Le grand modèle Doubao 2.2 de ByteDance reporte son lancement prévu en août

IT Home, 30 août — Selon les informations de Whales Lab, le grand modèle Doubao 2.2 de ByteDance, dont le lancement était initialement prévu en août, va être reporté. Plusieurs personnes proches de ByteDance ont indiqué que la raison de ce report est le souhait interne de l'entreprise d'améliorer ses capacités de programmation, d'appel d'outils et d'agents grâce à un pré-entraînement et un post-entraînement plus approfondis. L'objectif est d'échanger un cycle de recherche et développement plus long contre une amélioration plus notable des capacités. Seed fait désormais face à une double tâche : faire avancer la prochaine génération de modèles ultra-larges tout en ne cessant pas l'itération normale des modèles existants. Ainsi, la version 2.2 ressemble davantage à une mise à niveau clé prise en étau entre deux générations de modèles. Elle ne peut ni attendre l'achèvement de la prochaine génération de modèles ultra-larges pour résoudre les questions de codage (Coding), ni se contenter d'une simple itération selon les méthodes passées. Faire entrer la capacité de codage dans le premier rang mondial est l'un des principaux objectifs de l'équipe Seed pour 2026. Les rapports indiquent que ByteDance espère que la capacité de codage du modèle Seed puisse avoir un impact industriel similaire à celui de Zhipu GLM-5.2 et de Kimi-K3 d'ici la fin de l'année. Selon un rapport de The Information daté du 5 août, le fondateur de ByteDance, Zhang Yiming, a déclaré explicitement lors de la réunion plénière de l'équipe Seed le mois dernier que, même si cela signifiait être temporairement en retard par rapport aux concurrents, l'entreprise ne dépendrait pas de la technologie de distillation de l'IA pour améliorer ses modèles. IT Home a noté que le 6 août, lors de la réunion plénière de mi-année 2026 de ByteDance, le PDG Liang Rubo a déclaré que concernant les grands modèles de langage, ByteDance continuerait à persévérer dans la recherche autonome, à consolider les compétences de base, à accepter un retard à court terme et à s'obstiner à optimiser sur le long terme. Lectures associées : «