字节跳动创始人张一鸣在7月底的Seed全员会上罕见现身，明确表示“字节跳动不会把蒸馏当作提升AI模型能力的捷径，即便Seed的模型能力暂时落后于国内主要的竞争对手”。随后，字节CEO梁汝波在8月5日的全员会上进一步定调：“字节大语言模型会坚定自研，做好基本功，接受短期落后，坚持优化长期，最重要的是动作不要变形。”
在明确技术路线的同时，字节跳动正加速组织架构调整。据36氪报道，公司新成立一级部门“AI数据与安全”，整合超千人的数据团队，与Seed、Flow、抖音等部门平行。该部门前身之一是由TikTok创始团队成员傅越成立的数据团队Global Data，核心职能是为字节所有大模型提供跨模态数据服务。另据《晚点LatePost》报道，字节正在讨论训练一个参数规模超5万亿的模型，若落地将成为国内已知参数规模最大的模型。
模型蒸馏是指用更强大的前沿模型生成输出来训练自有模型，是一种相对快速的能力提升方式。在国内AI圈，蒸馏几乎成为常规操作，但字节对此始终保持警惕。早在2023年，模型团队内部就明确不得将GPT生成数据加入训练数据集；2025年初DeepSeek R1发布后，Seed内部曾讨论是否采用蒸馏方式引入美国头部模型生成结果，最终被管理层否决。据36氪报道，Seed内部已出台新政策，明确禁止蒸馏Kimi K3等开放权重模型，并追溯排查疑似蒸馏行为。
字节选择“拒绝蒸馏”与其自身基因密切相关。从今日头条时期起，字节便依靠算法推荐技术走出区别于门户的差异化路线。在AI大模型领域，字节的核心战场是原生多模态，要求模型从零构建对物理世界的多维度感知。如果选择蒸馏，就相当于继承别人的编码地基，将失去从零定义多模态模型规则的能力。此外，2024年牛津、剑桥等机构发表在《Nature》上的研究指出，模型反复用AI生成数据训练会导致能力不可逆退化。
在数据层面，字节正加大投入。据《智能涌现》报道，字节2026年数据预算已超千万美元级别，且处于“可随时追加预算”状态。整个AI行业正经历结构性转变，算法架构带来的能力提升趋缓，数据逐渐成为决定模型能力上限的变量。据EpochAI测算，高质量语言数据枯竭可能提前至2026年。而字节过去十年积累的数据飞轮——全球用户每天产生的海量图文、视频和互动数据——正是其构建自研模型差异化优势的核心资产。
从明确拒绝蒸馏到成立千余人数据团队，字节的AI战略正从“追赶”转向“自建”。更大的模型参数、更完整的数据闭环，以及豆包商业化加速（68元、200元、500元三档包月上线，生活服务订单开始抽佣，飞书产品团队与豆包合并），表明字节正在尝试讲一个更慢但更具想象力的故事。
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