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“抖音”算法及模型备案公示说明
平台：即梦AI/字节
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2026年05月15日

🤖 AI智能分析

分析时间: 2026年05月15日
好的，作为一名严谨的政策分析专家，我已对您提供的两个版本的文件进行了细致的比较分析。以下是基于时间顺序的深度分析报告。 *** ### 抖音算法及模型备案公示说明 · 版本变更分析报告 **报告日期:** 2026年05月16日 **分析对象:** * **旧版本:** 更新于 2026年05月08日 * **新版本:** 更新于 2026年05月15日 --- #### 1. 总体评估 本次从 **2026年05月08日** 至 **2026年05月15日** 的更新，属于 **实质性条款变更**。 其核心变化在于显著扩展了算法的应用场景与描述范围，特别是将电商、生活服务业务的推荐逻辑明确整合进核心算法说明中，并新增了对不良信息治理功能的描述以及一个新的生成式模型。这表明平台在深化商业化功能的同时，也在响应监管要求，更全面地披露其算法在安全治理方面的应用。 #### 2. 详细变更点分析 以下是本次更新中识别出的所有实质性变更： ##### **一、算法部分** 1. **变更类型:** **修改** (抖音个性化推荐算法) * **变更内容:** 对 **1.1.1 算法基本原理** 中的用户“行为信息”进行了扩展。旧版本仅包含“点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享及交易的操作相关记录”。新版本将其细化为“点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享的操作相关记录；**以及对电商/生活服务商家发布的商品及服务信息相关的点击、浏览、搜索、分享、购买与履约等交易的操作相关记录**”。同时，推送目标也从“用户可能更感兴趣的内容”扩展为“用户可能更感兴趣的 **内容、以及用户可能更感兴趣的电商/生活服务商家及其发布的商品及服务信息**”。 * **潜在影响:** 此修改将抖音的核心推荐逻辑与电商、生活服务业务进行了强绑定，向用户明确告知其行为不仅用于内容推荐，也会被用于商品和服务的推荐。这提升了用户对平台商业化推荐机制的透明度认知。 2. **变更类型:** **修改** (抖音个性化推荐算法) * **变更内容:** 对 **1.1.3 算法应用场景** 进行了修改。旧版本表述为“图文或视频、商品及服务（广告）等内容的推荐”。新版本调整为“图文或视频、商品及服务（**包括不限于广告**）等内容的推荐”，并**新增**一条说明：“**本算法在电商/生活服务业务场景下的具体应用详见‘抖音电商’算法公示说明、‘抖音生活服务’算法公示说明。**” * **潜在影响:** 这一修改不仅扩展了所推荐“商品及服务”的范围，更重要的是，它通过引用外部专项说明，将本文件定位为总览性质的文件。用户若想了解特定商业场景下的算法细节，需查阅更详细的专项说明。这是一种更结构化、更透明的信息披露策略。 3. **变更类型:** **修改** (抖音个性化推荐算法) * **变更内容:** 对 **1.1.4 算法目的意图** 进行了微调。旧版本为“帮助用户提高获取**优质信息**的效率”。新版本为“帮助用户提高获取**优质信息、优质商品及服务信息**的效率”。 * **潜在影响:** 增加了“优质商品及服务信息”，与前述基本原理和应用场景的修改保持一致，进一步明确了抖音推荐算法在商业领域的价值主张。 4. **变更类型:** **修改** (头条搜索算法) * **变更内容:** 对 **1.2.2 算法运行机制** 中的搜索对象进行扩展。旧版本为“从海量的内容（包括但不限于网页、视频、图片等所有可被检索的对象）”。新版本在该描述后**新增**“**，以及电商/生活服务相关商家、商品及服务信息**”。 * **潜在影响:** 与个性化推荐算法的变更相同，此次修改明确了搜索功能也深度整合了电商和生活服务数据，用户搜索将能直接返回商家和商品信息。 5. **变更类型:** **修改** (头条搜索算法) * **变更内容:** 对 **1.2.3 算法应用场景** 进行了扩展。旧版本仅为“主要应用于抖音短视频搜索功能”。新版本修改为“在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要应用于抖音短视频搜索功能，**以及电商/生活服务相关的商家、商品及服务搜索功能**”，并**新增**一条说明：“**本算法在电商/生活服务业务场景下的具体应用详见“抖音电商”算法公示说明、“抖音生活服务”算法公示说明。**” * **潜在影响:** 明确声明了抖音的搜索功能已超越短视频内容搜索，成为覆盖商品和本地服务的综合搜索平台。同样，通过引用外部专项说明，保持了信息披露的层级化。 6. **变更类型:** **修改** (豆包大模型算法) * **变更内容:** 对 **2.2.3 算法应用场景** 进行了大幅度和更具体的修改。 * 旧版本描述为：“主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、智能分析、智能文本生成、客服、AI笔记、AI智选资讯/AI资讯等相关场景...” * 新版本将其拆分为两部分：首先，**新增**了高度概括的功能性描述“**应用场景包括智能对话交互、智能文本生成、语义理解解析、信息检索问答、智能分析推理等，以及违法信息和不良信息的识别、研判及治理**”；其次，对具体应用场景进行了微调，例如将“客服”改为“**抖音客服**”，并**新增**了“**AI求真**”、“**AI创作**”等新场景，删除了原描述中笼统的“智能分析”。 * **潜在影响:** 这是本次更新最重要的变化之一。它清晰地揭示了抖音大模型在内容安全治理方面的应用，即“识别、研判及治理违法信息和不良信息”。这体现了平台在AI应用合规上的责任担当，并增加了对用户的透明度，告知其AI不仅用于创造，也用于监管。新增的“AI求真”、“AI创作”等场景也表明了大模型应用正在多元化发展。 ##### **二、大模型部分** 7. **变更类型:** **修改** (豆包大模型) * **变更内容:** 对 **1.2 模型应用场景** 的描述，其修改内容与上文所述“豆包大模型算法”的新增描述完全一致，即**新增**了关于大模型用于“智能对话交互...及违法信息和不良信息的识别、研判及治理”的功能性描述。 * **潜在影响:** 与算法部分的修改相呼应，强调了“豆包大模型”这一实体模型本身也承担着内容安全治理的任务，使得模型层面的信息披露更加完整。 8. **变更类型:** **新增** (大模型部分) * **变更内容:** **新增**了“**模型名称：豆包图生视频模型**”及其备案信息。具体如下： * 3.1 模型备案编号: **Beijing-DouBaoShiPinShengCheng-202503180061** * 3.2 模型应用场景: **主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI图生视频功能。** * **潜在影响:** 这是一个重要的功能增量。意味着抖音的AI生成能力从“文生图”正式扩展至“图生视频”。这符合行业大模型应用的发展趋势（从图文到视频）。该模型的备案，使得抖音的AI内容生成生态的法律合规框架更加完善，同时向用户明确告知了其新的视频创作能力来源。 #### 3. 结论 本次更新是抖音对其算法与模型服务信息披露的一次重要且系统性的升级。核心变化体现在两个维度：一是**将日益壮大的电商和生活服务业务深度整合进核心算法（推荐、搜索）的说明中**，向用户揭示了商业逻辑的运行基础，并通过设立专项说明来建立更透明的信息披露体系；二是**积极响应监管导向，明确披露了AI大模型在内容安全治理方面的作用**，并新增了“图生视频模型”以反映技术的实际进步。 总体而言，此次更新使《说明》覆盖了更广的业务场景和更深的技术应用，显著提升了对用户（特别是对平台商业化逻辑和AI治理机制感兴趣的用户）的透明度。这是一个积极的信号，表明平台在努力平衡商业发展与合规要求。 --- *分析由 DeepSeek 提供*
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1 为依法保障用户对抖音算法及模型服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等的知情权，告知用户抖音提供的算法及模型服务的备案情况，我们制定本《“抖音”算法及模型备案公示说明》，帮助用户了解在使用抖音产品和服务的过程中我们如何通过算法及模型技术向用户提供信息和服务，充分保障用户的合法权益。 1 为依法保障用户对抖音算法及模型服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等的知情权，告知用户抖音提供的算法及模型服务的备案情况，我们制定本《“抖音”算法及模型备案公示说明》，帮助用户了解在使用抖音产品和服务的过程中我们如何通过算法及模型技术向用户提供信息和服务，充分保障用户的合法权益。
2 一、算法个性化推荐类1.1算法名称：抖音个性化推荐算法1.1.1算法基本原理抖音个性化推荐算法基于系统收集的用户设备信息、位置信息以及在使用产品时的行为信息（行为信息包括用户在访问/使用产品时的点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享及交易的操作相关记录），通过对上述信息进行自动分析和计算，根据计算结果从信息候选池中筛选出用户可能更感兴趣的内容进行推送。 2 一、算法个性化推荐类1.1算法名称：抖音个性化推荐算法1.1.1算法基本原理抖音个性化推荐算法基于系统收集的用户设备信息、位置信息以及在使用产品时的行为信息（行为信息包括用户在访问/使用产品时的点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享的操作相关记录；
3 抖音个性化推荐算法会根据用户在使用产品过程中的浏览行为对推荐模型进行实时反馈，不断调整优化推荐结果，更好地向用户提供优质内容。 3 以及对电商/生活服务商家发布的商品及服务信息相关的点击、浏览、搜索、分享、购买与履约等交易的操作相关记录），通过对上述信息进行自动分析和计算，根据计算结果从信息候选池中筛选出用户可能更感兴趣的内容、以及用户可能更感兴趣的电商/生活服务商家及其发布的商品及服务信息进行推送。
4 抖音个性化推荐算法会根据用户在使用产品过程中的上述信息和行为对推荐模型进行实时反馈，不断调整优化推荐结果，更好地向用户提供优质内容。
4 1.1.2算法运行机制抖音个性化推送算法主要是基于用户历史的点击、时长、点赞、评论、分享、转发、不喜欢等行为数据，通过深度学习技术框架建立模型，预估用户对某个内容产生互动的概率，针对预估内容使用排序、打散、干预等机制和策略后，再向用户进行推荐。 5 1.1.2算法运行机制抖音个性化推送算法主要是基于用户历史的点击、时长、点赞、评论、分享、转发、不喜欢等行为数据，通过深度学习技术框架建立模型，预估用户对某个内容产生互动的概率，针对预估内容使用排序、打散、干预等机制和策略后，再向用户进行推荐。
5 用户行为参考三个维度作为样本进入机器学习模型里训练，训练的结果用于更新用户模型和推荐新的内容。 6 用户行为参考三个维度作为样本进入机器学习模型里训练，训练的结果用于更新用户模型和推荐新的内容。
6 为了避免“信息茧房”问题的出现，抖音个性化推荐算法专门设计了“兴趣探索”机制。 7 为了避免“信息茧房”问题的出现，抖音个性化推荐算法专门设计了“兴趣探索”机制。
7 一方面每次推荐都会选择用户过去不常观看的内容类目进行一定比例的推荐。 8 一方面每次推荐都会选择用户过去不常观看的内容类目进行一定比例的推荐。
8 另一方面每次获取推荐内容的过程中会特别增加一条随机内容来保障用户可见内容的多样性。 9 另一方面每次获取推荐内容的过程中会特别增加一条随机内容来保障用户可见内容的多样性。
9 1.1.3算法应用场景抖音个性化推荐算法在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要用于图文或视频、商品及服务（广告）等内容的推荐。 10 1.1.3算法应用场景抖音个性化推荐算法在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要用于图文或视频、商品及服务（包括不限于广告）等内容的推荐。
10 1.1.4算法目的意图帮助用户提高获取优质信息的效率。 11 本算法在电商/生活服务业务场景下的具体应用详见“抖音电商”算法公示说明、“抖音生活服务”算法公示说明。
12 1.1.4算法目的意图帮助用户提高获取优质信息、优质商品及服务信息的效率。
11 1.1.5备案编号网信算备110108823483902220017号1.2算法名称：头条搜索算法1.2.1算法基本原理头条搜索算法主要利用自然语言处理、点击模型和大规模的图模型等深度学习技术来不断提高搜索结果的准确性、时效性、权威性，缩短用户的搜索时间，提高搜索效率和质量。 13 1.1.5备案编号网信算备110108823483902220017号1.2算法名称：头条搜索算法1.2.1算法基本原理头条搜索算法主要利用自然语言处理、点击模型和大规模的图模型等深度学习技术来不断提高搜索结果的准确性、时效性、权威性，缩短用户的搜索时间，提高搜索效率和质量。
12 1.2.2算法运行机制头条搜索算法主要通过对用户查询内容的意图分析，从海量的内容（包括但不限于网页、视频、图片等所有可被检索的对象）中找到和用户需求相关程度最高的搜索结果，综合考量内容相关性、时效性、权威性等因素后返回给用户。 14 1.2.2算法运行机制头条搜索算法主要通过对用户查询内容的意图分析，从海量的内容（包括但不限于网页、视频、图片等所有可被检索的对象，以及电商/生活服务相关商家、商品及服务信息）中找到和用户需求相关程度最高的搜索结果，综合考量内容相关性、时效性、权威性等因素后返回给用户。
13 1.2.3算法应用场景头条搜索算法主要应用于抖音短视频搜索功能。 15 1.2.3算法应用场景头条搜索算法在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要应用于抖音短视频搜索功能，以及电商/生活服务相关的商家、商品及服务搜索功能。
14 1.2.4算法目的意图主要旨在提高用户主动获取信息的效率，优化并提升用户对图文或视频、商品及服务（广告）等搜索结果的满意度。 16 本算法在电商/生活服务业务场景下的具体应用详见“抖音电商”算法公示说明、“抖音生活服务”算法公示说明。
17 1.2.4算法目的意图主要旨在提高用户主动获取信息的效率，优化并提升用户对图文或视频、商品及服务（包括不限于广告）等搜索结果的满意度。
15 1.2.5备案编号网信算备110108823483904220019号1.3算法名称：头条热榜算法1.3.1算法基本原理头条热榜算法主要是基于自然语言处理、深度学习和统计技术，结合用户在产品内真实的互动情况，聚合并计算同类信息的实时热度数值，并按照该值进行排序、展示。 18 1.2.5备案编号网信算备110108823483904220019号1.3算法名称：头条热榜算法1.3.1算法基本原理头条热榜算法主要是基于自然语言处理、深度学习和统计技术，结合用户在产品内真实的互动情况，聚合并计算同类信息的实时热度数值，并按照该值进行排序、展示。
16 1.3.2算法运行机制头条热榜算法主要是根据用户在各产品内真实的浏览、点击、搜索等互动数据，聚合并计算同类信息（如同一事件、同一话题项下的内容）的整体热度数值，并根据社区规范进行筛选，将事件、话题或内容根据实时热度值从高到低排序，并将榜单展示给用户。 19 1.3.2算法运行机制头条热榜算法主要是根据用户在各产品内真实的浏览、点击、搜索等互动数据，聚合并计算同类信息（如同一事件、同一话题项下的内容）的整体热度数值，并根据社区规范进行筛选，将事件、话题或内容根据实时热度值从高到低排序，并将榜单展示给用户。
17 1.3.3算法应用场景头条热榜算法目前在抖音及具有对应功能的抖音关联版本端内服务于抖音热榜功能。 20 1.3.3算法应用场景头条热榜算法目前在抖音及具有对应功能的抖音关联版本端内服务于抖音热榜功能。
18 1.3.4算法目的意图主要目的是为了帮助用户快速获取权威、全面、新鲜的热点资讯，避免出现信息茧房。 21 1.3.4算法目的意图主要目的是为了帮助用户快速获取权威、全面、新鲜的热点资讯，避免出现信息茧房。
19 1.3.5备案编号网信算备110108823483903230017号生成合成类2.1算法名称：剪映特效算法2.1.1算法基本原理剪映特效算法主要是基于图片视频的编解码、内容理解、视频剪辑、端上渲染等技术输出符合用户需求的结果，并在部分特效中加入智能化的图像处理与深度学习技术，以降低用户操作门槛并提升整体输出质量。 22 1.3.5备案编号网信算备110108823483903230017号生成合成类2.1算法名称：剪映特效算法2.1.1算法基本原理剪映特效算法主要是基于图片视频的编解码、内容理解、视频剪辑、端上渲染等技术输出符合用户需求的结果，并在部分特效中加入智能化的图像处理与深度学习技术，以降低用户操作门槛并提升整体输出质量。
20 2.1.2算法运行机制剪映特效算法主要是通过接收用户的图片视频或摄像头输入，对图片或视频进行渲染处理与格式转换，然后输出符合用户需求的结果。 23 2.1.2算法运行机制剪映特效算法主要是通过接收用户的图片视频或摄像头输入，对图片或视频进行渲染处理与格式转换，然后输出符合用户需求的结果。
21 部分算法还会在渲染处理前增加深度学习模型处理环节，以提升整体输出效果。 24 部分算法还会在渲染处理前增加深度学习模型处理环节，以提升整体输出效果。
22 上述模型通过离线训练与加密处理后得到。 25 上述模型通过离线训练与加密处理后得到。
23 2.1.3算法应用场景剪映特效算法在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要用于发布功能。 26 2.1.3算法应用场景剪映特效算法在抖音及具有对应功能的抖音关联版本中，主要用于发布功能。
24 2.1.4算法目的意图剪映特效算法主要目的在于提供简单、易用的视频剪辑能力和视频模板，帮助用户轻松记录生活。 27 2.1.4算法目的意图剪映特效算法主要目的在于提供简单、易用的视频剪辑能力和视频模板，帮助用户轻松记录生活。
25 2.1.5备案编号网信算备110108823483901230015号2.2算法名称：豆包大模型算法2.2.1算法基本原理豆包大模型算法是一种基于Transformer架构的语言模型，通过前文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。 28 2.1.5备案编号网信算备110108823483901230015号2.2算法名称：豆包大模型算法2.2.1算法基本原理豆包大模型算法是一种基于Transformer架构的语言模型，通过前文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。
26 其中运用的新技术主要是基于Transformer架构的语言模型和基于人类反馈的强化学习，前者建模了大量蕴含在自然语言中的知识，后者使得模型可以通过对话方式提供合适的内容。 29 其中运用的新技术主要是基于Transformer架构的语言模型和基于人类反馈的强化学习，前者建模了大量蕴含在自然语言中的知识，后者使得模型可以通过对话方式提供合适的内容。
27 2.2.2算法运行机制豆包大模型算法在用户提出问题后，识别用户的需求，通过预先学习与全网搜索内容，在对话框中或落地页中展示对应的结果。 30 2.2.2算法运行机制豆包大模型算法在用户提出问题后，识别用户的需求，通过预先学习与全网搜索内容，在对话框中或落地页中展示对应的结果。
28 该模型首先通过大规模无监督的预训练学习语言的统计规律和知识，然后进行有监督的微调让模型学会遵循用户的指令，最后通过强化学习训练让模型生成合适的内容。 31 该模型首先通过大规模无监督的预训练学习语言的统计规律和知识，然后进行有监督的微调让模型学会遵循用户的指令，最后通过强化学习训练让模型生成合适的内容。
29 2.2.3算法应用场景豆包大模型算法主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、智能分析、智能文本生成、客服、AI笔记、AI智选资讯/AI资讯等相关场景，以及抖音内接入的豆包服务。 32 2.2.3算法应用场景豆包大模型算法应用场景包括智能对话交互、智能文本生成、语义理解解析、信息检索问答、智能分析推理等，以及违法信息和不良信息的识别、研判及治理；
33 主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、抖音客服、AI笔记、AI智选资讯/AI资讯、AI求真、AI创作等相关场景，以及抖音内接入的豆包服务。
30 2.2.4算法目的意图豆包大模型算法旨在提升用户获取信息效率，扩展知识边界，通过提供优质问答交互等服务，帮助用户深入了解世界。 34 2.2.4算法目的意图豆包大模型算法旨在提升用户获取信息效率，扩展知识边界，通过提供优质问答交互等服务，帮助用户深入了解世界。
31 2.2.5备案编号网信算备110108823483901230031号二、大模型模型名称：豆包大模型1.1模型备案编号Beijing-YunQue-20230821 1.2模型应用场景豆包大模型主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、智能分析、智能文本生成、客服、AI笔记、AI智选资讯/AI资讯等相关场景，以及抖音内接入的豆包服务。 35 2.2.5备案编号网信算备110108823483901230031号二、大模型模型名称：豆包大模型1.1模型备案编号Beijing-YunQue-20230821 1.2模型应用场景豆包大模型应用场景包括智能对话交互、智能文本生成、语义理解解析、信息检索问答、智能分析推理等，以及违法信息和不良信息的识别、研判及治理；
32 模型名称：豆包文生图模型2.1模型备案编号Beijing-FuLuGua-20231205 2.2模型应用场景豆包文生图模型主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的应用程序内的AI文生图功能。 36 主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、抖音客服、AI笔记、AI智选资讯/AI资讯、AI求真、AI创作等相关场景，以及抖音内接入的豆包服务。
37 模型名称：豆包文生图模型2.1模型备案编号Beijing-FuLuGua-20231205 2.2模型应用场景豆包文生图模型主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的应用程序内的AI文生图功能。
38 模型名称：豆包图生视频模型3.1模型备案编号Beijing-DouBaoShiPinShengCheng-202503180061 3.2模型应用场景豆包图生视频模型主要应用于抖音及具有对应功能的抖音关联版本的网站或应用程序内的AI图生视频功能。