字节跳动大模型部门Seed已在上周完成新一轮组织调整。Seed Foundation Model新成立四个一级部门：Pretrain Data由李成刚负责，整合文本、编程、视觉理解和语音等方向的预训练数据团队，统一承担新Omni模型的多模态数据及超大模型预训练数据工作；Horizon RL由唐晟宇负责，整合后训练、推理和视觉理解团队，主要通过强化学习提升模型的基础智能上限；Product Posttrain-Work由秦禹嘉负责，面向B端应用，负责Agentic模型的整合与发布，并针对办公等任务场景优化模型的Agentic能力，支持豆包和Dola的任务模式；Product Posttrain-Chat由原Application团队更名而来，继续由朱文佳负责，主要服务C端对话应用，负责对话模型的整合与发布。

四个新部门负责人均向吴永辉汇报，Seed还为AI安全及其他前沿探索方向分别任命了负责人。此次调整的核心是合并相似工作、减少团队职责重叠并强化协作。

此前，Seed主要按照文本、代码、视觉、推理等模态和研究方向划分团队，每个方向分别配置数据及后训练团队。这一模式在大模型研发早期有利于快速补齐能力，但随着研究方向增加，团队边界逐渐模糊，重复建设和跨团队沟通成本上升。

此次调整还受到字节跳动训练超5万亿参数模型计划的推动。该模型规模将超过阿里Qwen 3.8-Max的2.4万亿参数和月之暗面K3的2.8万亿参数，可能成为国内已知参数规模最大的模型。不过，该计划仍处于早期阶段，模型规模与智能水平之间也并非绝对对应关系。