字节跳动发布Seed1.5-Thinking模型，推理能力超越DeepSeek R1

在人工智能领域的竞争愈加激烈的背景下，字节跳动于近期发布了其最新研发的混合专家模型——Seed1.5-Thinking。该模型的发布不仅再次强调了字节跳动在AI技术上的持续投入和创新能力，还在多个领域的基准测试中展现出了令人瞩目的推理能力，超越了与其竞争的DeepSeek R1模型。

Seed1.5-Thinking的设计基于强大的技术架构，拥有200亿的激活参数与总计2000亿的参数。这一配置使得该模型在推理、数学解题、编程等多项任务中表现优异。例如，在近期的AIME 2024、Codeforces和GPQA等知名测试赛事中，Seed1.5-Thinking分别获得了86.7分、55.0分及77.3分，这一系列成绩不仅证明了模型的实力，也为字节跳动在AI领域的战略布局增添了新的底气。

特别是在STEM（科学、技术、工程和数学）领域，Seed1.5-Thinking展现出了极强的能力，显示了与传统模型相比的优势。该模型还在非推理任务上展现了卓越的泛化能力，其胜率比DeepSeek R1高出8个百分点。这一成果不仅是模型本身技术水平的提升，更反映了字节跳动团队在模型研发过程中对数据与算法的深刻理解和创新实践。

在Seed1.5-Thinking的研发过程中，字节跳动团队将数据、强化学习算法和基础设施视为三大关键要素。在数据方面，监督微调（SFT）的成功实施主要依赖于链式思维（CoT）数据的支持。团队也发现过多的非CoT数据可能对模型的探索性产生负面影响，因此在数据选取上采取了更为慎重的态度。

在强化学习的算法开发上，字节跳动研发了VAPO和DAPO两大独特框架。这两个框架分别针对演员-评论家和策略梯度等范式，旨在有效解决模型训练过程中常见的不稳定性问题，提升训练的稳健性。强化学习基础设施的创新也为模型的进一步优化创造了条件，采用混合引擎架构及引入Streaming Rollout System（SRS），有效减缓了长响应生成中的延时问题。这些技术上的进步帮助模型在处理复杂问题时，表现出更高的效率与准确率。

评估结果显示，Seed1.5-Thinking在数学推理领域的表现与OpenAI的o3-mini-high模型很接近，尽管在 AIME 2025和BeyondAIME等更高难度的测试中仍略显不足。在科学领域的GPQA测试中，Seed1.5-Thinking与OpenAI的o3水平相当，同时在编程测试中，其表现也与Gemini 2.5 Pro相仿。在逻辑推理的ARC-AGI测试中，模型又展现出了其突出的性能，显示出其在综合能力上的增长。

在人类评估方面，Seed1.5-Thinking在各类非推理场景下的胜率与DeepSeek R1相比亦高出了8%。这一差异不仅在模型的计算能力上体现，更反映了其更符合人类思考方式，增强了人机交互的舒适度和自然度。这意味着，Seed1.5-Thinking不仅能够在算法层面满足技术需求，更能在用户体验上做到更贴近人类的认知方式。

总体看来，Seed1.5-Thinking模型的发布标志着字节跳动在AI领域的又一重要里程碑。其出色的推理能力及在多项基准测试中的优异成绩，充分展示了字节跳动在技术研发上的前瞻性和强大实力，引领了混合专家模型的发展方向。随着人工智能技术的不断演进，字节跳动在这一领域的探索与挑战仍在持续，未来或将为我们带来更多更加智能化、贴心的人机互动体验。

值得注意的是，尽管Seed1.5-Thinking在许多领域表现突出，但在更高难度测试中仍显示出改善的空间。因此，字节跳动未来的研发工作将继续聚焦于提升模型的推理能力及多样性，以便在更广泛的应用场景下实现其价值。同时，随着数据规模的不断扩大及算法优化的持续推进，Seed1.5-Thinking有望在即将到来的技术竞赛中继续发挥重要作用。