Seed-Thinking-v1.5 – 深度解析字节跳动的推理新秀

Seed-Thinking-v1.5 是什么

Seed-Thinking-v1.5 是字节跳动 Seed 团队推出的一款智能推理模型，采用混合专家模型（MoE）架构，总参数量达 2000 亿，每次激活 200 亿参数，在保持高性能的同时降低了推理成本，相比 DeepSeek R1 等模型具有显著的成本优势。该模型将于 2025 年 4 月 17 日通过火山引擎开放接口供用户体验。

核心功能

• 卓越的推理能力 ：在多项权威基准测试中表现出色，如在 AIME 2024 测试中获 86.7 分，与 OpenAI 的 o3-mini-high 模型性能相当；在 GPQA 科学问答任务中准确率达 77.3%；在 Codeforces 编程竞赛评测中 pass@8 指标达 55.0%，接近 Gemini 2.5 Pro 水平，展现出强大的数学推理、科学问答和编程能力。
• 广泛的泛化能力 ：在非推理任务中胜率比 DeepSeek R1 高出 8%，能应对多种复杂用户场景，如生成跨时空对话、模拟历史人物内心独白等创意写作任务，以及辅助语言学习等教育类任务。
• 高效的基础设施 ：采用 HybridFlow 编程模型和流式推理系统，并支持张量 / 专家 / 序列三层并行架构，优化了训练和推理效率。

技术原理

• 混合专家模型（MoE）架构 ：由多个专家网络和一个门控网络组成，不同专家网络负责处理不同类型的输入或任务，门控网络根据输入动态地分配各个专家网络的权重，使模型在保持高性能的同时减少了计算资源消耗，提高了效率。
• 强化学习算法 ：提出 VAPO 和 DAPO 两大框架，解决强化学习训练中的不稳定性问题；设计 Seed-Verifier 和 Seed-Thinking-Verifier 两种奖励建模方案，其中 Seed-Thinking-Verifier 通过详细推理过程，解决了奖励欺骗等问题。
• 数据处理与增强 ：对可验证问题，如数学、编程和逻辑谜题等，通过严格筛选与增强确保模型学习到真实推理能力；对非可验证问题，如创意写作和对话，通过动态过滤低方差样本避免局部优化。还采用数据增强策略，如用模型生成候选答案结合人工验证修正错误参考答案等。
• 分布式训练基础设施 ：融合张量并行、专家并行和上下文并行的混合并行架构，支持高效的大规模训练；流式生成系统（SRS）通过异步处理和动态资源调度，将长文本生成效率提升 3 倍；自动调优系统可根据实时负载动态选择最优计算配置，平衡内存与计算资源。

支持平台

Seed-Thinking-v1.5 通过火山引擎开放接口供用户使用。

团队介绍

Seed-Thinking-v1.5 由字节跳动 Seed 团队打造。该团队在人工智能领域具有深厚的技术积累和创新能力，致力于开发高性能的智能模型，为用户提供更加智能、高效的解决方案。

项目资源

• 官网 ：https://seed.bytedance.com/zh/blog/bytedance-s-latest-thinking-model-seed-thinking-v1-5-technical-details-disclosed
• 源码 ：https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Thinking-v1.5

业务场景

• 科学问答 ：能够理解和回答涉及科学概念和原理的复杂问题，为教育和研究领域提供帮助，如辅助教学、解答学生疑问等。
• 创意写作 ：可生成各种创意内容，如模拟不同时代、不同人物风格的文本创作，用于广告撰写、剧本创作等，为内容创作者提供灵感和素材。
• 逻辑推理 ：适用于需要逻辑判断和分析的场景，如法律分析、市场策略规划等，为专业人士提供决策支持。
• 教育辅助 ：帮助学生解决数学和科学问题，提供编程练习的反馈，辅助语言学习，提高教育资源的个性化和智能化水平。