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長(zhǎng)江證券-軟件與服務(wù)行業(yè)AI產(chǎn)業(yè)跟蹤:字節(jié)發(fā)布首款編程模型Doubao~Seed~Code,關(guān)注后續(xù)模型演進(jìn)與商業(yè)化落地-251113
上傳日期:
2025/11/13
大?。?/td>
630KB
格式:
pdf 共5頁(yè)
來(lái)源:
長(zhǎng)江證券
評(píng)級(jí):
看好
作者:
宗建樹(shù)
下載權(quán)限:
此報(bào)告為加密報(bào)告,僅限高級(jí)會(huì)員查看
事件描述
11月11日,字節(jié)跳動(dòng)旗下火山引擎發(fā)布了面向Agentic編程任務(wù)深度優(yōu)化的首款編程模型Doubao-Seed-Code,256K長(zhǎng)上下文。TRAE(CN)企業(yè)版接入豆包編程模型正式開(kāi)放公測(cè)。
事件評(píng)論
國(guó)內(nèi)首個(gè)支持視覺(jué)理解能力的編程模型,前端審美顯著提升,實(shí)戰(zhàn)效果使用,商業(yè)應(yīng)用前景廣闊。Doubao-Seed-Code作為國(guó)內(nèi)首個(gè)支持視覺(jué)理解能力的編程模型,可參照UI設(shè)計(jì)稿、截圖或手繪草圖生成代碼,或?qū)ι身?yè)面進(jìn)行視覺(jué)比對(duì),自主完成樣式修復(fù)和Bug修復(fù),大幅提升前端開(kāi)發(fā)效率。此外,模型面對(duì)“多Bug+結(jié)構(gòu)混亂”的復(fù)雜工程問(wèn)題時(shí),具備系統(tǒng)性診斷與專業(yè)重構(gòu)的能力。同時(shí)發(fā)現(xiàn),在模型能力差距逐步收斂的當(dāng)下,垂域模型的開(kāi)發(fā)更加關(guān)注多需求整合與落地,逐步加速商業(yè)化變現(xiàn)探索。
Agentic編程任務(wù)深度優(yōu)化,在多項(xiàng)權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,領(lǐng)先國(guó)內(nèi)同類模型。Doubao-Seed-Code依靠大規(guī)模Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng),在Terminal Bench測(cè)試中,得分41.3%超DeepSeek-V3.1(38.8%)、Kimi-K2(40.0%)、GLM-4.6(40.5%),整體表現(xiàn)僅次于Claude Sonnet 4.5(53.8%)。與TRAE開(kāi)發(fā)環(huán)境深度結(jié)合后SWE-BenchVerified得分78.8%,登頂SOTA。
原生兼容Anthropic API等主流開(kāi)發(fā)生態(tài),降低用戶遷移成本。Doubao-Seed-Code原生兼容Anthropic API,支持零成本遷移Claude Code項(xiàng)目,開(kāi)發(fā)者僅需修改配置文件即可無(wú)縫切換,同時(shí)兼容TRAE、veCLI等主流IDE和工具鏈。實(shí)測(cè)的絲滑兼容解決了開(kāi)發(fā)者們?cè)贑laude Code上遇到的價(jià)格、用量限制、效率限制乃至用戶限制的痛點(diǎn),有望實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的“無(wú)痛平替”。
定價(jià)方面,綜合使用成本下探,比同業(yè)降低62.7%。配合全量透明Cache能力,使用成本再降80%,更有Coding Plan優(yōu)惠計(jì)劃進(jìn)一步釋放成本紅利。Doubao-Seed-Code采用輸入?yún)^(qū)間分層定價(jià),1)0-32K,輸入1.2元/MTokens,輸出8.0元/MTokens;2)32-128K,輸入1.4元/MTokens,輸出12.0元/MTokens;3)128-256K,輸入2.8元/MToken,輸出16.0元/MToken,輸入輸出單價(jià)全線下探到行業(yè)最低。0-32k區(qū)間的相同tokens量下,Claude Sonnet 4.5的成本約4.05元,GLM-4.6約0.77元,而DoubaoSeed-Code僅約0.34元。此外,火山方舟還為個(gè)人開(kāi)發(fā)者量身打造了“Coding Plan”優(yōu)惠計(jì)劃最低首月9.9元即可暢享豆包編程模型。我們認(rèn)為,字節(jié)正在將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品打法復(fù)用到模型領(lǐng)域,有望進(jìn)一步推動(dòng)Coding領(lǐng)域應(yīng)用加速變現(xiàn),強(qiáng)化字節(jié)用戶心智。
關(guān)注模型后續(xù)發(fā)布。當(dāng)前時(shí)點(diǎn)大模型技術(shù)仍在不斷迭代,近期國(guó)內(nèi)模型仍在技術(shù)側(cè)不斷演化,考慮到當(dāng)前成本仍為制約token消耗量的核心因素,商業(yè)化落地需要進(jìn)一步關(guān)注模型在降本層面的效果。繼續(xù)看好國(guó)產(chǎn)AI鏈、國(guó)產(chǎn)算力鏈,持續(xù)重點(diǎn)推薦鏟子股和卡位優(yōu)勢(shì)顯著的巨頭本身。
風(fēng)險(xiǎn)提示
1、AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期;
2、下游應(yīng)用需求不及預(yù)期
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