豆包大模型2.0发布 - 字节跳动宣布豆包大模型正式进入2.0阶段，围绕大规模生产环境使用需求进行系统性优化，具备高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力 [1] - 豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和Code模型，以灵活适配各类业务场景 [1] 产品矩阵与部署 - 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 [1] - 面向企业和开发者，火山引擎已上线豆包2.0系列模型的API服务 [1] - 豆包2.0 Code模型已接入AI编程产品TRAE [1] 模型性能与能力升级 - 多模态理解能力全面升级，在各类视觉理解任务上达到世界顶尖水平，视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解能力表现突出 [2] - 在动态场景理解方面，模型强化了对时间序列与运动感知的理解能力，在TVBench等关键测评中领先，并在EgoTempo基准上超过了人类分数 [4] - 在长视频场景中，模型在大多评测上超越其他顶尖模型，在多个流式实时问答视频基准测试中表现优异，能完成实时视频流分析、环境感知、主动纠错与情感陪伴 [4] - 通过加强长尾领域知识，豆包2.0 Pro在SuperGPQA上分数超过GPT 5.2，并在HealthBench上拿到第一名，在科学领域的整体成绩与Gemini 3 Pro和GPT 5.2相当 [5] - 在推理和Agent能力评测中，豆包2.0 Pro在IMO、CMO数学奥赛和ICPC编程竞赛中获得金牌成绩，超越了Gemini 3 Pro在Putnam Bench上的表现 [5] - 在HLE-text（人类的最后考试）上，豆包2.0 Pro取得最高分54.2分，在工具调用和指令遵循测试中也有出色表现 [5] 模型定位与成本优势 - 豆包2.0 Pro面向深度推理与长链路任务执行场景，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro [6] - 豆包2.0 Lite兼顾性能与成本，综合能力超越上一代主力模型豆包1.8 [6] - 豆包2.0 Mini面向低时延、高并发与成本敏感场景 [6] - 豆包2.0的模型效果与业界顶尖大模型相当，但token定价降低了约一个数量级，在复杂任务中成本优势更为关键 [8] 编程场景应用 - 豆包2.0 Code是基于2.0基座模型、针对编程场景优化的版本，强化了代码库解读和应用生成能力，并增强了Agent工作流中的纠错能力 [9] - 该模型已上线TRAE中国版作为内置模型，支持图片理解和推理 [9] - 以开发“TRAE 春节小镇 · 马年庙会”互动项目为例，通过TRAE+豆包2.0 Code，仅需1轮提示词构建基本架构，总共5轮提示词即可完成作品 [9]

豆包大模型2.0版本发布 - 字节跳动旗下豆包大模型迎来重要升级，正式推出2.0版本，标志着其技术能力向现实场景应用迈出关键一步 [1] - 此次更新聚焦于多模态理解、长程任务执行及开发效率提升三大方向，推出四款适配不同场景的模型变体，形成覆盖通用与专业领域的完整产品矩阵 [1] 多模态与长视频理解能力 - 豆包2.0在多模态能力建设方面实现全面突破，在视觉推理、空间感知及动态场景理解等维度达到国际领先水平，尤其在处理时间序列数据时展现出显著优势 [3] - 豆包2.0 Pro在TVBench测评中超越同类模型，在EgoTempo基准测试中甚至超越人类平均水平，能够精准捕捉视频中的动作节奏变化 [3] - 针对长视频场景，该模型支持实时问答与环境感知，可自动完成健身指导、穿搭建议等交互任务，实现从被动响应到主动服务的模式转变 [3] 差异化模型体系与性能表现 - 旗舰版豆包2.0 Pro深度优化推理引擎，在SuperGPQA知识测试中得分超越GPT 5.2，在HealthBench医疗基准测试中登顶榜首 [3] - 该模型在数学奥赛IMO、编程竞赛ICPC等权威评测中斩获金牌，工具调用准确率较前代提升40% [3] - 面向成本敏感场景，Lite版本在保持综合性能超越1.8代的同时，将推理成本降低至行业平均水平的十分之一，特别适合大规模部署场景 [3] - Mini版本则针对低延迟需求优化，支持每秒处理数千次并发请求 [3] 编程与开发效率革新 - 豆包2.0 Code与TRAE开发平台深度整合，强化了代码库解析能力，可自动识别项目架构并生成适配代码 [4] - 在“TRAE春节小镇”互动项目开发中，开发者仅需5轮提示词即完成复杂场景搭建，较传统开发流程效率提升80% [4] - 模型内置的纠错机制能实时检测逻辑漏洞，在Agent工作流中可将调试时间缩短65% [4] - 目前该版本已作为TRAE中国版的核心引擎，支持图片理解与多模态推理功能 [4] 技术架构与行业应用 - 豆包2.0通过知识蒸馏与强化学习技术，将真实世界数据覆盖率提升至92% [6] - 其创新的动态注意力机制可自动调整计算资源分配，在处理长文本时保持上下文连贯性 [6] - 火山引擎同步开放API服务，企业开发者可灵活调用不同量级的模型能力，支持从移动端到云服务的全场景部署 [6] - 据内部测试，新版本在物流路径规划、金融风控等垂直领域的任务完成率较前代提升35% [6]

豆包2.0模型发布与核心升级 - 公司正式发布豆包大模型2.0系列，包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和专门的Code模型，标志着其进入2.0阶段 [3] - 旗舰版豆包2.0 Pro全面对标GPT-5.2与Gemini 3 Pro，在多数视觉理解基准测试中达到业界最高水平 [3] - 新模型在保持与业界顶尖模型相当性能的同时，将推理成本降低约一个数量级，显著提升了大规模生产环境下复杂任务执行的性价比 [2][3][12] 多模态能力表现 - 模型全面升级多模态能力，在视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解等任务上表现突出 [6] - 在动态场景理解方面，模型在TVBench等关键测评中领先，在EgoTempo基准上甚至超过人类分数 [8] - 在长视频场景中，模型在大多数评测上超越其他顶尖模型，并在多个流式实时问答视频基准测试中表现优异，使其能够应用于实时视频流分析、环境感知、主动纠错与情感陪伴等场景 [8] 推理与专业能力 - 豆包2.0 Pro通过加强长尾领域知识，在SuperGPQA上分数超过GPT-5.2，并在HealthBench上获得第一名，在科学领域的整体成绩与Gemini 3 Pro和GPT-5.2相当 [10] - 模型在推理和Agent能力评测中表现出色，在IMO、CMO数学奥赛和ICPC编程竞赛中获得金牌成绩，超越了Gemini 3 Pro在Putnam Bench上的表现 [10] - 在HLE-text（人类的最后考试）上，豆包2.0 Pro取得最高分54.2分，在工具调用和指令遵循测试中也有出色表现 [10] 成本优势与商业化应用 - 模型在保持顶尖性能的同时，token定价降低了约一个数量级，这一成本优势在大规模推理与长链路生成场景中成为关键竞争力 [4][12] - 基于OpenClaw框架和豆包2.0 Pro模型，公司在飞书上构建了智能客服Agent，能够完成客户对话、拉群求助、预约维修和主动回访等复杂任务 [13] - 这标志着公司在大模型商业化应用上迈出重要一步 [4] Code模型与开发效率 - 豆包2.0 Code基于2.0基座模型针对编程场景优化，强化了代码库解读能力、应用生成能力以及在Agent工作流中的纠错能力 [15] - 该模型已上线AI编程产品TRAE中国版作为内置模型，支持图片理解和推理 [15] - 开发者使用TRAE配合豆包2.0 Code，仅需1轮提示词就能构建出“TRAE春节小镇·马年庙会”互动项目的基本架构，经过5轮提示词即可完成整个包含11位AI驱动NPC的复杂作品 [15][16] 产品上线与未来规划 - 豆包2.0 Pro已面向C端用户在豆包App、电脑端和网页版上线“专家”模式；面向企业和开发者，火山引擎已同步上线豆包2.0系列模型API服务 [17] - 公司表示未来将继续面向真实场景迭代模型，探索智能上限 [18]