为什么豆包这么拉？

我是一个资深豆包黑粉，基本上只要提到就在喷。过去我一直想不明白，为什么字节跳动拥有中国互联网最好的文化（相对来说），最高的人才密度，为什么豆包的底层模型始终这么弱智。直到今天看了《晚点 LatePost》报道，关于张一鸣的AI战略，我才稍微弄明白一点。 1.先允许短期落后根据报道，字节正在讨论训练一个超过 5 万亿参数的模型，如果这件事最终落地，这就会超过阿里的 Qwen 3.8-Max 和月之暗面的 K3，成为国内已知规模最大的模型。但这不是重点，只看这个数字，很容易把它理解成一场新的算力军备竞赛。张一鸣在 Seed 全员会上讲的几句话，才是真的戏肉。张一鸣明确=告诉团队，可以接受一段时间内落后，不必过度焦虑，目标应该是追求智能上限，最终进入世界第一梯队。先允许落后，才有可能不被短期排名牵着走，始终坚持自己的核心战略。在强调速度和结果的字节内部，张一鸣能给团队这么多耐心，属实不寻常。 2.不靠蒸馏抄近路第二个原因，是豆包不蒸馏，张一鸣明确反对通过蒸馏追赶 Claude。他说蒸馏能让模型短期变强，评测数字也更好看。但说白了，它是在复制老师已有的能力，可以逼近，却很难靠模仿完成超越。所以，字节宁愿暂时落后，也要从预训练、数据、模型架构和基础设施重新做起。「模型公司的核心能力，不能租，更不能抄。」这也是豆包一直被嘲讽的重要原因，在别人都抄近路飞奔的时候，豆包选择了一条最艰难的路。 3.Coding重要但不是终局

还有一个判断很重要。张一鸣认可 Coding 是眼下的关键方向。字节也正在整合火山引擎、飞书和豆包的资源，希望用真实开发场景形成数据优势。但他同时提醒团队，不要完全被 Coding 这个短期热点牵着走，因为编程之外还有更大的机会。这和现在的业内主流思想并不相同，不管是A畜还是国内模型的领头羊，都把coding当作最重要的方向在做。但是字节没有这样做，而是投入了很多资源在语音、视频、世界模型和下一代交互上面。或许这也是字节拿不出一个更聪明的豆包，却能退出seedance这种顶级视频模型的原因。超过 5 万亿参数的计划还在讨论阶段，却说明字节仍然相信 Scaling Law，相信规模可以继续推高能力上限。这条路，Seedance 已经走通过一次。当行业认为继续扩大视频模型预训练意义不大时，字节反而把预训练做得更重，最终做出了 2000 亿参数的 MoE 视频模型，也让 Seedance 成为火山引擎模型业务的重要收入来源。现在，字节想把同一套解题方式复制到语言模型：减少内部赛马，把重复团队和资源收拢到同一个方向，再用算力、数据、人才和工程能力打一场重仗。这事很烧钱，风险也很高。但字节的判断很直接：模型只要在关键节点做到第一，用户和收入就会流向最强的产品。所以，字节的 AI 战略并不只是做豆包、卖 API 或追几个热门应用。它真正的主线是：允许短期落后，坚持独立训练，不让局部热点定义方向，再用重投入冲击智能上限。张一鸣赌的不是一个 5 万亿参数模型，而是字节还能不能复制当年做抖音的过程：先用组织和资源把一道难题解出来，再让技术优势迅速变成产品和商业优势。我是敦敦，多年获客操盘手，如果你对流量获客有任何想法或者困惑，欢迎和我聊聊。