上个月，一向低调的张一鸣做了一件很罕见的事。

面对 Seed 团队内部持续一年多的 " 要不要蒸馏 " 争论，他给到了定调：

" 字节跳动应该愿意为更长期的目标，牺牲一些短期收益。"

据《The Information》披露，张一鸣明确表态：闭源模型不能蒸馏，开放权重模型也不能蒸馏。"Seed 可以接受暂时的落后，但不接受依靠蒸馏竞争对手来消除这种落后。"

一句话，把字节 AI 团队想 " 抄答案 " 的路，给堵死了。

现在人人都喜欢说抄答案，可为什么字节不抄？

要理解张一鸣这个决策的分量，可能要先搞清楚 " 蒸馏 " 是怎么回事。

模型蒸馏（Knowledge Distillation）的概念类似让一个小模型（学生）去模仿一个大模型（教师）的输出概率分布，从而用非常小的代价和训练，去获得接近教师的能力。

提出这个模式的，是人工智能之父辛顿，他在 2015 年发表了相关论文，后来 Google、OpenAI、Anthropic 等大厂在做轻量版模型时也会使用蒸馏，完全合法。

不过，现在有一个不好的风气，很多 AI 大模型企业，不是蒸馏自己的模型，而是蒸馏竞争对手的模型，甚至是闭源模型，性质就变了。

抄自己过去的答案叫改进，抄别人的答案，那就真是抄袭了。

那么，这些模型厂商是怎么抄袭的呢？

首先，批量构造几百万个问题，然后扔给 Claude/GPT 这类头部模型，收集它们的回答。

这些回答里往往会带上推理路径、判断逻辑、表达策略，然后收集这些数据，用于训练自己的模型。

相当于用几个小时，就学会了别人十年的功夫。

省掉的不仅是算力，还有数据制作、强化学习、试错的全部成本。

2026 年 2 月，Anthropic 公开指控 DeepSeek、MiniMax、月之暗面用超过 24000 个虚假账号、对 Claude 进行了总计超 1600 万次对话交互，通过蒸馏大规模提取其核心能力。

在控诉中，Anthropic 详细描述了这些企业的 " 九头蛇架构 " ——用分布式架构将恶意流量伪装成正常请求，系统性地提取 Claude 的推理能力、工具调用与编程数据，其中 MiniMax 交互超 1300 万次，月之暗面超 340 万次，DeepSeek 超 15 万次。

这份名单里，没有字节跳动的 Seed。

这个细节，很关键。

Seed 团队关于蒸馏的争论，在过去一年至少爆发了三次：

第一次，是 2025 年 1 月 DeepSeek-R1 发布后。

当时 DeepSeek 掀起了一阵科技自信潮，但内行人知道，DeepSeek 用了一种很投机的方式——蒸馏。

这个方法被其他大模型企业知道后，字节内部的部分研究员也跃跃欲试，提议引入美国头部闭源模型生成结果，快速提升推理与综合表现。

但提议被否决。

第二次，是 2025 年底至 2026 年初，英伟达 Blackwell 系列 GPU 在美国大规模商用阶段。

受美国高端 GPU 出口管制影响，Seed 训练所用的 H20 算力仅为 B200 的五十分之一。

显卡不足，算力就不够，算力不够，大模型就没有别人聪明，这个时候，字节内部又有人提出 " 实在不行就蒸馏 "，这个动议获得较多支持，仍未获得张一鸣的批准。

第三次，是 Kimi K3 成功发布后。

7 月 16 日，月之暗面推出 Kimi K3，官方称其拥有 2.8 万亿参数、原生视觉能力和 100 万 token 上下文的开放模型，是地表 " 最强开源模型 "，进入全球第一阵营。

相反，投入更大、人才更多的 Seed 却没有推出同级语言模型。

此时，蒸馏提议再度高涨：行业都在抄，抄袭的比用功努力的效果好多了，为什么我们不抄？如果怕法律制裁，那我们就蒸馏开源的模型不就行了吗？

在部分字节员工看来，公司不愿采用蒸馏，是其大语言模型落后于阿里巴巴，以及 DeepSeek、智谱 AI 和月之暗面等国内 AI 公司的一项重要原因。

可张一鸣的回应是：闭源不能蒸馏，开放权重也不能蒸馏。

这说明张一鸣反对的不只是 " 侵权式蒸馏 "，是任何形式的 " 用别人模型的输出作为自己能力的捷径 "。

在他看来，抄袭或者蒸馏，只能在短期内上个榜，可这个毛病，会干扰真正意义上的技术突破。

事实上，字节对蒸馏的警惕并非临时起意。

早在 2023 年 4 月，字节引入 GPT API 调用规范检查后，即明令禁止将 GPT 生成数据加入训练集；随后开展内部抽样检测，核查模型输出与 GPT 的相似度，防止数据标注人员私自使用 GPT。

在字节，这是一条已经延续了三年多的红线。

为什么张一鸣就是不肯抄作业？

外界猜测，可能是害怕美国制裁，毕竟 TikTok 在美国风险还是很高，字节不想给华盛顿抓把柄的机会。

但我们认为，张一鸣的野心是想做出有 " 定义权 " 的产品。

如果单靠蒸馏对手来追平榜单，那么企业开发的模型上限永远是对手的天花板，这就好比期末考试，你抄到了年级第一的答案，甚至发现了年级第一答案中的错误，加以改进，然后考的分数比年级第一还高。

可到了不能作弊的高考呢？

不抄袭的思路，和张一鸣一贯的产品哲学是一致的。

今日头条、抖音、TikTok，没有一个是从 " 抄美国模式 " 起家的，它们都是在中国市场的独特语境下，用算法和推荐系统重新定义了内容分发。

相反，阿里、百度、腾讯都不是。

所以字节的选择是，与其在乎一时的榜单排名，不如自己制定游戏规则。

怎么办？用好自己的数据。

据悉，字节正在启动一项包括 5 万亿参数的超大模型。由 Seed Foundation 负责人项亮主导，与大语言模型预训练数据负责人沈科合作，Seed 正在重新划分职责和分配资源。

8 月 6 日上午，字节跳动举办了 2026 年度年中全员会，公司 CEO 梁汝波表示，在大语言模型上，接下来字节跳动会坚持自研，接受短期落后，坚持优化长期。

这句话和张一鸣的 " 愿意为长期目标牺牲短期收益 " 形成了双重定调：字节的最高层的管理者，在同一个星期内，向内外释放了同一个信号。

尽管现在的通用语言模型榜单上，Seed 会继续被 Kimi K3、Qwen3.8、DeepSeek 压着，可一旦能跑通自有的 5 万亿参数模型，字节就将拥有国内首个真正意义上的 " 原生预训练超大模型 "，和专注于开源模型的同行拉开差距。

某种意义上，这就像苹果手机和安卓手机一样。

为什么一些安卓手机厂商喜欢在发布会上嘲讽苹果，却都在产品上对标苹果？

只能说，懂的都懂。

开源虽然能集 " 百家之长 "，可别人也能集你之长，虽然能 " 遥遥领先 " 一阵，但别人用你的成果再去训练自己的模型时，你拦都拦不住。

字节既然选了专有，也就必须选择 " 不蒸馏 "。

在一个所有人都在抄答案、所有人都在卷榜单、所有人都在吹牛逼的时代，有一个人愿意站起来说 " 我们不抄 "，这件事本身就是中国 AI 行业稀缺品。

至于这个稀缺品最后值多少钱？

要等。可能要等很久。

但历史一再证明，真正改变游戏规则的人，往往不是最聪明的那个，是最专注、最偏执的那个。

在 AI 的马拉松竞赛里，愿意慢下来的人，比愿意快起来的人，更值得尊敬。

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