Seed-OSS-36B — это инновационная открытая большая языковая модель, разработанная командой ByteDance Seed для решения широкого спектра задач ИИ, требующих высокой мощности рассуждений, работы с длинным контекстом и гибкой агентной архитектуры. В основе лежит классическая архитектура трансформеров, усовершенствованная современными техниками: позиционное кодирование RoPE (Rotary Positional Embedding) — обеспечивает адаптивную работу с экстремально длинными последовательностями (до 512 тысяч токенов), продвинутый механизм внимания GQA (Grouped Query Attention) для ускорения и стабильности обработки, нормализация RMSNorm и активация SwiGLU для качественного обучения и генерации. Модель содержит 64 скрытых слоя, 36 миллиардов параметров, 80 голов внимания (8 - KV голов) с размером головы - 128. Такая конфигурация позволяет эффективно работать как над генерацией текстов, так и над сложными задачами рассуждения, программирования и агентного взаимодействия. Особенность подхода Seed-OSS — нативная поддержка сверхдлинного контекста без необходимости использования дополнительных техик, что особенно ценно для обработки больших документов, файлов, а также длинных диалогов.
Seed-OSS-36B выделяется высокими результатами на ключевых мировых бенчмарках в своем классе: например, занимает лидирующие позиции на LiveCodeBench, MMLU, AIME24/25, GPQA-D, RULER, а также демонстрирует передовое качество понимания инструкций на IFEval и агентских возможностей: TAU1-Retail, SWE-Bench Verified.
Особенностью Seed-OSS-36B-Instruct является гибкая система «thinking budget»: пользователи могут задавать лимит рассуждений для оптимального баланса скорости и глубины цепочек рассуждения. Это особенно важно оптимизации модели для разноплановых практических задач — от быстрых чат-ботов до глубоких аналитических приложений в бизнесе, науке и образовании. Модель ориентирована на международное применение и поддерживает мультиязычность и что немаловажно доступна по открытой лицензии Apache-2.0. Технически Seed-OSS-36B поддерживается как через классические Transformers, так и через современные фреймфорки – например vLLM API, что обеспечивает бесшовную интеграцию в промышленные решения, облачные сервисы и научные проекты.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
14 000 tensor |
2 | 48,14 ₽ | 2,03 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 51,34 ₽ | 2,03 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 74,84 ₽ | 1,56 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 6,24 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 99,74 ₽ | 3,73 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 107,57 ₽ | 2,76 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 6,24 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 127,37 ₽ | 0,77 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 6,24 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 141,77 ₽ | 2,76 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 2,67 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 6,24 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 211,77 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 341,77 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 347,52 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 367,41 ₽ | 1,59 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 382,57 ₽ | 2,15 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 1,06 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,04 ₽ | 2,62 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 2,15 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 656,89 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 1,06 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 1,15 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
6 | 790,97 ₽ | 1,10 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 815,18 ₽ | 2,04 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,81 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 046,89 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 335,18 ₽ | 2,04 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
14 000 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 2,76 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 2,76 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 5,60 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 11,19 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 198,54 ₽ | 4,22 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 5,60 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 11,19 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 211,77 ₽ | 9,17 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 5,60 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 11,19 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 4,22 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 312,70 ₽ | 1,86 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 11,19 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 341,77 ₽ | 9,17 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 347,52 ₽ | 0,99 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 367,41 ₽ | 1,07 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 0,99 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 388,21 ₽ | 1,63 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 2,46 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 2,80 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,04 ₽ | 2,10 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 1,63 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 1,86 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 656,89 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 2,80 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 2,46 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 815,18 ₽ | 1,87 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 046,89 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 1,63 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 335,18 ₽ | 1,87 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 2,27 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
14 000 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 264,96 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 312,70 ₽ | 1,03 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 328,96 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 347,52 ₽ | 1,93 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 367,41 ₽ | 2,87 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,93 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 388,21 ₽ | 9,63 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 19,52 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 1,96 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 417,44 ₽ | 1,63 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,04 ₽ | 1,27 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 9,63 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 1,03 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 656,89 ₽ | 1,06 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 1,96 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 1,63 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 2,24 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 790,97 ₽ | 2,08 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 816,34 ₽ | 1,61 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,38 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 1,08 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 046,89 ₽ | 1,06 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 336,34 ₽ | 1,61 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.