近年来，大规模语言模型（LLM）预训练技术的进展表明，单纯增加数据量最终将导致收益递减，触及“数据瓶颈”。为此，利用合成数据进行预训练逐渐成为突破性能极限的有前景范式。然而，影响合成数据质量的关键因素至今仍缺乏深入理解。在本工作中，我们提出 BeyondWeb——一种合成数据生成框架，能够生成高质量的预训练用合成数据。BeyondWeb 显著扩展了传统网络规模数据集的能力，在涵盖14项基准测试的综合评估中，其性能分别优于当前最先进的合成预训练数据集 Cosmopedia 和 Nemotron-CC 的高质量合成子集（Nemotron-Synth），提升幅度分别高达5.1个百分点（pp）和2.6个百分点。在训练效率方面，BeyondWeb 相较于开源网络数据实现最高达7.7倍的加速，相较 Nemotron-Synth 也提升2.7倍。值得注意的是，仅用1800亿个token在 BeyondWeb 上训练的30亿参数模型，其性能已超过在 Cosmopedia 上训练相同token数量的80亿参数模型。此外，我们基于 BeyondWeb 提供了关于合成数据预训练的若干关键洞见：哪些因素驱动其性能优势、应如何选择并重构哪些数据、以及模型规模与模型家族对数据质量的影响。总体而言，我们的研究表明，生成高质量合成预训练数据并无“万能解法”；最优结果需要协同优化多个因素，这一过程极具挑战性，既需要严谨的科学方法，也依赖丰富的实践经验。盲目采用简单方法可能仅带来有限提升，甚至付出高昂代价；而经过精心设计与实施的方法，则可实现颠覆性突破，BeyondWeb 正是这一理念的有力例证。