ByteDance обучает модель ИИ, которая по размеру может приблизиться к самой передовой системе Mythos от Anthropic, — китайские компании продолжают сокращать разрыв с ведущими американскими лабораториями.
Китайский технологический гигант находится на ранней стадии обучения модели с количеством параметров до 10 триллионов — в три раза больше, чем у Kimi K3 от Moonshot, самой крупной китайской модели, выпущенной на сегодняшний день, сообщили три источника, знакомые с ситуацией.
Модель ByteDance сейчас проходит предобучение — этап, который обычно занимает от трёх до шести месяцев, — после чего, если всё пойдёт хорошо, её ждут тонкая настройка и релиз, рассказал один из источников. Точный размер модели будет определён лишь на более позднем этапе.
Anthropic не раскрывает размер своих моделей, но, по оценкам отрасли, её самая передовая модель Mythos 5 имеет около 8 триллионов параметров, а Fable 5 — около 5 триллионов. Хотя количество параметров определяет базовые возможности и ограничения памяти моделей для хранения информации, реальные способности также зависят от других факторов, например качества данных и методов обучения.
Усилия ByteDance по обучению одной из крупнейших в мире моделей ИИ показывают, что китайские лаборатории стремятся не просто догнать, но и превзойти американских коллег на самом передовом уровне ИИ.
Только за последние недели китайские модели Moonshot и Alibaba показали высокие результаты в бенчмарках, уступая в некоторых областях лишь Fable 5 от Anthropic. Mythos 5, самая передовая модель Anthropic, доступна только одобренным организациям после временного запрета, введённого в июне из-за соображений безопасности.
Отраслевые инсайдеры говорят, что несколько китайских лабораторий уже обучают модели размером с Fable 5, но сейчас именно ByteDance проявляет наибольшие амбиции, стремясь к самой большой модели.
,
ByteDance, материнская компания популярной видеоплатформы TikTok, не афиширует свою работу в сфере ИИ, так как её модели, в отличие от моделей многих китайских конкурентов, в основном закрыты. Её последняя модель SeeDance входит в число самых передовых в мире в области генерации видео, а флагманская потребительская модель Doubao — самая популярная в Китае с 324 миллионами активных пользователей в месяц.
За последние три года ByteDance инвестировала в ИИ активнее, чем любой другой китайский технологический гигант, расширяя сеть центров обработки данных и нанимая исследователей. Компания усилила ставку на своё облачное подразделение Volcano Engine, которое продаёт предприятиям решения на основе ИИ. ByteDance также намерена разрабатывать собственные чипы для ИИ.
Её команда разработки моделей Seed, которую возглавляет бывший учёный Google DeepMind У Юнхуэй, насчитывает около 2000 человек в Китае и за рубежом. В команду входят ключевые исследователи, инженеры инфраструктуры, группа разметки данных и переводчики.
Кроме того, по словам одного из источников, при разработке моделей компания применяет более независимый подход, который не предполагает «дистилляцию» существующих моделей других лабораторий. Такой подход действует уже более года, и некоторые считают, что именно он привёл к более медленному развитию по сравнению с конкурентами.
Дистилляция модели — это процесс сжатия большой и сложной модели ИИ в меньшую и более быструю модель, при котором меньшая модель обучается копировать знания и результаты работы более крупной модели-учителя.
Руководство ByteDance во главе с основателем Чжан Имином считает, что только независимая разработка может создать модель, которая превзойдёт конкурентов.
По словам источника, Чжан повторил свою позицию на внутренней встрече две недели назад, где поручил команде Seed в долгосрочной перспективе стремиться к «возможностям моделей мирового уровня», не слишком переживая из-за отставания в ближайшей перспективе.
Китайские СМИ Latepost и The Information первыми сообщили о высказываниях Чжана на недавней внутренней встрече.
ByteDance не ответила на запрос о комментарии.
© 2026 The Financial Times Ltd. Все права защищены. Не подлежит распространению, копированию или изменению в любой форме.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Zijing Wu, Financial Times
