Trae 早期曾接入 DeepSeek、Claude 等外部模型。2026 年以来，字节开始推动更多内部业务使用 Seed 模型，试图重建「使用—反馈—训练」的飞轮。

世界模型则更像一场未来之战。字节直到 2025 年才小范围组建研究团队。吴永辉定下的目标是年底前至少发布一版世界模型，性能对标 Google Genie 3。截至 2026 年初，内部评测显示字节世界模型综合性能距全球领先水平仍有约 10% 的差距。

四、回到 2012：从「大力出奇迹」到「自己写下答案」

张一鸣的 AI 思路需要回到字节的起点去理解。2012 年今日头条起步时，张一鸣曾对担心「没有推荐基因」的团队说：「推荐我们不会，但可以学啊。」后来「大力出奇迹」成了字节早期气质——产品先上、数据说话、快速迭代、找到方向后调集资源放大。

但到 2021 年，张一鸣在卸任 CEO 的内部信中承认，自己过去几年很大程度上在「吃老本」，2017 年以后已很少有时间系统学习最新机器学习技术。他给自己定了一个以十年为期的时间表，把日常经营交给梁汝波，自己转向前沿技术研究与思考。

这一选择正在重塑 Seed 的文化。Seed Edge 给予研究人员耐心，允许项目短期没有结果、允许研究暂时无法商业化、允许花时间解决几年后才真正重要的问题——这些都是字节过去很少拥有的东西。

从禁止蒸馏、引入吴永辉、启动 Seed Edge，到预训练 10 万亿参数模型、押注世界模型，字节 AI 战略的主线已经清晰：在已经没有现成答案可学的领域，张一鸣希望字节自己写下答案。