Qwen和Seedance背后,站着同一个人

字母榜
Mar 12

有这么一个人,他姓周,入职过阿里,和林俊旸有渊源,做的产品这两天还特别火。

没错,他不是阿里的周浩,而是已经在字节主导Seedance等多模态业务的周畅。

周畅在阿里的七年时间里,是通义千问大模型的技术负责人。

在他的参与下,Qwen从2023年4月首次亮相,一路走到了全球开源大模型的第一梯队。

2024年6月他离职前夕发布的Qwen2,性能全面超越当时的开源标杆Llama 3-70B,发布两小时即冲上hugging Face开源大模型榜单第一,也超过了国内一众闭源大模型。

现如今,Qwen系列在全球最大的开源AI模型社区Hugging Face上,其衍生模型数量突破20万个,累计下载量超过10亿次,是全球下载量最大的开源大模型系列。

今年2月发布的Qwen3.5,更是包揽了Hugging Face全球开源大模型榜单前四名,千问App月活用户达到2.03亿。

2024年夏天他离开阿里,加入字节跳动Seed团队。

入职不到一年,他接管了Seedream和Seedance,以及世界模型团队等,成为Seed多模态方向的最高负责人。

后面的故事就广为人知了。2026年2月7日,Seedance 2.0 低调上线,没有发布会、没有大规模宣传,却在三天内引爆全球科技圈与资本市场。

A股短剧概念股集体涨停,《黑神话:悟空》制作人冯骥直言它是“地表最强视频生成模型,没有之一”。

放眼整个中国AI行业,很难再找出第二个人有周畅这样的履历。

01

周畅其人

周畅的本科来自于复旦大学计算机科学与技术专业,2012年毕业后进入北京大学,花了五年拿下计算机软件与理论方向的博士学位。

博士期间的研究方向是深度学习、图挖掘与分布式计算,论文发了不少,顶会收录了三十余篇2017年7月,他通过校招加入阿里巴巴,花名“钟煌”。

校招生进大厂,成长路径其实都要经历一段“新手村”。

周畅最初被分配到达摩院智能计算实验室,做算法专家。那几年他做的事情跟大模型没什么关系。

周畅负责研发商品图表征算法APP、用户表征框架ATRank、基于自监督对比学习的向量召回算法CLRec,这些系统主要服务于阿里电商的推荐与搜索场景。

事后来看,这几年的积累对他后来的职业轨迹至关重要。

一方面,他在阿里最核心的电商业务里完成了大规模工程落地的训练,知道怎么把实验室里的算法落地。

另一方面,他在这个过程中结识了一支愿意跟他走的核心团队。

2020年前后,周畅的工作方向开始转变。

阿里达摩院启动了一个叫做Multi-Modality to Multi-Modality Multitask Mega-transformer(多模态到多模态多任务超大规模Transformer模型)的项目,下文简称M6。

这个项目由阿里与清华大学联合推出。周畅是这个项目的核心参与者,与他一起署名的还有两个后来在千问故事里反复出现的名字:林俊旸和周靖人。

2021年3月,M6正式发布,参数规模1000亿,是当时全球多模态预训练领域最大的模型。3个月后,达摩院进一步将M6推到了万亿参数级别,并且在训练效率上做了大幅优化。

与同等规模的模型相比,M6的能耗降低超过八成,效率提升近11倍。

M6在中文场景下实现了文本与图像等多模态的统一预训练,构建了一个超过1.9TB图像和292GB文本的大规模中文多模态数据集,覆盖百科、网页、商品描述等多种场景。

这套方法论后来被直接应用到阿里的电商推荐和内容生成业务中,M6-Rec等衍生工作在阿里集团内部获得了广泛部署。

论文发表于KDD 2021这类的顶会上,周畅与林俊旸、周靖人共同署名。

还有一点很重要,M6也是Qwen在多模态方面的技术前身。

2023年,ChatGPT在全球范围内引发大模型热潮,阿里迅速整合达摩院资源组建通义实验室。周畅在M6的技术基础上带队研发通义千问大模型,担任技术负责人,直接向阿里云CTO周靖人汇报。

接下来的一年多时间里,周畅团队先是在2023年8月首次开源Qwen-7B,此后陆续推出Qwen-VL视觉语言模型Qwen-Audio音频理解模型、CodeQwen代码模型,以及Qwen1.5-MoE混合专家模型,覆盖了文本、视觉、音频、代码等多个模态方向。

2024年6月,也就是周畅离职前夕,千问团队发布了Qwen2。前文提到了,Qwen2取得了巨大的成功,也让阿里在整个开源模型界获得了不小的名声。

截至目前,周畅的论文累计被引用超过30000次。其中引用最多的一篇就是Qwen2技术报告,被引用次数超过 8000 次。

如果学术论文也按微信公众号的文章那么算,这篇大概可以理解为是10万+。

到周畅离开时,通义千问开源模型的累计下载量已突破700万次。

千问能走到今天,离不开周畅搭建的那套从M6延续下来的技术根基。

02

Seed多模态掌门

2024年7月,网传周畅即将离职创业。

当时他还在阿里云系统中,尚未正式走完流程,但多个独立信源确认他已经决定要走。离职时,他还签署了竞业协议。

然后事情的发展出乎所有人意料。

仅仅两个多月后的10月,周畅就被曝出已经低调加入字节跳动。不是创业,是跳槽,而且跳到了阿里最直接的竞争对手那里。

字节给周畅开出的条件4-2职级(也有知情人称其现在职级为5-1)、八位数年包。

换算成阿里职级,这大约相当于连跳两级、薪资也翻好几倍。随行的团队成员也拿到了4-1、3-2的职级。

2024年11月,阿里正式申请竞业仲裁的消息传开,接近通义的业内人士确认“情况属实”。

“辞职创业就是个幌子,就是怕被竞业,”一位和字节关系很近的猎头,在此前接受第一财经采访时这样说道。“但这次瞒不住了,来字节的不止周畅一个人,他手底下的团队还有十多个人也跟着跳槽了。”

截至2026年3月,这起劳动仲裁的最终审理结果、赔偿裁定等核心信息,涉事的两家AI巨头、包括周畅本人从未对外公开披露。

劳动仲裁案件以不公开审理为法定原则,双方均未发布案件细节。目前能确认的只是阿里提起仲裁后,案件已按法定流程完成审理。

加入字节后,周畅被安排在Seed团队的“多模态交互与世界模型”部门。

Seed是字节跳动的大模型与基础研究团队,也是整个公司在AI方向上最受重视的业务之一,对周畅来说也属于是老本行了。

2025年2月,一个重要人物的到来改变了Seed的格局。前谷歌DeepMind研究副总裁、谷歌最高职级L10的谷歌Fellow吴永辉加入字节,担任Seed基础研究负责人,直接向CEO梁汝波汇报。

吴永辉是南京大学校友,在谷歌工作了17年的老将,曾主导谷歌神经机器翻译系统GNMT的研发,也参与了Gemini大模型的工作。

吴永辉的到来重构了Seed团队的汇报架构,多名算法和技术负责人被重新安排向吴永辉汇报,其中就包括周畅。

从后来的发展来看,吴永辉是非常看重周畅的。

2025年7月,字节豆包视觉多模态生成负责人杨建朝宣布“暂时休息”。杨建朝师从被称为“计算机视觉之父”的黄煦涛,在字节负责文生图、文生视频等视觉AI方向。最新消息显示,他正在视频模型领域启动创业。

他休假后,周畅正式接手了这块业务。紧接着,视觉基础模型研究负责人冯佳时也离职。

两次人事变动叠加,周畅的管辖范围从原来的多模态交互和世界模型,扩展到了文生图Seedream、文生视频Seedance等全线视觉AI产品。至此,他已经成为Seed团队中多模态方向的主要负责人。

03

推出Seedance 2.0震惊世界

接手视觉全线之后,周畅团队把Qwen时期的高密度产出模式带到了Seed里。

文生图方向,团队完成了Seedream从3.0到4.0再到5.0的快速迭代。

Seedream 3.0实现了原生2K输出和3秒级生成速度,Seedream 4.0将分辨率推至4K并统一了生成与编辑架构,2026年2月发布的Seedream5.0 进一步引入了物理感知和语义推理能力。

文生视频方向的成果更是显著。

文章开头就提到,Seedance 2.0在2026年2月7日低调上线,其带来的影响却远超预期。

Seedance 2.0支持原生2K分辨率、多镜头叙事、四模态输入(文本+图像+视频+音频)、多语种口型同步等专业级功能。

经过实际测算,一个5秒特效镜头的制作成本,可以从3000块钱(人力一个月)降至3块钱(AI两分钟)。

短剧行业也因此被改写成为“AI短剧行业”,DataEye预估,受AI技术降本增效的推动,2026年国内漫剧用户规模将从2025年的约1.2亿增至2.8亿。

值得一提的是,最新消息显示,此前离职的Qwen大模型后训练负责人郁博文,已正式加入字节跳动,担任Seed团队视觉模型与多模态交互团队后训练负责人。

这位Qwen来的后辈,与周畅在Seed再一次携手共事。

事实上,Seed团队近年来,一直都有阿里相关业务的核心团队成员转身来投,这一趋势可以追溯到周畅入职的数年前。

例如,曾在阿里负责拍立淘等项目、担任视觉搜索负责人的黄伟麟,在2020年前后离开阿里并加入字节视觉与多模态研究体系;

阿里前语音AI负责人卢璐则2022年前后加入字节,负责语音与多模态大模型研究;

此外,曾在达摩院从事文档理解与多模态研究的叶清浩,在2022年前后离开阿里,其学术主页目前显示任职于字节Seed团队。

换言之,字节的多模态研究体系里,阿里来的“外援”还真不少。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10