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 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 51,34 ₽ | 1,46 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 74,84 ₽ | 1,25 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 5,72 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 99,74 ₽ | 3,51 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 5,72 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 6,29 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 141,77 ₽ | 2,78 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 2,49 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 6,27 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 211,77 ₽ | 1,31 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 1,46 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,46 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 341,77 ₽ | 1,30 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 367,41 ₽ | 1,62 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,02 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 1,01 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,04 ₽ | 2,66 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 2,16 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 656,89 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 1,06 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 1,17 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
6 | 790,97 ₽ | 1,10 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 815,18 ₽ | 2,07 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,84 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,84 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 846,89 ₽ | 2,07 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 046,89 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 335,18 ₽ | 2,07 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
168 000 tensor |
8 | 2,86 | Запустить | |||
14 000 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 2,24 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 2,28 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 5,14 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 10,79 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 5,99 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 10,79 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 211,77 ₽ | 10,09 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 5,96 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 11,93 | Запустить | ||
14 000 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 4,90 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 312,70 ₽ | 1,76 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 11,89 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 341,77 ₽ | 10,07 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 367,41 ₽ | 1,15 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 2,56 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 2,67 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,04 ₽ | 2,20 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 2,56 | Запустить | ||
168 000 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 1,90 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 656,89 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 2,86 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 2,55 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 816,34 ₽ | 1,92 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 846,89 ₽ | 1,92 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 030,97 ₽ | 1,37 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 046,89 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 336,34 ₽ | 1,92 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
168 000 tensor |
8 | 2,10 | Запустить | |||
14 000 tensor |
4 | 157,01 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 264,96 ₽ | 2,74 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 328,96 ₽ | 2,70 | Запустить | ||
14 000 |
1 | 368,18 ₽ | 4,62 | Запустить | ||
14 000 pipeline |
3 | 388,18 ₽ | 2,80 | Запустить | ||
168 000 |
1 | 423,81 ₽ | 1,43 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 1,79 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 1,79 | Запустить | ||
14 000 tensor |
4 | 514,59 ₽ | 11,13 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 521,74 ₽ | 1,11 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 657,66 ₽ | 1,11 | Запустить | ||
168 000 tensor |
8 | 671,74 ₽ | 2,09 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 1,79 | Запустить | ||
168 000 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 2,41 | Запустить | ||
168 000 pipeline |
6 | 791,74 ₽ | 2,16 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 816,34 ₽ | 1,67 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
524 288 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 848,44 ₽ | 1,67 | Запустить | ||
524 288 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 1,12 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 047,66 ₽ | 1,11 | Запустить | ||
524 288 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 1,41 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 336,34 ₽ | 1,67 | Запустить | ||
524 288 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 2,07 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.