36kr-科技 11月11日 17:35
字节跳动发布豆包编程模型,性能与成本双优
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字节跳动旗下火山引擎发布了首款编程模型Doubao-Seed-Code,专为Agentic Coding任务优化,并在性能与成本上实现突破。该模型在多项主流编程测评中表现优异,接近顶级模型水平,并拥有256K的超长上下文。Doubao-Seed-Code还具备国内首创的视觉理解能力,可根据UI设计稿生成代码,并支持与主流开发工具的无缝集成。其分层定价模式大幅降低了使用成本,实测显示其复刻《我的世界》仅花费不到2毛钱。该模型不仅能独立规划开发,还能进行前后端代码编写、数据库修改及Bug修复,成为开发者的强大伙伴。

🌟 **Doubao-Seed-Code性能卓越,对标国际顶尖模型:** 该模型在多项业内主流编程测评中得分超越多款国产模型,整体表现紧随AI编程领域的顶级模型,同时拥有比Claude Sonnet 4.5更长的256K原生上下文,使其在处理复杂任务时具有显著优势。

🎨 **国内首创视觉理解能力,赋能前端开发:** Doubao-Seed-Code是国内首个支持视觉理解的编程模型,能够根据UI设计稿、截图或手绘草图生成代码,并进行视觉比对和自主修复样式及Bug,极大地提升了前端开发的效率。

💰 **极具竞争力的性价比,降低开发成本:** 模型采用分层定价模式,在最常用的输入区间价格较低,并可通过全量透明缓存进一步降低成本。实测复刻《我的世界》仅花费不到2毛钱,远低于同等量级海外模型,为开发者和企业带来显著的成本效益。

🤝 **强大的Agentic Coding能力,成为开发伙伴:** Doubao-Seed-Code不仅能编写代码,还能自主规划开发计划、搭建前端网页、修改数据库,并在遇到错误时主动修复、补充注释、优化结构,展现出与人类开发者并肩思考、共同创造的能力。

🔌 **工具兼容性强,易于上手:** 该模型原生兼容Anthropic API,无需转换即可接入Claude Code,开发者可零学习成本切换。同时,火山方舟平台提供详细API调用指南,帮助新用户快速体验。

首款豆包编程模型,来了!

智东西11月11日报道,今天,字节跳动旗下云和AI服务平台火山引擎,发布了豆包大模型家族中的首款编程模型——Doubao-Seed-Code。这是一款专门面向Agentic Coding任务优化的编程模型,并在性价比上实现了突破。

性能方面,在业内多个主流编程测评集中,Doubao-Seed-Code的得分超过了DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、GLM-4.6等国产模型,整体表现仅次于当前AI编程领域的顶级模型——Claude Sonnet 4.5。此外,Doubao-Seed-Code拥有原生256K上下文,比Claude Sonnet 4.5的200K上下文还要高。

榜单之外,Doubao-Seed-Code还注重在真实编程场景的落地。得益于其专门面向主流开发工具的优化,无论是Claude Code、Trae还是veCLI的用户,都能轻松上手,并获得稳定的输出效果。

同时,Doubao-Seed-Code是国内首个支持视觉理解能力的编程模型,它可参照UI设计稿、截图或手绘草图生成代码,或对生成页面进行视觉比对,自主完成样式修复和Bug修复,大幅提升前端开发效率。

值得一提的是,今天,字节跳动旗下的AI原生IDE产品Trae中国版已经接入了Doubao-Seed-Code模型,Trae+Doubao-Seed-Code的组合,在权威编程基准测试SWE-Bench-Verified中一同登顶SOTA,实现模型+工具的生态闭环。

结合价格后,Doubao-Seed-Code变得更能打了。这一模型采用了分层定价模式,在用户使用最多的0-32K输入区间上,Doubao-Seed-Code的输入价格为1.20元/百万Tokens,输出价格8.00元/百万Tokens。使用全量透明缓存后,模型的使用成本还能再降低80%,综合使用成本降低62.7%

我们在实测时让Doubao-Seed-Code复刻了经典游戏《我的世界》,成本不到2毛钱,画风、游戏体验上都与原版相似,直接可玩。相同tokens量下(0-32k区间),Claude Sonnet 4.5完成任务的成本已经超过3元。

近日,智东西抢先深度体验了Doubao-Seed-Code在真实编程场景里的效用,它不仅能自主规划开发计划、快速搭建前端网页,还能深入数据库进行修改,遇到错误时主动修复、补充注释、优化结构。到这一刻,Doubao-Seed-Code不再只是“写代码的机器”,而是一个能与人并肩思考、共同创造的开发伙伴。

01.无缝接入Claude Code,一张截图就能复刻“抖音”

工具兼容性一直是影响AI编程模型采用的主要因素之一,这次,Doubao-Seed-Code在工具的适配上下足了功夫。Doubao-Seed-Code选择了原生兼容Anthropic API,无需经过任何转换即可直接Claude Code。这意味着广大熟悉Claude Code的开发者,几乎可以不费任何学习成本地将API轻松切换到Doubao-Seed-Code。

火山方舟平台还为Doubao-Seed-Code提供了详细的API调用指南,纯小白用户只需跟着指南一步一步走,就能体验到新模型。

在深度实测Doubao-Seed-Code的开发能力之前,我们先来几道“开胃菜”。

小球弹跳几乎已经成了大模型的必考题。Doubao-Seed-Code打造的小球弹跳不仅符合物理规律,还十分丝滑。同时,模型自主决定新增了一个功能,只要点击小球就可以改变其受力情况,让小球弹跳不再只是无限循环。

我们还测试了模型按照网页截图开发的能力。在上传截图后,Doubao-Seed-Code可以分析页面布局、视觉特点等,然后逐步搭建网页的核心组件。将结果发送给用户前,模型还会进行功能测试,然后再交付成品。

在日常应用场景中,使用Doubao-Seed-Code 开发小工具同样快捷高效。我们尝试输入“生成一个宠物日记App”,模型便自动搭建App框架、设计组件。

仅需几分钟,模型便交付了可直接使用的成品。从登录界面到图像、文字的上传,都能正常运转。

在开发过程中,我们观察到 Doubao-Seed-Code 遵循“先规划,再开发”的逻辑,并利用深度思考能力对生成结果进行自我分析与优化。当用户需求不够明朗时,模型还能主动梳理需求,甚至提出问题以获取更多信息。

这些特性,成为Doubao-Seed-Code在真实生产环境中部署的重要基础。

02.前后端代码都能写,超大上下文可改生产级代码库

实际上,Doubao-Seed-Code的能力远不止于打造有趣的小程序或网页,它完全可以胜任复杂的一线开发任务。

为了打造更贴合真实使用需求的网站,开发者通常会在提示词中事无巨细地说明设计细节、交互逻辑乃至技术约束。这种“精细化指令”对模型提出了更高要求:是否真正理解用户意图、能否在复杂任务中稳定执行,成为检验模型实力的关键。

在实测中,我们向Doubao-Seed-Code一次性发送了超长提示词,希望模型打造一个开源项目分享网站的原型。提示词中明确规定了顶部导航栏、主题展示区、筛选工具等具体组件,还对设计风格提出了详细要求。

模型不仅准确还原了提示词中的设计,还生成了可直接交互的前端页面,页面布局清晰、交互逻辑合理,整体风格与要求中的“科技感”高度契合。

除了原型开发,找Bug也是编程模型的另一大用途。然而,在生产环境中真正放手让大模型修改代码,仍然存在引入新错误、逻辑偏差或安全漏洞的风险。

令人惊喜的是,Doubao-Seed-Code不仅拥有原生256K上下文,可在大型代码库中搜索解决Bug,还展现出了不错的复杂代码修复能力和操作规范意识。

我们将一个人为编写,含有Bug的Python文件及相关文件夹交给Doubao-Seed-Code处理。它首先能够精确的定位问题,注意到各种报错和风险。

Doubao-Seed-Code在Claude Code中修复代码

修复代码时,Doubao-Seed-Code采取的策略是分步骤、增量式的——它每次修改后都会立即验证,确保改动落地。

更难能可贵的是,Doubao-Seed-Code并不仅仅局限于语法修复,它能理解程序的逻辑和业务需求,主动改进异常处理和输入验证,使程序更加安全、可靠。通过持续的自我检查与迭代,它能够发现之前修复留下的潜在问题,并进行进一步优化。

挑战完前端设计和Bug修复,我们还尝试让Doubao-Seed-Code深入后端数据库——这将进一步挑战模型的能力边界。

数据库表、字段、关系和约束规则相比前端页面元素更加抽象,模型需要理解不同字段之间的依赖和作用。在设计数据库操作时,如何保证数据一致性、避免冲突和冗余,是一项考验模型推理能力的挑战。

此时,Doubao-Seed-Code的规划能力派上了大用场,能看到它打造的系统结构清晰,符合真实生产场景对可扩展性和安全性的要求。

当然,在这种复杂任务下,Doubao-Seed-Code也难以一次完成全部工作。当出现各类Bug时,我们只需将相关代码、报错信息提供给模型,再辅以简单描述,模型就能进行进一步修改,最终迭代出可用的数据库系统。

我们还能以同样的方式,在现有基础上新增复杂功能,例如权限管理等。这些功能叠加后,已经可以满足部分生产环境的实际需求。

03.起底豆包编程模型训练配方,纯强化学习炼出SOTA模型

这样一款在真实生产场景也十分能打的编程模型,究竟是如何炼成的呢?火山引擎表示,为了训练Doubao-Seed-Code,他们打造了一个大规模的Agent强化学习训练系统。

数据是智能的重要来源。Doubao-Seed-Code在训练过程中使用了覆盖10万容器镜像的庞大训练数据集,并提供端到端沙盒环境进行评测,确保模型能应对多样化、复杂的编程场景。

而模型的训练系统具备万级并发沙盒session能力,依托千卡GPU集群实现超大规模并行训练,使模型能够在高负载下稳定学习。

通过强化学习优化,Doubao-Seed-Code直接从任务沙盒反馈中学习,基于这套系统,模型无需蒸馏或标注的冷启动数据,训练路径简洁高效。

下游指标显示,模型在Multi-SWE-Bench和SWE-Bench-Verified数据集上表现出色,呈现稳定上升趋势,展现出泛化能力。

在SWE-Bench基准测试中,Doubao-Seed-Code仅依靠强化学习训练即可实现SOTA级别的性能,验证了纯强化学习在真实软件工程场景下的潜力。

除了强化学习训练过程中的设计,火山引擎还为Doubao-Seed-Code配备了全量透明缓存能力,上下文缓存可在多轮对话场景中减少重复计算,大幅提升交互效率与响应速度。

配合Doubao-Seed-Code的发布,火山引擎同步发布了Coding Plan。

与海外大模型动辄数百美元的价格相比,方舟Coding Plan展现出较强的性价比。Lite套餐适合大多数开发者,可支持中等强度的开发任务,首购首月价格仅为9.9元,而复杂项目开发则可以选择Pro套餐,首购首月价格为49.9元。

用户可在Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能编程环境中使用这一Coding Plan。火山引擎的资源池能满足多用户并行、复杂任务场景下的稳定响应和输出,这意味着企业级用户也可以放心地大规模调用Doubao-Seed-Code等模型,并获得较为可靠的使用体验。

04.结语:国产编程模型走到关键机遇期

近几个月以来,有不少海外AI编程模型面临断供风险,这对依赖高性能AI工具的开发者和企业来说,是不小的挑战。

像Doubao-Seed-Code这样的国产编程模型的崛起,正迅速填补这一空白,为开发者提供稳定可控的替代方案。随着国产模型在性能和兼容性等方面的不断优化,其在国内开发生态中的影响力和应用潜力也将日益凸显,为企业和开发者带来更加稳健的选择。

本文来自微信公众号“智东西”(ID:zhidxcom),作者:陈骏达,编辑:漠影,36氪经授权发布。

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