字节跳动豆包大模型迈入2.0时代，多模态与推理能力全面升级

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字节跳动宣布其豆包大模型正式迈入2.0阶段，这一版本围绕大规模生产环境下的使用需求进行了系统性优化，依托高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力，能够更好地应对真实世界中的复杂任务。

豆包2.0系列包含了Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型以及一款专为编程场景打造的Code模型，能够灵活适配各类业务场景。其中，豆包2.0 Pro面向深度推理与长链路任务执行场景，性能全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro；2.0 Lite则在性能与成本之间取得了良好平衡，综合能力超越上一代主力模型豆包1.8；2.0 Mini则专为低时延、高并发与成本敏感场景设计；而Code版（Doubao-Seed-2.0-Code）则与TRAE结合使用，为编程场景提供了强大支持。

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”模式即可体验其强大能力；豆包2.0 Code也已接入AI编程产品TRAE。同时，面向企业和开发者，火山引擎也上线了豆包2.0系列模型的API服务。

在多模态能力方面，豆包2.0实现了全面升级，在各类视觉理解任务上均达到世界顶尖水平，尤其在视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解能力方面表现突出。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，在多个关键测评中处于领先位置，甚至在EgoTempo基准上超越了人类分数，显示出其对“变化、动作、节奏”等信息的稳定捕捉能力。

在长视频场景中，豆包2.0同样表现出色，在多个流式实时问答视频基准测试中表现优异，能够作为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等任务，实现了从被动问答到主动指导的交互升级，可广泛应用于健身、穿搭等陪伴场景。

为了提升长程任务执行能力，豆包2.0加强了长尾领域知识的积累，使得豆包2.0 Pro在多个权威基准测试中取得了优异成绩，甚至在科学领域的整体成绩上与Gemini 3 Pro和GPT 5.2相当。在推理和Agent能力评测中，豆包2.0 Pro也展现出了强劲的数学和推理能力，在多个竞赛中获得金牌成绩。

除了性能上的提升，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定价却降低了约一个数量级，这一成本优势在现实世界的复杂任务中显得尤为重要。特别是豆包2.0 Code版本，它基于2.0基座模型针对编程场景进行了优化，强化了代码库解读能力与应用生成能力，并增强了模型在Agent工作流中的纠错能力，为开发者提供了更加高效、便捷的编程体验。

据悉，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，为用户带来更加出色的AI体验。