2026年秋招：大模型公司不再高溢价抢应届生

水温变化。 作者 / 马舒叶 来源 / 白鲸实验室 （ID：whale-lab） “你想得太好了，从7月开始准备到现在，我一个Offer也没有。”被问及今年的秋招结果，双211高校应届生西木有点沮丧地回答。 他在头部半导体公司、互联网公司都有过实习，实习岗位也大多跟大模型推理和训练框架优化有关。Agent拿不到面试，为了提升秋招时的竞争力，他索性放弃了门槛更低的Agent开发，转向技术门槛更高、需要实际接触GPU集群的训练Infra。 有一次他差点拿到字节的Offer，面试到第四轮，然后就没有结果了。到了9月，他发现情况更糟，面试机会都少了。 他不是唯一一个遇到这种情况的人。去年，他所在的研究生实验室几乎没有人拿到大厂实习，但毕业时大家最终各有去处。今年，实验室里人人都有实习，有人甚至攒了三段。可到10月，按照西木的观察，还没有人拿到正式Offer。 一位华五本科、Top2直博，有基模实习经历的学生，参加了Seed、腾讯混元、阿里等模型团队的面试，却迟迟没有等来明确结果。 另一位拥有五篇A类论文、一作或共同一作经历、累计论文引用超过600次的硕士生，7月开始投递各家大模型人才计划。绝大多数流程停留在一面，便杳杳无音了。 模型公司过去两年都爱争夺的年轻人，突然在2026年的秋招面前不香了。 一位长期服务AI native公司的猎头告诉我们，去年许多模型公司还在建设团队，抢的是能够把一个方向先做起来的人。今年团队已经建立，他们需要的就不再是相似能力的应届生，换言之，他们希望新加入的人，能解决现有团队尚未解决的问题。 字节招聘结构颇有代表性。集团2026年春季ByteIntern招聘计划超过7000人，其中研发类超过4800人。同时，4月1日Seed单独启动约100人的全球人才专项，2027届Seed招人不再单独设立Top Seed计划，其他前沿人才招聘也不再单独设立筋斗云人才计划。 风起了，身在其中的应届生没有迎来一个“暖冬”。 大模型公司，不缺同一种人 井景就读于复旦大学。2025年底，从事后训练算法研究的他，同时拥有三份不错的实习机会，既有互联网大厂和基模头部厂商的Agent工程师岗位，也有一家互联网大厂的基模研发岗位。 三选一，并不难。在大模型行业内部，长期存在一条不成文的技术岗位排序：预训练最接近模型能力的源头，后训练次之，再往下是应用和工程开发。 虽然这种排序未必反映实际技术贡献，但对于希望进入前沿研发的学生来说，能够进入基模团队，往往意味着更好的资源、更大的训练规模，以及更广的职业选择。 他义无反顾的选择了基模研发岗位。但入职后，实际经历与想象有很大差距。 入职最初一周，他的主要任务是熟悉文档、配置环境，之后很长一段时间，只有代码维护、测试和调研工作。将近三个月过去，他没有积累多少实际产出。直到4月，他才正式接触预训练和后训练相关工作，被分配资源，搭建训练工作流。但工作流搭建完成后，他的任务又变成了维持系统稳定运行。 直到8月，他被告知无法转正，秋招延误，至今没有一个offer。 井景的遭遇或许有个人原因，但也指向了一个容易被忽略的问题，进入基模团队，和真正参与核心模型研发，并不是一回事。 过去，模型公司从零搭建团队，需要大量研究员和工程师完成训练框架、数据处理、实验流程等基础工作。基模实习意味着可以接触重要的研发任务。但当模型训练体系逐渐成熟，工作开始分层。少数核心研究员决定训练策略和技术路线，工程师负责不同模块的开发与优化，更多工作变成维护已经运行的系统。 一位猎头拿视频模型打了个比方。2026年，Seedance已经证明了字节在视频生成上的技术能力。但一个已经拥有成熟研发团队、完成阶段性技术突破的部门，未必还需要以高溢价招聘大量经验相似的应届生。 “一个全球已经做出最好技术的团队，不会再花高溢价的钱，招一些来了以后对我没有什么增量的人。”这位猎头说。 还有一个更深层的限制，算力。对于部分前沿模型团队而言，当前的瓶颈可能更多来自算力，而不是研发人员数量。 一位今年入职头部模型厂商、从事训练Infra的应届生表示，大模型训练，不是增加一倍工程师就能同时开展一倍实验。如果GPU集群规模、实验排期和训练资源已经接近约束，更多研究员未必能以相同比例加快模型研发。 算力紧张也可能反过来推高训练系统优化、并行计算和算法效率人才的价值，也提示了一种不同于传统互联网行业的用人逻辑。模型公司已经有了人、训练体系，继续扩招能带来的研发增量，开始成为需要认真计算的问题。 最前沿的海外模型公司已经出现人才结构的变化。10月16日，Anthropic公布了一份关于自身就业结构变化的研究。2025年初，初级技术人员占公司技术部门新招聘人数的27%，到了2026年，这一比例已经下降至9%。 今年1月，Anthropic内部就开始讨论初级技术人员

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