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[业界新闻]字节跳动豆包大模型 2.0 发布:专家模式上线,多数基准达 SOTA 水平 [复制链接]

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2026-02-14
只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2026-02-14 17:17:09
字节跳动宣布,今天,豆包大模型正式进入 2.0 阶段。豆包 2.0(Doubao-Seed-2.0)围绕大规模生产环境下的使用需求做了系统性优化,依托高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力,更好地完成真实世界复杂任务。 *P&OxVz  
oUCS |  
豆包 2.0 系列包含 Pro、Lite、Mini 三款通用 Agent 模型和 Code 模型,灵活适配各类业务场景: h!ZZ2[  
NuHL5C?To  
    豆包 2.0 Pro 面向深度推理与长链路任务执行场景,全面对标 GPT 5.2 与 Gemini 3 Pro; Mp!2`4rD  
G &m>Ov$#&  
    2.0 Lite 兼顾性能与成本,综合能力超越上一代主力模型豆包 1.8; K~P76jAe$  
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    2.0 Mini 面向低时延、高并发与成本敏感场景; ?exALv'B  
O2/%mFS.  
    Code 版(Doubao-Seed-2.0-Code)专为编程场景打造,与 TRAE 结合使用效果更佳。 o@Dk%LxP  
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目前,豆包 2.0 Pro 已在豆包 App、电脑端和网页版上线,用户选择「专家」模式即可对话体验;豆包 2.0 Code 接入了 AI 编程产品 TRAE;面向企业和开发者,火山引擎也已上线豆包 2.0 系列模型 API 服务。 A[K:/tB  
多模态理解能力全面升级,多数基准达 SOTA 水平 }ZxW"5oq  
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豆包 2.0 全面升级了多模态能力,在各类视觉理解任务上均达到世界顶尖水平,视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解能力表现尤为突出,豆包 2.0 Pro 在大多数相关基准测试中取得最高分。 (M4]#5  
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面对动态场景,豆包 2.0 强化了对时间序列与运动感知的理解能力,在 TVBench 等关键测评中处于领先位置,且在 EgoTempo 基准上超过了人类分数,表明它对“变化、动作、节奏”这类信息的捕捉更为稳定,在工程侧可用性更高。 9t,aT!f  
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长视频场景中,豆包 2.0 在大多评测上超越了其他顶尖模型,且在多个流式实时问答视频基准测试中表现优异,能作为 AI 助手完成实时视频流分析、环境感知、主动纠错与情感陪伴,实现从被动问答到主动指导的交互升级,可应用于健身、穿搭等陪伴场景。 }Ox2olUX  
LLM 与 Agent 表现大幅强化,长程任务执行能力提升 s9^"wN YQ  
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提升长程任务执行能力,需要丰富的真实世界知识。通过加强长尾领域知识,豆包 2.0 Pro 在 SuperGPQA 上分数超过 GPT 5.2,并在 HealthBench 上拿到第一名,在科学领域的整体成绩与 Gemini 3 Pro 和 GPT 5.2 相当。 %w;1*~bH  
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在推理和 Agent 能力评测中,豆包 2.0 Pro 在 IMO、CMO 数学奥赛和 ICPC 编程竞赛中获得金牌成绩,也超越了 Gemini 3 Pro 在 Putnam Bench 上的表现,展现了强劲的数学和推理能力。在 HLE-text(人类的最后考试)上,豆包 2.0 Pro 取得最高分 54.2 分,在工具调用和指令遵循测试中也有出色表现。 z1z =P%WK  
F0DPS:c  
豆包 2.0 还进一步降低了推理成本。其模型效果与业界顶尖大模型相当,但 token 定价降低了约一个数量级。在现实世界的复杂任务中,由于大规模推理与长链路生成将消耗大量 token,这一成本优势将变得更为关键。 89 _&X[X  
Code 模型提升开发效率,快速搭建复杂应用 qg/Y;tGSx  
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豆包 2.0 Code 是基于 2.0 基座模型,针对编程场景进行优化的版本。其强化了代码库解读能力,还提升了应用生成能力。此外,豆包 2.0 Code 还增强了模型在 Agent 工作流中的纠错能力。 Yqq$kln  
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该模型已上线 TRAE 中国版作为内置模型,支持图片理解和推理。 T#ecLD#  
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以开发一个「TRAE 春节小镇 · 马年庙会」互动项目为例。这是一个比较复杂的场景,但是通过 TRAE+ 豆包 2.0 Code,只需要 1 轮提示词,就能构建出基本的架构和场景,再经过几次调试,总共 5 轮提示词,就可完成这个作品。 P2<gHJ9t  
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字节跳动官方称,豆包大模型 2.0 系列的更新,是面向现实世界复杂任务的新起点。未来,团队将继续面向真实场景迭代模型,不断探索智能上限。 \J#I}-a&j  
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据悉,豆包 2.0 Pro 按“输入长度”区间定价,32k 以内的输入定价为 3.2 元 / 百万 tokens,输出定价为 16 元 / 百万 tokens,相比 Gemini 3 Pro 和 GPT 5.2 有较大的成本优势。豆包 2.0 Lite 综合性能超越两个月前发布的上一代主力模型豆包 1.8,百万 tokens 输入价格仅为 0.6 元。 + xkMW%e<