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豆包大模型2.0发布

发布日期:2026-02-14 14:09:35 浏览次数: 3117
作者:字节跳动

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豆包大模型2.0全面升级,多模态理解和长程任务执行能力达到世界顶尖水平,为现实世界复杂任务提供更优解决方案。

核心内容:
1. 豆包2.0系列模型(Pro/Lite/Mini/Code)的定位与优势
2. 多模态能力全面升级,在视觉理解、动态场景和长视频处理上表现突出
3. 强化推理与Agent能力,在数学、编程和科学领域达到顶尖水平

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


今天,豆包大模型正式进入2.0阶段。


随着Agent时代到来,大模型将在现实世界发挥更大作用。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。


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:


  • 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;

  • 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;

  • 2.0 Mini面向低时延、高并发与成本敏感场景;

  • 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。


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。


关于模型的更多细节,详见项目主页:

https://seed.bytedance.com/zh/seed2



多模态理解能力全面升级,多数基准达SOTA水平


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。



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。




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。



LLM与Agent表现大幅强化,长程任务执行能力提升


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。


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。



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。



基于OpenClaw框架和豆包2.0 Pro模型,在飞书上构建了一个智能客服Agent。通过调用不同技能,客服Agent能出色地完成客户对话,当遇到解决不了的难题,还会主动拉群求助真人同事,帮客户预约上门维修人员,并在维修后主动进行回访,顺带推荐春节优惠产品。



Code模型提升开发效率,快速搭建复杂应用


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。


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。


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。



11位性格各异的NPC,由大语言模型驱动,会根据人设自然聊天、招呼顾客、现场砍价;AI游客们像真实逛庙会一样,自己决定去哪家摊位、买什么、说什么。烟花升空时的祝福语、孔明灯上的四字题词,也都由 AI 即时生成——每一次进入小镇,看到的互动都可能不同。


相关提示词与素材已开源,供开发者朋友测试或二次创作:https://github.com/Trae-AI/TRAELand


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,我们将继续面向真实场景迭代模型,不断探索智能上限。


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