メディア報道によると、バイトダンスは5兆を超えるパラメータ数を持つモデルの訓練を検討している。この数字はアリババのQwen 3.8-Maxの2.4兆や月の暗面のK3の2.8兆を上回り、国内で知られている中で最も大きなパラメータ数を持つモデルとなる。この計画はまだ初期段階にあり、最終的に発表されるかどうかは分からない。新しいモデルはSeed Foundationの責任者であるXiang Liangが主導し、大規模言語モデルの事前学習データの責任者であるShen Keと協力して進められており、Seedはこれのために組織再編を行い、役割分担とリソースの配分を行っている。Seedに近い人物は理由を明確に述べた。「既存のサイズで他の大規模モデルを追いかけるよりも、パラメータ数を業界の何倍にもして、先頭に立つことを目指す方が良い」というわけだ。

この背景には、バイトダンスの上層部の一連の明確な表明がある。創業者のZhang Yiming氏は最近の社内会議で珍しくコメントした。「モデルを開発する際には長期的な視点と遅延満足を堅持すべきであり、他者の出力を短期間の順位向上に交換してはいけない。」と明確に述べた。彼は、バイトダンスが長期的な目標のために一部の短期的な利益を犠牲にすることを望んでいると指摘した。さらに厳しいのは、現在バイトダンス内部ではオープンソースモデルの蒸留（distillation）が厳禁されており、API検出などの手段によっても制限が強化されているという。張氏は、蒸留が本質的な長期的な技術革新を妨げるためだと考えている。

8月6日の2026年の中間全体会議で、CEOのLiang Ruboもこのロジックを繰り返した。彼は、大規模言語モデルにおいてバイトダンスは自社開発を堅持し、基本的な実力を固めることを続けると述べ、短期的には遅れても構わないとしている。長期的な改善とは、ユーザーと社会的価値の増加を中核に据え、短期的な変動に左右されないことである。AIビジネスにおいては、AGIを信じ、自社開発を堅持することだ。また彼は特に説明した。「昨日、外部報道で我々が外圧により自社開発を堅持していると誤解されているが、これは勝手な推測である。本当の理由は、チームが遅延満足を意識し、技術の基盤を固めることが長期的なAGI実現にとって非常に重要だからだ。」