Seed-OSS-36B

размышляющая
русскоязычная

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.


Дата анонса: 20.08.2025
Параметров: 37B
Контекст: 525K
Слоев: 64
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: ByteDance-Seed
Версия Transformers: 4.55.0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Seed-OSS-36B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Seed-OSS-36B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
14 000
tensor
2 48,14 ₽ 1,44 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
14 000
tensor
2 51,34 ₽ 1,46 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
14 000
pipeline
3 74,84 ₽ 1,25 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
14 000
tensor
2 83,37 ₽ 5,72 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
14 000
tensor
4 99,74 ₽ 3,51 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
14 000
tensor
2 109,77 ₽ 5,72 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
14 000
tensor
2 139,77 ₽ 6,29 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
14 000
1 141,77 ₽ 2,78 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
168 000
tensor
4 144,97 ₽ 1,36 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
168 000
pipeline
6 147,44 ₽ 1,18 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
14 000
tensor
4 162,57 ₽ 2,49 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
14 000
tensor
2 171,77 ₽ 6,27 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
168 000
tensor
4 209,04 ₽ 1,36 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
168 000
1 211,77 ₽ 1,31 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
168 000
tensor
4 257,77 ₽ 1,46 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
168 000
tensor
4 321,77 ₽ 1,46 Запустить
h100-1.16.64.160
168 000
1 341,77 ₽ 1,30 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
168 000
1 367,41 ₽ 1,62 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
168 000
pipeline
3 387,41 ₽ 1,50 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
168 000
tensor
2 411,81 ₽ 3,02 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
524 288
tensor
8 411,97 ₽ 1,01 Запустить
h200-1.16.128.160
168 000
1 423,04 ₽ 2,66 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
168 000
tensor
4 513,04 ₽ 2,16 Запустить
teslaa100-3.32.384.160
524 288
pipeline
3 656,89 ₽ 1,51 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
524 288
tensor
8 670,97 ₽ 1,06 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
524 288
tensor
2 729,47 ₽ 1,17 Запустить
rtx5090-6.44.256.160
524 288
pipeline
6 790,97 ₽ 1,10 Запустить
teslaa100-4.16.256.120
524 288
tensor
4 815,18 ₽ 2,07 Запустить
h200-2.24.256.160
524 288
tensor
2 839,97 ₽ 1,84 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
524 288
tensor
2 839,97 ₽ 1,84 Запустить
teslaa100-4.32.384.160.nvlink
524 288
tensor
4 846,89 ₽ 2,07 Запустить
rtx5090-8.44.256.160
524 288
tensor
8 1 030,97 ₽ 1,51 Запустить
h100-3.32.384.160
524 288
pipeline
3 1 046,89 ₽ 1,51 Запустить
h100-4.16.256.120
524 288
tensor
4 1 335,18 ₽ 2,07 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
168 000
tensor
8 2,86 Запустить
teslat4-4.16.64.160
14 000
tensor
4 85,77 ₽ 2,24 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
14 000
tensor
4 112,24 ₽ 2,28 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
14 000
pipeline
3 119,81 ₽ 5,14 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
14 000
tensor
4 139,96 ₽ 10,79 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
14 000
pipeline
3 204,41 ₽ 5,99 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
14 000
tensor
4 209,04 ₽ 10,79 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
14 000
1 211,77 ₽ 10,09 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
14 000
pipeline
3 252,41 ₽ 5,96 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
14 000
tensor
4 257,77 ₽ 11,93 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
14 000
tensor
2 261,77 ₽ 4,90 Запустить
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
168 000
pipeline
6 312,70 ₽ 1,76 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
14 000
tensor
4 321,77 ₽ 11,89 Запустить
h100-1.16.64.160
14 000
1 341,77 ₽ 10,07 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
168 000
1 367,41 ₽ 1,15 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
168 000
pipeline
3 387,41 ₽ 1,02 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
168 000
tensor
2 411,81 ₽ 2,56 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
168 000
tensor
8 411,97 ₽ 2,67 Запустить
h200-1.16.128.160
168 000
1 423,04 ₽ 2,20 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
168 000
tensor
2 439,97 ₽ 2,56 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
168 000
tensor
4 513,04 ₽ 1,69 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
168 000
pipeline
6 520,97 ₽ 1,90 Запустить
teslaa100-3.32.384.160
524 288
pipeline
3 656,89 ₽ 1,36 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
168 000
tensor
8 670,97 ₽ 2,86 Запустить
h100-2.24.256.160
168 000
tensor
2 699,97 ₽ 2,55 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
524 288
tensor
2 729,47 ₽ 1,02 Запустить
teslaa100-4.16.256.240
524 288
tensor
4 816,34 ₽ 1,92 Запустить
h200-2.24.256.160
524 288
tensor
2 839,97 ₽ 1,69 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
524 288
tensor
2 839,97 ₽ 1,69 Запустить
teslaa100-4.32.384.160.nvlink
524 288
tensor
4 846,89 ₽ 1,92 Запустить
rtx5090-8.44.256.160
524 288
tensor
8 1 030,97 ₽ 1,37 Запустить
h100-3.32.384.160
524 288
pipeline
3 1 046,89 ₽ 1,36 Запустить
h100-4.16.256.240
524 288
tensor
4 1 336,34 ₽ 1,92 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
168 000
tensor
8 2,10 Запустить
teslaa10-4.16.128.240
14 000
tensor
4 157,01 ₽ 1,60 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
14 000
tensor
4 264,96 ₽ 2,74 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
14 000
tensor
4 328,96 ₽ 2,70 Запустить
h100nvl-1.16.96.240
14 000
1 368,18 ₽ 4,62 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
14 000
pipeline
3 388,18 ₽ 2,80 Запустить
h200-1.16.128.240
168 000
1 423,81 ₽ 1,43 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
168 000
tensor
2 440,74 ₽ 1,79 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
168 000
tensor
2 441,52 ₽ 1,79 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
14 000
tensor
4 514,59 ₽ 11,13 Запустить
rtx4090-6.44.256.240
168 000
pipeline
6 521,74 ₽ 1,11 Запустить
teslaa100-3.32.384.240
524 288
pipeline
3 657,66 ₽ 1,11 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
168 000
tensor
8 671,74 ₽ 2,09 Запустить
h100-2.24.256.240
168 000
tensor
2 700,74 ₽ 1,79 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
168 000
tensor
2 729,47 ₽ 2,41 Запустить
rtx5090-6.44.256.240
168 000
pipeline
6 791,74 ₽ 2,16 Запустить
teslaa100-4.16.256.240
524 288
tensor
4 816,34 ₽ 1,67 Запустить
h200-2.24.256.240
524 288
tensor
2 840,74 ₽ 1,44 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
524 288
tensor
2 840,74 ₽ 1,44 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
524 288
tensor
4 848,44 ₽ 1,67 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
524 288
tensor
8 1 031,74 ₽ 1,12 Запустить
h100-3.32.384.240
524 288
pipeline
3 1 047,66 ₽ 1,11 Запустить
h100nvl-3.24.384.480
524 288
pipeline
3 1 105,60 ₽ 1,41 Запустить
h100-4.16.256.240
524 288
tensor
4 1 336,34 ₽ 1,67 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
524 288
tensor
4 1 450,00 ₽ 2,07 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.