豆包大模型1.6版本

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豆包的野心已经浮出水面
36氪· 2025-07-24 07:34
产品升级 - 豆包开始灰度测试超能创意2.0,优化了模糊意图处理能力,支持图片细节解析、图片复刻和灵感元素融合创作新图,还能根据人物图片生成绘本故事[1] - 超能创意2.0新增视频解析能力,可提取视频逐字稿,但剪辑手法拆解功能尚不完善[4] - 升级得益于豆包大模型1.6版本支持,该版本具备深度思考、多模态理解和复杂Agent构建能力,并接入图片生成模型seedream 3.0、图片编辑模型seededit 3.0和视频生成模型seedance 1.0 Pro[4] 产品定位演变 - 豆包从主打社交的聊天机器人演变为"AI助理+AI办公桌面"组合,移动端侧重人性化交流,PC端侧重复杂任务处理[6] - 豆包App定位为AI伙伴,支持聊天、整蛊、视频通话等功能;电脑版定位为效率工具,提供工作操作台[6] - 公司通过火山引擎云设施、豆包大模型、豆包应用和抖音等载体构建完整AI体系[6] 功能拓展 - 豆包新增AI播客、应用创造1.0、视频通话等功能,视频通话属于基础能力拓展,其他为场景化Agent[4] - 豆包电脑版侧边栏隐藏聊天机器人入口,改为AI云盘,第三方聊天机器人更精简,侧重任务执行[20] - 豆包App界面设计强调拟人化交互,底栏有通话、发现、AI创作按钮,聊天界面显示生活化功能[15] 战略布局 - 豆包是字节to C AI体系核心,承担串联不同C端入口任务,强调拟人化和多端口形态[22] - 公司研发AI眼镜和MR眼镜,探索硬件载体融合,眼镜可能成为移动端与电脑端统一的载体[25] - 2024年Q2至2025年Q1豆包季度平均投流费用1.5225亿元,2025年5月活跃用户达1.31亿[26] 技术支撑 - 深度理解和思维链技术支持豆包完成创意生图、代码编写等场景化工具开发[14] - 火山引擎有专门团队参与模型研发和产品开发,加速能力更新和产品化[25] - 公司提出要做"优秀的创新科技公司",探索和发明新技术,豆包是技术创新核心出口[25]
FORCE2025:TRAE构建AI原生开发闭环,终端生态持续拓展
海通国际证券· 2025-06-13 19:11
报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 火山引擎举办「FORCE 原动力大会」,发布多款产品,强化多方面能力,推动 AI 原生开发升级与终端生态拓展 [1][16] - Agent 开发工具链形成闭环,TRAE 活跃用户破百万且内部开发者覆盖率达 80%,助力构建新型开发范式 [2][17] - TRAE 推动 AI 原生开发从代码生成到软件交付跃迁,强调人机协作提升效率与质量 [2][18] - VeRL 构建 AI 自演化能力,成为推动 AI 从“可控生成”走向“自我演进”的关键基础设施 [3][19] - 终端生态渗透开启第二增长曲线,同时强化安全合规体系 [3][20] - 多场景落地验证 AI 工程体系可行性,AI 从代码控制转向业务目标驱动 [4][21] - AI+Coding 成提升开发效率关键工具,国产 IDE 与海外产品存在差距,需在易用性与专业性突破 [5][22] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025 年 6 月 11 - 12 日,火山引擎在北京举办「FORCE 原动力大会」,发布豆包大模型 1.6 版本、视频生成模型 Seedance 1.0 pro,推出 Agent 开发平台及 AI IDE 等产品,强化多方面能力 [1][16] 点评 Agent 开发工具链与开发范式 - 大会发布 12 款 Agent 工具,形成“模型 + 平台 + 工具”完整体系,TRAE AI IDE 活跃用户破百万,内部开发者覆盖率 80%,助力构建 AI 时代新型开发范式 [2][17] TRAE 平台能力 - TRAE 是字节跳动推出的 AI 原生开发平台,通过自然语言驱动等帮助用户从业务目标快速生成完整软件应用,具备全流程开发任务执行能力,强调人机协作提升效率与质量,零基础用户也可借助其构建并上线应用 [2][18] VeRL 框架作用 - VeRL 是字节跳动自研并开源的强化学习框架,接入火山引擎方舟平台,支持多种架构与调度,具备高扩展性与开箱即用特性,支持主流 RL 算法,结合 MCP 生态可实现类 Agent 级别的环境感知与工具使用,推动 AI 从“可控生成”走向“自我演进” [3][19] 终端生态与安全合规 - 酷开联合火山引擎推出“超级智能体”大屏方案,提升开机频次和语音使用,同时火山引擎发布大模型防火墙与私密计算能力,联合联想构建端云可信执行环境,回应企业核心顾虑 [3][20] 多场景落地验证 - TRAE 与豆包 Flash、PromptPilot 等核心产品在多场景落地验证,软件生成方面实现从自然语言到可用 App 交付,内容安全与多模态理解场景满足行业需求,嵌入式设备与 IoT 场景支持轻量化部署,为端云协同提供模型基础 [4][21] AI 工具现状与国产 IDE 差距 - AI+Coding 成提升开发效率关键工具,海外产品如 Cursor、Windsurf 较成熟,Trae 在模型集成与基础功能有布局,但在响应速度、智能交互、多场景支持等方面有提升空间,国产 IDE 需在易用性与专业性突破 [5][22]