豆包智商拉满 国产大模型将超越5万亿规模：需百万显卡算力

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。