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Seed-Thinking-v1.5

Seed-Thinking-v1.5 – 字節跳動推出的最新思考模型

Seed-Thinking-v1.5

Seed-Thinking-v1.5 是字節跳動推出的一款先進推理智能模型，采用了混合專家（MoE）架構，擁有高達 200B 的總參數量，每次激活 20B 參數。該模型在諸多基準測試中表現突出，如在 AIME 2024 測試中獲得 86.7 分，在 Codeforces 評測中 pass@8 指標達到了 55.0 分，在 GPQA 測試中得分為 77.3 分。此外，Seed-Thinking-v1.5 在非推理任務中的勝率比 DeepSeek R1 高出 8%，展現了其強大的適應能力。該模型將于 4 月 17 日通過火山引擎開放接口供用戶體驗。

Seed-Thinking-v1.5是什么

Seed-Thinking-v1.5 是字節跳動開發的一款推理智能模型，采用混合專家（MoE）架構，具有總計 200B 的參數量，并在運行時激活 20B 參數。該模型在多個權威測試中表現優異，如 AIME 2024 測試得分 86.7，Codeforces 評測中的 pass@8 指標達到 55.0%，以及 GPQA 測試得分 77.3。在非推理任務中，其勝率比 DeepSeek R1 高出 8%，顯示了廣泛的應用潛力。Seed-Thinking-v1.5 的開發依賴于經過精心挑選的訓練數據、先進的強化學習框架、雙層獎勵系統及高效的基礎設施。該模型將于 4 月 17 日通過火山引擎的開放接口供用戶體驗。

Seed-Thinking-v1.5的主要功能

卓越的推理能力：Seed-Thinking-v1.5 在多個權威基準測試中表現優異，例如在 AIME 2024 測試中獲得 86.7 分，在 Codeforces 評測中 pass@8 指標達到 55.0%，在 GPQA 測試中得分為 77.3，顯示出其在 STEM 領域和編程能力上的強大推理能力。
廣泛的泛化能力：該模型在非推理任務中的表現同樣出色，勝率超出 DeepSeek R1 8%，展現了其在復雜用戶場景中的處理能力。
高效的基礎設施：為支持大規模訓練，Seed-Thinking-v1.5 采用了 HybridFlow 編程模型和流式推理系統（SRS），通過三層并行架構（張量/專家/序列并行）優化了訓練效率。

Seed-Thinking-v1.5的技術原理

混合專家模型（MoE）架構：該模型采用混合專家模型架構，擁有 200B 的總參數量，每次激活 20B 參數，既保持高性能，又顯著降低了計算資源的消耗，提升了模型效率。
強化學習算法
- VAPO 和 DAPO 框架：為應對強化學習中的不穩定性問題，研究團隊提出了 VAPO（面向 Actor-Critic）和 DAPO（面向 Policy Gradient）兩大框架。這些方法提供了穩定的訓練軌跡，優化了推理模型。
- 獎勵建模：團隊設計了兩種獎勵建模方案，Seed-Verifier 和 Seed-Thinking-Verifier。后者通過詳細的推理過程，有效解決了獎勵、預測不確定性和邊界情況處理等問題。
數據處理與增強
- 可驗證問題：涵蓋數學、編程和邏輯謎題，通過嚴格篩選與增強（例如將選擇題轉為填空題），確保模型獲得真實的推理能力。
- 非可驗證問題：如創意寫作和對話，通過動態過濾低方差樣本，避免模型陷入局部優化。
- 數據增強策略：例如由模型生成候選答案，并結合人工驗證修正錯誤參，以提升數據可靠性。
分布式訓練基礎設施
- 混合并行架構：結合張量并行、專家并行和上下文并行，支持高效的大規模訓練。
- 流式生成系統（SRS）：通過異步處理和動態資源調度，提升長文本生成效率 3 倍，解決了傳統同步框架的“拖尾問題”。
- 自動調優系統：根據實時負載動態選擇最優計算配置，平衡內存與計算資源。