说明：两家都没有完整公开全部训练数据集明细，下面对比基于官方技术报告、公开披露信息，不包含未公开的内部私有语料。豆包底层是字节跳动自研 Seed 系列基座；DeepSeek 是深度求索自研基座。

豆包（Seed） vs DeepSeek 训练数据核心区别

1、数据源构成差异

豆包（Seed）

1. 中文互联网通用语料占比高：网页、书籍、百科、社区问答、新闻资讯；包含字节生态内合规文本语料，短视频文案、社交对话、生活化网络文本，对网络流行语境、中文口语、日常对话覆盖很强。
2. 原生多模态数据：预训练混入大量图文、图像‑文本配对数据，这是 DeepSeek 基础版本较弱的一块。
3. 也包含公开书籍、论文、GitHub 代码，但代码、数学、学术论文不是侧重点；代码主要做基础通用能力，不是专项强化。
4. 语言：中文优先级更高，兼顾英文，面向国内普通用户场景。

DeepSeek（深度求索）

1. 专项技术类数据权重很高：大规模精选 GitHub 开源代码、arXiv 计算机 / 数学论文、数学解题数据集（DeepSeek‑Math 专项语料），专门为代码、数学推理、逻辑解题构建大规模高质量子集。
2. 通用网页来自 Common Crawl 等公开网页库，做多层过滤，优先保留高质量技术、学术文本；相对减少低质量闲聊、碎片化网络口语。
3. 中英文混合，英文技术文献占比显著高于豆包；基础版文本模型，原生多模态数据少。
4. 策略：重质量，适度牺牲低价值海量语料，代码与数学是核心数据投入方向。

2、数据侧重点带来的能力差异

3、数据处理与训练范式区别

1. 豆包 Seed

• 区分「可验证数据（数学代码）」和「创作类数据」两套清洗流水线；
• 兼顾通用知识、创意写作、多模态；
• SFT 微调大量使用真实中文对话样本，对齐普通人聊天习惯。

2. DeepSeek

• 多层质量门禁，对代码、数学样本做严格筛选过滤；
• 专门构建大规模数学推理数据集；R1 版本大量加入推理思维链样本；
• 指令数据偏向解题、开发、逻辑任务。

4、边界提醒

1. 两者都用公开网页、书籍、开源代码等公开资源，基础通用知识部分会重叠，差异主要来自各部分语料的权重、筛选偏好、专项数据集。
2. 微调数据也会造成表现差异：不是只有预训练数据，SFT、RLHF/R1 微调数据同样会改变输出风格。
3. 没有公开完整数据集，以上是基于公开技术文档总结，无法得到精确百分比。