这个春节,各家大模型都在密集的发布最新的版本。而这一次,字节拿出了自家最新的大模型豆包大模型 Seed-2.0(Doubao-Seed-2.0),它作为豆包系列自 2024 年以来首次的大版本跨代升级,在基础能力、多模态理解、Agent 执行力、推理与代码编写等多维度带来了显著的新功能和体验提升。
从官网的介绍来看,Seed2.0 系列重点在以下方面进行了优化:
更稳健的视觉与多模态理解:Seed2.0 强化了视觉感知与推理能力,对复杂文档、表格、图形、视频内容的解析水平显著提升,视觉信息处理更精准。
更可靠的复杂指令执行:Seed2.0 提升了指令遵循和推理表现,并强化了对多约束、多步骤、长链路任务的理解与执行能力,已具备支撑高价值任务的能力基础。
更快速、更灵活的推理选择:Seed2.0 提供 Pro、Lite、Mini 三款不同尺寸的通用 Agent 模型,以及专门的 Code 模型,覆盖不同的场景需求,供企业和开发者选择。
豆包这一次一下子发布了四个大模型,从最强的 pro 到最快的 mini 版本,还包括了一个专门的进行编程的 code 版本
2.0 Pro— 旗舰级、深度推理与长链路任务执行能力最强;
2.0 Lite— 性能与成本平衡,适合中等场景;
2.0 Mini— 面向低延迟、高并发 & 成本敏感业务;
Code 版— 专为程序开发场景打造。
模型能力
1
多模态理解能力全面升级
Seed2.0 全面升级了多模态能力,在各类视觉理解任务上均达到业界顶尖水平,其视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解能力表现尤为突出,Seed2.0 Pro 在大多数相关基准测试中取得了最高分数。
在数学与视觉推理方面,Seed2.0 Pro 在 MathVista、MathVision、MathKangaroo、MathCanvas 等数学推理基准上达到业界最优水平。同时,在 LogicVista、VisuLogic 等视觉解谜与逻辑推理基准上,Seed2.0 Pro 得分较 Seed1.8 显著提升。
Seed2.0 的视觉感知能力进一步升级。在 VLMsAreBiased、VLMsAreBlind、BabyVision 等基准中,Seed2.0 取得了业界最高分,说明它在面对不同类型的视觉输入时,仍能保持准确且可信的感知和判断能力。
长视频场景中,Seed2.0 在大部分评测上超越了其他顶尖模型。其可以高效准确地处理小时级别的长视频,此外,视频工具 VideoCut 进一步提高了长视频处理的时长范围,并提升了推理精度。在视频长、信息杂的企业真实部署场景中,Seed2.0 可帮助快速捕捉视频关键信息,准确地输出用于下游决策的结论。
2
LLM 与 Agent 表现大幅强化
Seed-2.0 强化了智能体(Agent)架构,在工具调用、Function Call、多轮对话与搜索等任务执行能力上表现突出,适合处理更长链路、更复杂的生产任务。
企业级任务(如数据分析、客户服务 Agent)输出格式更稳定、上下文管理更灵活,支持复杂的业务应用。
3
编程与代码能力优化
• Seed-2.0 引入了专用的Code 版模型(Doubao-Seed-2.0-Code),针对程序员场景进行优化,与 IDE 和 TRAE 等工具结合更高效。
• 在代码理解、生成和长上下文代码推理方面表现更强,支持更复杂的编码任务。
快速测试
Q1:使用SVG画一个思维导图
首先搜索网页,帮我查找一下豆包 2.0有什么特点然后用SVG画一个思维导图,来介绍一下
能够把最新模型在性能表现、技术创新、训练方法等三个方面刻画出来。基本上效果已经出来了~
Q2:将单词“Doubao-Seed-2.0”反过来写
它是把每一个字符进行拆分,然后再合并结果,答案是对的。
Q3:如果我要去洗车,洗车店距离我家200米,我应该开车去还是走着去?
最近很火的一个测试大模型智商的问题。
这一次,新版本的豆包答对了这个问题
Q4:六边形中弹珠碰撞
请生成一个完整的HTML文件(将HTML、 CSS和JavaScript均合并成一个文件)来模拟一个蓝色小球在顺时针缓慢旋转的正六边形内形成一个文件)来模拟一个彩色小球在顺时针旋转的正六边形内部弹跳的动画,要求如下: - 小球应受重力影响,并在碰到边界时发生反弹-小球与多边形之间的碰撞检测要真实-所有代码应包含在文件内,不要引用外部库或文件-动画要平滑,页面布局适配
很好的模拟小球的重力情况,同时可以把六边形进行加速和减速,弹珠很符合物理世界的规律
Q5:用 Three.js 实现一款“我的世界风格”的3D飞机大战。
试一下最新版本的2.0在游戏编程上的效果
这一次的豆包 2.0,升级的地方确实很多。
多模态不再只是“能看图”,它开始具备真实世界理解能力;
推理也不仅仅只是“算得出来”,而是能够稳定地服务复杂任务;
Agent 目前逐渐走向企业级长链路执行。
最后需要强调的是:无论行业竞争态势如何激烈,我们始终衷心期望国产大语言模型能够持续实现技术突破与质量提升,早日跻身全球人工智能领域的领先地位。
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