字节Seed团队再变阵：重构大模型研发链路，B/C端分兵押注Agent

大模型竞赛步入深水区，字节跳动再次对核心 AI 引擎动刀。

据可靠消息，字节跳动大模型核心部门 Seed 已于上周完成了一次深度的组织架构调整。此次变阵不仅对预训练数据、强化学习及模型后训练等底层资源进行了全面整合，更在应用层做出了关键决策：将 B 端与 C 端的模型能力彻底分兵布局。

据悉，Seed Foundation Model 旗下新设了四个一级部门，各业务线负责人均直接向吴永辉汇报。这场调整释放出一个明确的信号：字节正在从底层数据到上层应用，重构其大模型研发的完整链路。

夯实底座：数据大一统与死磕强化学习

在基础模型的研发上，Seed 团队将重心放在了“喂好数据”和“拔高上限”两个核心维度。

Pretrain Data（预训练数据） 部门由李成刚挂帅。该部门打破了以往文本、代码、视觉和语音等数据团队各自为战的局面，实现了预训练数据的“大一统”。未来，这支团队将集中火力，为全新的 Omni 多模态模型以及超大参数模型提供高质量的“燃料”。

Horizon RL（强化学习） 部门则由唐晟宇掌舵。通过整合后训练、推理及视觉理解等团队，Horizon RL 将主攻强化学习技术。在业界公认强化学习是突破大模型能力瓶颈的关键当下，该部门的使命非常明确：不断推高模型基础智能的“天花板”。

应用落地：B端发力Agent，C端深耕对话

如果说底层重构是为了练好内功，那么应用层的“分兵”则是为了更精准地抢占市场。Seed 团队将产品后训练（Posttrain）明确划分为 Work 和 Chat 两大阵营。

Product Posttrain-Work 由秦禹嘉负责，剑指 B 端企业级市场。该团队的核心任务是整合并发布 Agentic（智能体）模型，深度优化办公场景下的 Agent 能力。这意味着，未来豆包、Dola 等产品中的“任务模式”将获得更强大的底层支持，字节在企业级 AI 助手领域的野心可见一斑。

Product Posttrain-Chat 则由朱文佳领衔，其前身是原有的 Application 团队。该部门将专注 C 端消费市场，负责对话类模型的整合与发布。通过与 Work 团队的明确分工，Chat 团队将能够更纯粹地打磨消费级对话体验，提升 C 端用户的交互黏性。

媒体观察：从“卷参数”到“卷工程”与“卷场景”

尽管字节跳动官方目前对此事暂无回应，但此次 Seed 团队的架构调整逻辑已十分清晰。

一方面，字节正在极力打通从数据处理、预训练、强化学习到产品后训练的全链路闭环，以提升整体研发效率；另一方面，针对企业办公 Agent 和消费级日常对话建立差异化的模型体系，说明字节的大模型战略已经从早期的“通用大模型打天下”，转向了更加务实的“场景精细化运营”。

当大模型行业的竞争焦点逐渐从单纯的参数规模，转移到工程化落地与垂直场景渗透时，字节 Seed 的这次重构，无疑是为其在下一阶段的 AI 决战提前排兵布阵。