噂されているパラメータ数が5兆を超える次世代の超大規模モデルの準備をするために、字節跳動（ByteDance）の大規模モデル部門であるSeedは、最近新たな深い組織構造の調整を完了しました。今回の調整は、これまでのモーダルや研究方向に従った伝統的なパターンを打ち破り、元々散在していたチームを再統合し、全体的な開発効率を全面的に最適化しました。

今回の組織構造調整において、Seed基礎モデル（Seed Foundation Model）は4つの新しい主要部門を正式に設立しました。まず最初に、予訓練データチームPretrain Dataが設立され、李成剛氏が責任者を務めます。この部門は、以前にテキスト、プログラミング、視覚理解、音声などの分野に分散していた予訓練チームを統合したもので、新規のOmniモデルのマルチモーダルデータおよび大規模モデルの予訓練作業を統一して担当します。

次に、強化学習チームHorizon RLが設立され、唐晟宇氏が責任者を務めます。このチームは、以前に後訓練、推論、視覚理解などの分野に散在していた後訓練の力を統合したものです。コアな目的は、強化学習を通じてモデルの基本的な知能上限を向上させることです。

エンドユーザーおよびビジネス向けの応用後の訓練に関して、字節跳動はより細分化されたタスク分割を行いました。B2BアプリケーションおよびAgenticモデルの統合とリリースを担当するProduct Posttrain-Work部門は秦禹嘉氏が責任者となり、オフィスシナリオでのモデルのAgentic能力を最適化し、豆包とDolaのタスクモードをサポートすることを主な目的としています。一方、以前に朱文佳氏が担当していたApplicationチームは、Product Posttrain-Chatに名称変更され、C2C対話モデルの統合とリリースを専門に行い、Workチームと効率的な協力関係を築くことになります。上述の4つの新設部門の責任者はすべて呉永輝氏に報告します。また、SeedはAIセキュリティなどの前線的な探求分野に対して別途責任者を任命しています。

過去の経験から見ると、字節跳動のSeedチームは主に具体的なモーダルや研究方向に基づいて独立して区分されていました。この仕組みはモデル開発の初期段階では各機能を迅速に補うことができましたが、技術の境界が曖昧になり、チーム間のコミュニケーションコストが増加し、「同じものを再び作り直す」現象も生じました。今回の組織構造調整の下地となる考え方は「似たような業務を統合し、重複を減らし、一つにまとめること」です。

以前には、メディアが報道した通り、字節跳動は現在、パラメータ数が5兆を超えるモデルのトレーニングに関する初期段階の議論を行っているとのことです。もしこの計画が全面的に実施されれば、パラメータ数はアリババのQwen 3.8-Maxや月之暗面のK3を上回り、国内で既知のパラメータ数最大のモデルとなります。超大規模モデルへの挑戦という新たな段階を迎えて、今回の全面的な組織構造と分業体制のアップグレードは、字節跳動が激しいグローバルAI軍備競争の中で堅固な組織的保障を築くものとなりました。