#Seedream 5.0 Lite
從Gemini到豆包:全球兩大AI巨頭為何走上同一條路?
視訊模型Seedance 2.0、圖像模型Seedream 5.0 Lite連續刷屏後,2月14日,字節跳動正式宣佈推出豆包大模型2.0(Doubao-Seed-2.0,簡稱豆包2.0)系列。自2023年,豆包大模型初始測試版上線,2024年正式對外發佈,豆包代際模型版本更新已經過去近一年半時間。其間持續在文字基礎、多模態強化、深度思考、Agent(智能體)執行等方面更新,直至此次版本,在2.0全能力升級。此次備受關注的2.0版本,具備全端模型矩陣 + 多模態理解 + 企業級 Agent + 極致成本四大差異化優勢,已躋身全球第一梯隊,成為 Agent 時代的關鍵玩家。在多項公開測試集上表現突出,接近Google Gemini3,和具備更高性價比。字節跳動官方明確表示,旗艦版豆包2.0 Pro“面向深度推理與長鏈路任務執行場景,全面對標GPT 5.2與Gemini 3 Pro”。從技術參數到產品定位,豆包2.0與Google Gemini的相似性正在從“對標”走向“一致”。而這種“一致”並非偶然的“撞車”,本質是全球頂尖AI實驗室在通往通用人工智慧(AGI)路徑上達成的戰略共識——AI最終需要為人類完成任務執行,而這需要對真實世界物理運行規律的理解。版本代際更新此次更新,豆包2.0 系列模型提供 Pro、Lite、Mini 三款不同尺寸的通用 Agent 模型。該系列通用模型的多模態理解能力實現全面升級,並強化了LLM 與Agent 能力,使模型在真實長鏈路任務中能夠穩定推進。同時進一步把能力邊界從競賽級推理擴展到研究級任務,在高經濟價值與科研價值任務評測中達到業界第一梯隊水平。據官方介紹,此次豆包2.0針對大規模生產環境的使用需求進行系統性最佳化,旨在更好地完成真實世界的複雜任務。其中,在語言模型基礎能力上,豆包2.0 Pro旗艦版取得IMO、CMO數學競賽和ICPC程式設計競賽金牌成績,數學和推理能力達到世界頂尖水平。另外,大模型執行長鏈路複雜任務,需要豐富的世界知識。豆包2.0加強了長尾領域知識覆蓋,在SuperGPQA等多項公開測試集上表現突出,科學領域知識測試成績與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當,在跨學科知識應用上也排名前列。在教育、娛樂、辦公等眾多場景中,大模型需要理解圖表、複雜文件、視訊等內容。對此,豆包2.0全面升級多模態理解能力,視覺推理、空間感知、長上下文理解等權威測試均取得業界最佳表現。面對動態場景,豆包2.0強化了對時間序列與運動感知的理解能力。以健身場景為例,接入豆包2.0的智能健身App可即時分析使用者動作視訊,一旦檢測到深蹲姿勢偏移,立即語音糾正——這正是環境感知與主動互動能力的落地。目前,這一能力已延伸至穿搭建議、老人看護等領域。Agent能力是大模型具備行動力的關鍵。測試成績顯示,豆包2.0 Pro在指令遵循、工具呼叫和Search Agent等評測中達到頂尖水平,在HLE-Text(人類的最後考試)上更是獲得54.2的最高分,大幅領先於其他模型。目前,豆包2.0 Pro已在豆包App、電腦客戶端和網頁版上線,使用者選擇專家模式即可對話體驗。火山引擎也已上線豆包2.0系列模型API服務。價格方面,豆包2.0 Pro按“輸入長度”區間定價,32k以內的輸入定價為3.2元/百萬tokens,輸出定價為16元/百萬tokens,相比Gemini 3 Pro和GPT 5.2有較大的成本優勢。豆包2.0 Lite更是極具性價比,綜合性能超越兩個月前發佈的上一代主力模型豆包1.8,百萬tokens輸入價格僅為0.6元。強化執行任務能力此次豆包2.0的全面升級,核心落點在“真實世界複雜任務的執行力”。而這一能力的根基,正是多模態理解層的突破——只有讓模型真正看懂物理世界的動態與邏輯,它才能從“答題者”進化為“執行者”。字節模型團隊觀察到一個典型失衡:語言模型已經可以順利解決競賽難題,但放在真實世界中,它們依然很難端到端地完成實際任務——比如一次性建構一個設計精良、功能完整的小程序。LLM 和 Agent 為什麼在處理現實問題時屢屢碰壁?團隊認為,原因主要來自兩點:真實世界任務往往跨越更長時間尺度、包含多個階段,而現有LLM Agent 難以自主建構高效工作流,並在長時間跨度中積累經驗;真實世界知識具有很強的領域壁壘且呈長尾分佈,各行業的經驗不在訓練語料的高頻區,導致即便模型擅長數學與程式碼,其在專業場景中往往價值有限。在提升了長程任務執行能力的同時,Seed2.0 還進一步降低了推理成本。其模型效果與業界頂尖大模型相當,同時 token 定價降低了約一個數量級。在現實世界的複雜任務中,由於大規模推理與長鏈路生成將消耗大量token,這一成本優勢將變得更為關鍵。另外在多模態理解能力方面,豆包2.0Pro在視覺推理、空間感知、運動理解、長視訊理解等維度,在大多數相關基準測試中取得最高分。此前刷屏AI視訊模型Seedance2.0正是多模態能力支撐的體現之一。Seedance 2.0核心升級主要體現在原聲音畫同步、多鏡頭長敘事、多模態可控生成。使用者輸入提示詞與參考圖,可一鍵生成帶完整原生音軌的多鏡頭視訊,模型自動解析敘事邏輯,確保角色、光影、風格與氛圍高度統一。此前馬斯克點評稱:模型發展非常迅速。據官方介紹,豆包2.0可以處理複雜視覺輸入,並完成即時互動和應用生成。無論是從圖像中提取結構化資訊,還是通過視覺輸入生成互動式內容,Seed2.0都能高效、穩定地完成任務。這正是Gemini一直強調的“原生多模態”能力——不是簡單拼接視覺與語言,而是在底層實現跨模態的深度對齊。豆包2.0的升級方向與Google的Gemini 3 Pro在視訊理解、空間推理上的優勢高度一致。而豆包2.0與Gemini在基礎模型層面均選擇死磕多模態,本質上是在進行一場 “世界模型”的軍備競賽。它們不再滿足於讓AI做一個“語言遊戲高手”,而是希望AI成為一個能看懂、聽懂、理解物理世界複雜性的“數字人類”。只有當模型真正理解了杯子為什麼會碎、人為什麼會笑、視訊裡的人在做什麼動作,它才能在現實世界中可靠地執行任務。 (第一財經)
整整21個月,豆包大模型正式進入2.0時代!
在Seedance 2.0和Seedream 5.0 Lite,一波接一波爆火之後,豆包把完全體拿出來了——豆包大模型2.0。這是時隔21個月以來的最大版本的更新。像Seedance 2.0已經成為全民玩轉的AI,我們也試著做了一個視訊:短短5秒鐘,效果確實是足夠逼真。也難怪老外也開始研究怎麼註冊中國手機號來體驗了……再如Seedream 5.0 Lite,首次支援聯網檢索,生成的圖片也達到了商業化的水平:而就在今天,在視覺模型火爆之後,豆包終於把那個最核心的大腦拿出來了——豆包大模型2.0。整體來看,這次豆包大模型2.0在多模態理解、企業級Agent、推理和程式碼能力上都有了不少的提升:更強多模態理解:在多模態感知、高精度文字提取、圖表理解、空間理解、運動理解、視覺知識和推理、長視訊理解等方面表現出色。企業級Agent能力:模型能更好支援對技能(Skills)的理解和應用,Function Call 、多輪指令遵循、搜尋和工具呼叫能力顯著增強,格式輸出更穩定,支援靈活的上下文管理,更好地支援企業級複雜、長程任務,在資料分析和客服Agent等企業場景中表現出色。數學和程式碼推理能力:模型具備更強推理能力,支援思考長度可調節,且各思考長度下,Tokens效率都有大幅提升。在ICPC、IMO、CMO測試中均獲得金牌成績。更直觀的提升,體現在榜單測評中。例如在MathVista、MathVision、MathKangaroo、MathCanvas等數學推理基準上達到業界最優水平。同時,在 LogicVista、VisuLogic等視覺解謎與邏輯推理基準上,Seed2.0 Pro得分較Seed1.8顯著提升。並且在VLMsAreBiased、VLMsAreBlind、BabyVision等基準中,豆包大模型2.0取得了業界最高分!那麼接下來,還是老規矩,一波實測,走起~零幀手搓《我的世界》首先,我們就要測試最近各家都在主推的程式碼能力。在字節旗下的AI程式設計軟體TRAE中,我們目前就能體驗豆包大模型2.0的能力:我們就先以3D模仿求解器的案例,來小試牛刀一下:你幫我寫一個能解決魔方的群論演算法,然後用前端頁面演示下吧,要求美觀,本地當前資料夾下的所有檔案都可以直接編輯刪除和覆蓋。不難看出,豆包大模型2.0很好的理解了基於群論的智能演算法,並且在視覺和互動上也是比較驚豔。面對複雜的物理模擬,也是不在話下:接下來,我們來一個更加複雜且長任務的測試——3D版大富翁遊戲。請欣賞效果:可以看到,豆包大模型2.0依舊是穩穩拿捏。難度再上一層樓,這次我們直接做一個《我的世界》:同樣也是稍等幾分鐘,高仿版《我的世界》就誕生了:並且豆包官方也展示了通過豆包大模型2.0和TRAE生成的“AI春節廟會”:當然,像模擬可互動的蘋果電腦系統這種任務,也是非常輕鬆實現:除了程式設計之外,像複雜的圖解問題,豆包大模型2.0也是可以輕鬆拿捏。例如我們直接丟給它這樣一張圖:豆包大模型2.0在接收到問題之後,立即給出了正確答案:類似的,複雜的數學問題也是不在話下。由此可見,豆包大模型2.0在推理、程式設計和數學問題上,都有明顯的性能提升。為什麼現在才是2.0的節點?實測下來,最直觀的感受是:豆包大模型2.0變穩了。它不再滿足於陪你聊天,而是試圖幫你寫完一個項目、算出一個難題、畫出一張商用級海報。這也引出了一個問題:為什麼現在才是2.0的節點?過去一年,大模型行業陷入了卷參數和卷價格的混戰。但字節跳動似乎一直在憋大招。這個時間點發佈2.0,或許是因為在資料質量、訓練效率,以及應用效果都突破了一個新的臨界點。特別是在Agent場景下。真正的企業級應用,不是靠聊天解決的,而是靠行動。豆包 2.0 展現出的工具呼叫能力和長程任務規劃能力,顯然是衝著ToB和生產力工具去的。性價比是否更具優勢?答案是肯定的。在測試中我們發現,雖然能力變強了,但推理速度並沒有明顯的延遲。據技術報告顯示,Seed-2.0系列(包括 Pro、Lite、Mini)在同等性能下,通過架構最佳化,大幅提升了Tokens效率。這意味著,企業用它來做客服、做資料分析、寫程式碼,成本會更低。現在,豆包大模型2.0已經全面上線,感興趣的小夥伴可以去試試嘍~ (量子位)