Seed-OSS — ByteDance Seed 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Seed-OSS-36B 是字节跳动 Seed 的稠密 36B 开放权重推理模型，采用 Apache-2.0 许可证，具备可控的思考预算、工具调用解析器支持和原生 512K 上下文窗口。它发布于 2025 年 8 月，作为受支持的旧版选项保留在库中；长上下文是模型的能力，并不意味着单张消费级 GPU 就能支撑。
变体
Seed-OSS 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 23 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| Seed-OSS-36B-Instruct → 36B | ~22.6 GB | 524,288 | 云端托管标签 |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 Seed-OSS
安装 Ollama，然后拉取标签。
没有官方的 Ollama、GGUF 或 MLX 产物。llama.cpp 支持该架构，并且存在社区 GGUF 文件（LM Studio 自己的社区账号发布了一个）；官方路线是 vLLM 0.10 或更新版本。
在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
许可证
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
适用于: Seed-OSS-36B-Instruct推荐 GPU
目录中能在本地运行 Seed-OSS（至少 23 GB 显存）的最便宜 GPU 是 NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 GB).
Seed-OSS — 常见问题
How much VRAM does Seed-OSS need?
Seed-OSS needs about 23 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Seed-OSS-36B-Instruct (23 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Seed-OSS on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Seed-OSS runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Seed-OSS?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Seed-OSS in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Seed-OSS with Ollama?
Seed-OSS has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.