『ウォンディーン LatePost』の報道によると、ビットテクノロジーは5兆を超えるパラメータ数を持つ大規模言語モデルの訓練について議論しており、最終的に実現すれば、アリババの通義千問 Qwen3.8-Max（2.4兆パラメータ）や月の暗面のKimi K3（2.8兆パラメータ）を上回り、国内で既知の最大規模のモデルとなる見込みである。ただし、このプロジェクトはまだ初期段階にあり、最終的に正式に発表されるかどうかは未定である。

報道によると、このモデルはビットテクノロジーのSeed Foundationの責任者であるXiang Liang氏が主導し、大規模言語モデルの事前学習データの責任者であるShen Ke氏と共同で進められている。このプロジェクトに向けて、Seedチームは組織の調整を行い、研究開発の責任を再整理し、リソースの最適化を通じて超大規模モデルのトレーニングを支援している。

資料によると、Xiang Liang氏とShen Ke氏はともにビットテクノロジーの人工知能および大規模モデルの開発体系における重要なメンバーであり、両者はともにビットテクノロジーのコア「検索・広告・推薦」技術体系出身である。Xiang Liang氏は中国科学技術大学で学士号を取得し、中国科学院自動化研究所で博士号を取得し、2016年にビットテクノロジーに加入した。以前は機械学習の中台AMLチームを担当し、その後豆包大モデルのFoundationチームの責任者を務めた。Shen Ke氏は2018年に清華大学を卒業し、それ以降ビットテクノロジーに所属しており、現在は大規模言語モデルの事前学習データに関連する業務を担当している。

国内外のAIベンチャーがモデルのパラメータ数を継続的に拡大し、トレーニングデータ、計算力、インフラストラクチャーに関する競争を深めている中、超大規模モデルの開発はヘッジ企業が汎用人工知能能力を探索する重要な方向性となっています。ビットテクノロジーの今回の展開は、国内の大規模モデル競争がアプリケーションのイノベーションから基礎的なモデル能力の構築へとさらに進んでいることを示しています。