快科技 8 月 6 日消息，国产大模型中，Qwen3.8 Max、Kimi K3 参数量已经到了 2.4 万亿、2.8 万亿的级别，再下一步就是 5 万亿参数量了，这一次可能是字节率先行动。

晚点 latepost 刚刚报道称，字节正在讨论训练一个超过 5 万亿参数量的大模型，会是国内已知规模最大的大模型了。

不过这个计划还在早期阶段，不一定会最终发布。

5 万亿参数量的规模也被认为是 GPT-5.6 或者 Opus 5 级别的，通常来说参数量越大，大模型的性能就越强，OpenAI 及 Anthropic 就是靠着更高的参数量来实现性能领先的优势，据悉他们内部已经在训练甚至完成 10 万亿参数量大模型的准备了。

但是超高参数量也意味着超高的投入，尤其是算力资源，5 万亿参数需要大量 AI 显卡才行，让 DeepSeek 算了下，以 H100 的算力为基准，训练这样的大模型需要 10 万颗 H100 训练 347 天，或者 100 万张显卡训练 35 天时间。

百万卡也到了 GW 级别的算力规模，要求是非常高的，字节也不可能一下子就投入这么多算力，合理的做法是 20-30 万张显卡训练 3-4 个月，再算上准备及后训练等，至少要半年时间，甚至一年之后才可能训练出来。

在算力资源上，目前最充裕的还是 OpenAI，SemiAnalysis 之前测算他们有 200 万张显卡的算力，Anthropic 也有 62 万张显卡的算力，DeepSeek 只有 6 万张，而且很多还是之前略显落后的 H20、H800 显卡。

以字节的财力满足 5 万亿参数大模型训练是没问题的，而且有了这样的大模型，豆包的能力做到 GPT-5.6/Opus 5 级别是没问题的，智商可以拉满，不用再被网友调侃了。

现在要看的就是字节是否真的准备推进这个大模型的训练了，他们要考虑的可能还是商业上的回报。