字節跳動暫停了AI視頻生成模型Seedance2.0的全球發佈計劃。該模型此前在中國市場推出，憑藉生成高度逼真的視頻（如湯姆·克魯斯演示片段）引發關注，但全球化進程因法律合規問題受阻。
阿里通義實驗室近期進行架構調整，原Qwen團隊被拆分，引發人才流動。繼林俊暘離職後，原Qwen大模型後訓練負責人鬱博文也加盟字節跳動，擔任Seed團隊視覺模型與多模態交互團隊的後訓練負責人。這反映出國內大模型領域人才競爭加劇，行業格局正經歷新一輪重構。
阿里通義實驗室近期經歷組織架構調整，將Qwen團隊拆分爲預訓練、後訓練等多條平行線。隨後，原Qwen後訓練負責人鬱博文被曝已加入字節跳動，擔任Seed團隊視覺模型與多模態交互的後訓練負責人。字節跳動尚未官方迴應。
美圖設計室接入視頻創作大模型Seedance2.0，通過深度融合AI技術優化電商視頻生產。此次升級將高精度生成能力應用於電商場景，爲商家提供從產品展示、虛擬上身到種草轉化的全鏈路視頻內容解決方案，推動AI商業化落地。
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這是一個實驗性的混合量化模型，採用MXFP4_MOE混合權重技術，在保持接近Q8精度的同時，實現了更小的文件大小和更高的推理速度。模型探索了MXFP4與高精度嵌入/輸出權重的組合，在密集模型上取得了精度近乎無損的優化效果。
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這是一個基於ByteDance Seed-OSS-36B-Instruct模型通過DWQ量化為4位的輕量化版本，使用mlx-lm 0.27.1從BF16教師模型中蒸餾而來，支持中英雙語文本生成任務。
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這是ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct模型的靜態量化版本，提供了多種量化級別的GGUF格式文件，幫助開發者在不同硬件配置下更高效地使用該模型。
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Seed-OSS-36B-Instruct是由ByteDance-Seed開發的大型語言模型，參數量達360億，採用Apache-2.0開源許可證。該模型基於transformers庫構建，支持vllm和mlx技術優化，特別針對蘋果Silicon芯片進行了8位量化處理，提供高效的文本生成能力。
Seed-OSS-36B-Instruct是由字節跳動Seed團隊開發的360億參數指令調優大語言模型，基於Transformer架構構建，經過MLX量化處理，專門針對Apple Silicon芯片進行了優化，可在LM Studio中高效運行。
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這是ByteDance-Seed的Seed-OSS-36B-Instruct模型的量化版本，通過llama.cpp工具進行多種精度量化處理，提供了從BF16到IQ2_XXS等20多種量化選項，旨在提升模型在不同硬件上的運行效率和性能。
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Seed-OSS是由字節跳動Seed團隊開發的開源大語言模型系列，具備強大的長上下文處理、推理和智能體交互能力。僅使用12T token訓練，在多個公開基準測試中表現出色，支持高達512K的原生長上下文處理。
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Seed OSS 36B Instruct是字節跳動開發的大規模語言模型，擁有360億參數，專門針對指令跟隨任務進行了優化。基於llama.cpp框架構建，支持高效的文本生成能力。
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Seed-OSS-36B-Instruct是由ByteDance開發的360億參數大型語言模型，基於Apache-2.0許可證開源。該模型專門針對指令跟隨任務進行了優化，支持文本生成和對話功能，具有強大的理解和生成能力。
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Seed-OSS-36B-Instruct是字節跳動開發的文本生成模型，基於36B參數規模的大語言模型架構，專門針對指令跟隨任務進行優化。該模型支持中英文雙語，採用Apache-2.0開源許可證，可通過vllm和mlx推理框架進行高效部署。
Seed-OSS-36B-Instruct是由ByteDance開發的大規模語言模型，參數量達360億，專注於文本生成任務。該模型基於MLX框架實現，支持中英文雙語，具備強大的指令跟隨和文本生成能力。
Seed-OSS-36B-Instruct是由字節跳動開發的360億參數大型語言模型，基於MLX框架優化，專注於文本生成任務。該模型支持中英文雙語，採用Apache-2.0開源許可證，具備強大的指令跟隨和內容生成能力。
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Seed-OSS-36B-Instruct-AWQ 是字節跳動 Seed 團隊開發的 36B 參數大語言模型的量化版本，具備強大的長上下文處理能力、推理能力和智能體功能，支持高達 512K 的上下文長度和靈活的思考預算控制。
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Seed-OSS是由字節跳動Seed團隊開發的開源大語言模型系列，具備強大的長上下文處理、推理、智能體交互能力和通用性能。該模型僅使用12T token訓練，在多個公開基準測試中表現出色。
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cudaLLM-8B是由ByteDance Seed開發的專業語言模型，專門用於生成高性能且語法正確的CUDA內核代碼。基於Qwen3-8B基礎模型構建，通過監督微調和強化學習兩階段訓練，能夠協助開發人員編寫高效的GPU並行編程代碼。
Seed-X-RM-7B是Seed-X系列中的獎勵模型，專門用於評估翻譯質量。該模型基於70億參數的Mistral架構，能夠為多語言翻譯分配獎勵分數，支持25種語言間的翻譯質量評估。
Seed-X-Instruct-7B是一款強大的開源多語言翻譯語言模型，在70億參數範圍內突破翻譯能力界限，具備卓越的翻譯性能、輕量級架構和廣泛領域覆蓋，為翻譯研究和應用提供有力支持。
Seed-X-PPO-7B 是一個強大的開源多語言翻譯語言模型，採用強化學習訓練，專注於提供高質量的翻譯服務。
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AutoTriton是一個擁有80億參數的Triton編程模型，基於Seed-Coder-8B-Reasoning模型，通過有監督微調和強化學習訓練得到。它是首個由強化學習驅動、專門用於Triton編程的模型，能夠自動優化計算單元、內存管理和並行性等複雜內核開發任務。
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Seed-Coder-8B-Reasoning是基於Transformer架構的代碼生成模型，具有強大的推理能力，適用於多種編碼任務，在同規模的開源模型中表現出色。
基於火山引擎Seedream 4.0 API的MCP工具集，提供文生圖、圖生圖、多圖融合和組圖生成功能，支持七牛雲自動上傳、提示詞模板和圖片本地保存。
基於火山引擎SeeDream模型的MCP圖片生成工具，支持高質量圖片生成、自定義尺寸和智能參考圖，可通過MCP協議在Cursor、Claude Desktop等客戶端中使用。
基於MCP協議的豆包Seedream 4.0文生圖服務器，支持AI圖片生成、自動下載和本地存儲，可集成到Claude Code中使用
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