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字節(jié)證明了,豆包不止是個搞笑姐

文|魏琳華?

編|王一粟

越到春節(jié)越熱鬧,2月接近過半,全球AI行業(yè)迎來了一個忙碌的“超級發(fā)布月”。

海外御三家先后參戰(zhàn),先是OpenAI和Anthropic撞檔期,前后腳發(fā)布了GPT 5.3 codex和Claude Opus 4.6,隔了幾天,Google把Deep Think端了上來;國內,兩家上市的六小虎智譜、MiniMax發(fā)模型,視頻領域,快手的可靈3.0和字節(jié)的Seedance對打。真是好不熱鬧。

在這場模型對決中,字節(jié)算得上是本周掀起最大熱度的一家參戰(zhàn)者。不說Seedance 2.0的破圈效應,在發(fā)模型的力度上,字節(jié)本周一口氣把視頻、圖片生成和大語言模型全都放了出來,每個領域都在刷存在感。

回顧這兩年,其實在大語言模型的領域,字節(jié)的存在感顯然不如視頻、圖文等多模態(tài)領域更強,但豆包卻成了AI入口之爭中表現最好的產品。

事事爭先的字節(jié),目標一定是全領域覆蓋。所以這次的豆包2.0大模型(Seed 2.0),也是有備而來。

豆包之所以領先,靠的不僅僅是字節(jié)系流量的灌溉,更關鍵的是找對了用戶想玩的場景。比如最近刷視頻,天天都能刷到豆包指點人類穿搭。

所以在大語言模型的優(yōu)化上,豆包的進展也延續(xù)了場景思路,重點在兩個方向:一是繼續(xù)在多模態(tài)能力上發(fā)光發(fā)熱,二是為了火山引擎做鋪墊,優(yōu)化了Agent相關能力,讓它在企業(yè)端更好用。

字節(jié)的AI?野心,正在隨著模型能力的補全緩緩展開。

進化靠場景:左手多模態(tài)、右手抓Agent

可以說,Seed 2.0更新最亮眼的能力,就是多模態(tài)的進化。

在官方曬出取得成績的一系列領域中,一部分功勞就要歸到視覺理解能力身上。以數學領域為例,字節(jié)超過海外多個閉源大模型的其中兩個指標MathVista、MathVision,這兩者重點考察模型對包含視覺信息的數學問題的理解能力——也就是模型不僅得數學好,還得“看”得明白。

除了視覺推理,在視頻場景的理解上,Seed 2.0的表現也相對突出。在官方演示中,它能通過對于時間、運動感知的理解,讓大模型看明白視頻中的內容。比如吃透臺球的走位、推測擊打臺球的位置。

不難想象,這個功能如果后期和視頻通話進行聯動,豆包又能做出來多少出圈視頻。

多模態(tài)能力的加強,也讓Seed 2.0優(yōu)化了一些在現實中更剛需的場景。豆包不僅僅是基于用戶需求優(yōu)化,字節(jié)在做模型的思路上,也同樣是朝著場景落地來做優(yōu)化。

在Seed 2.0文檔描述中,官方提到,之前分析過Seed 通用模型在 MaaS 服務中的調用情況,發(fā)現,最高比例的需求為處理混雜圖表、文檔等非結構化信息的知識內容。

光錐智能用網上搜集來的一張簡歷表的圖片給到豆包做參考,讓它做個一模一樣的表格出來。在實際測試效果中,雖然表格的大小比例還需要自己優(yōu)化,但豆包已經能把表格的內容完整復制下來。

左為參考圖片,右為Seed 2.0生成的表格

我們又丟了一張混雜著各種柱狀圖表的圖片讓豆包解讀,它也能準確識別不同軸每個月份的信息。并且讀出來柱狀圖上的數字、不同顏色的軸代表的意義是收入和差值,然后講解圖片代表的意義。

另外,除了提升文件信息的處理,豆包這次把重心放在了Agent上。同樣是為了企業(yè)應用的場景考慮,做了對長內容理解和連續(xù)多步驟執(zhí)行能力的優(yōu)化。

從測評數據來看,在Agent任務的執(zhí)行上,Seed 2.0確實站上了第一梯隊的位置。

以HLE(人類最后的測試,用于評判處理復雜任務的能力)為例,Seed 2.0拿到了52.4,超過了海外多個模型,超過了這幾天新發(fā)的模型GLM 5.0、MiniMax 2.5。但如果和開源老大哥阿里的Qwen-3 Thinking Max(58.3)相比,還有些許差距。

為了測試豆包的Agent能力,光錐智能給了豆包一串月之暗面曾經展示過的提示詞,讓Seed 2.0做一個在手機端運行防止作弊的小問卷,主題是考驗用戶對豆包2.0的理解,一共出十道題就行。

雖然豆包一開始做的版本沒辦法點擊測試按鈕跳轉到題目,但我們讓它自動修正兩次后,豆包把這個需求成功復刻出來了。能運行、能跳轉、能打分。

再讓它做了下連連看、黃金礦工這類小游戲,雖然在畫面上還有很大的優(yōu)化空間,不算美觀。但豆包給到的已經是一個能直接運行的游戲網頁。

可以說,現在的Seed 2.0,對于普通用戶的體驗來說足夠友好。不過在今年大火的Coding場景上,豆包的大模型梯隊還背著追趕第一梯隊的任務。

比如,在SWE-bench Verfied(用代碼解決問題的能力)測試上,Seed 2.0的表現還沒辦法和智譜、MiniMax的新模型抗衡。Vibe Coding上,Seed 2.0的表現也不算突出。不過字節(jié)也沒準備把Coding塞到這個模型里,而是另發(fā)了一個Coding模型補全代碼能力。

在模型定價上,Seed 2.0可以說把價格壓到了非常低的程度,這一如既往地符合字節(jié)在大模型方面的低價策略。官方給出的價格展示中,Seed 2.0的輸入價格被壓低至0.6元/百萬tokens,對比Claude Sonnet 4.5? 3美元/百萬token的價格,Seed僅是其 1/35,相比智譜GLM-5每百萬tokens6元的價格,它僅是其?1/10。

這樣的價格,在Agent搶跑的2026年,可以想象,會成為字節(jié)做Agent的落地優(yōu)勢。

字節(jié)式勝利:視頻模型的場景和速度戰(zhàn)

如果說Seed 2.0是基礎設施的加固,那么本周發(fā)布的視頻模型Seedance 2.0,則算得上字節(jié)打得相當漂亮的一場仗。

時間倒退回幾年前,可靈是第一個在國內引起震動的視頻生成模型。而現在,這種先發(fā)優(yōu)勢正在被后者追趕上。

本月,快手和字節(jié)先后發(fā)布了視頻生成模型的更新,快手發(fā)了可靈3.0,在分鏡能力上有所優(yōu)化,但目前還在內測階段,尚未在官網全量上線;字節(jié)的Seedance 2.0雖然發(fā)得晚,但在真人素材、分鏡、物理規(guī)律理解和視頻匹配的音頻效果上的優(yōu)化,加上不到一周時間就基本開放到人人可用的程度,后者成為當前聲量最大的視頻生成產品。

但在實際測試中,光錐智能以快手可靈2.6和字節(jié)Seedance 2.0做測試,其實兩者拉開的差距并沒有大到拉開一個量級的差距。

就以物理規(guī)律為例,光錐智能以“臺球撞擊”為提示詞,讓兩個模型分別生成白球擊打紅球、紅球落袋的視頻,從結果來看,兩者各有優(yōu)勢:可靈2.6沒有生成球桿擊打的效果,但白球擊中紅球一次后就順利落袋;Seedance 2.0給到了球桿擊打的畫面碰撞了兩次紅球才落袋。

但復盤Seedance 2.0的破圈之路,會發(fā)現,這個模型的破圈在場景需求+字節(jié)工廠的能力下,幾乎是必勝的。

先說場景,字節(jié)在社媒的快速破圈,不僅是靠影視颶風Tim、游戲科學創(chuàng)始人馮驥的點評和測試,還有真人素材生成視頻的玩法破圈。這種生成的真實度包括了人像的真實、語音效果和本人的接近,讓更多用戶愿意“嘗鮮”。

找到場景的情況下,字節(jié)正在靠剪映、豆包覆蓋到更多用戶。當競爭對手快手可靈3.0仍處于內測階段,僅限小范圍用戶體驗的情況下,字節(jié)把Seedance 2.0的體驗放到了剪映、豆包中。當前,剪映及海外CCapcu工具t在剪輯中處在斷層領先的優(yōu)勢,而豆包也是AI助手月活第一的產品。

現在,你可以直接在豆包里用上Seedance 2.0

可以說,字節(jié)用速度和生態(tài)的覆蓋,成功拿下了市場。

除了視頻生成模型外,在圖像生成方面,字節(jié)本周發(fā)布的Seedream 5.0 Lite延續(xù)了字節(jié)在圖片生成領域的優(yōu)勢。這次的更新,主要圍繞著實時信息搜索和指令遵循兩部分能力的提升,前者讓圖片生成能夠基于網上的信息增強理解效果,后者則讓它生成的結果更符合用戶提示詞給出的需求。

反過來,字節(jié)在多模態(tài)能力上的持續(xù)加強,也在反哺著豆包App。

最近爆火的豆包視頻實時指導你穿搭,效果搞笑,被更多人當成了新奇玩法,這些高頻場景不僅培養(yǎng)了用戶習慣,也為模型提供了更多有效的對話信息。

本周三個大模型更新的“超級發(fā)布周”,是一次典型的字節(jié)式勝利:優(yōu)勢不僅是單點技術的突破,還靠接地氣的產品化能力和與普通用戶貼近的場景。

模型層面,字節(jié)在春節(jié)前交了一個能讓團隊滿意的答卷,證明了豆包不止是一個“搞笑姐”。產品層面,豆包要和各家大廠AI App打的仗,即將在春晚掀開帷幕。

隨著模型能力差距的拉近,這場AI戰(zhàn)爭,注定越來越激烈。

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字節(jié)證明了,豆包不止是個搞笑姐
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