字節(jié)跳動(dòng)旗下豆包大模型正式邁入2.0時(shí)代，新版本通過系統(tǒng)性優(yōu)化適配大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境需求，在多模態(tài)理解、復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行及成本效率方面實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。此次升級(jí)涵蓋Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型及Code編程專用模型，形成覆蓋全場(chǎng)景的AI解決方案矩陣。

針對(duì)專業(yè)領(lǐng)域需求，豆包2.0 Pro在深度推理與長鏈路任務(wù)執(zhí)行方面展現(xiàn)強(qiáng)勁實(shí)力。該模型在SuperGPQA知識(shí)測(cè)試中超越GPT 5.2，HealthBench醫(yī)療基準(zhǔn)奪得榜首，科學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)與Gemini 3 Pro持平。在數(shù)學(xué)與編程競(jìng)賽中，其IMO、CMO奧賽及ICPC編程競(jìng)賽成績均達(dá)金牌水準(zhǔn)，Putnam數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試表現(xiàn)更勝Gemini 3 Pro一籌。人類終極考試HLE-text測(cè)試中，該模型以54.2分刷新紀(jì)錄，工具調(diào)用與指令遵循能力獲得權(quán)威認(rèn)證。

多模態(tài)能力升級(jí)成為本次迭代核心亮點(diǎn)。豆包2.0在視覺推理、空間感知及長上下文理解等維度達(dá)到全球頂尖水平，Pro版本在多數(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中獨(dú)占鰲頭。面對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，其時(shí)間序列分析能力在TVBench測(cè)評(píng)中領(lǐng)先業(yè)界，EgoTempo運(yùn)動(dòng)感知測(cè)試超越人類平均水平，可穩(wěn)定捕捉變化節(jié)奏信息。在長視頻處理領(lǐng)域，該模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流分析、環(huán)境感知與情感交互，健身指導(dǎo)、穿搭建議等陪伴場(chǎng)景應(yīng)用成效顯著。

成本控制方面，豆包2.0通過架構(gòu)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)推理成本數(shù)量級(jí)下降。在保持與頂尖模型相當(dāng)效果的前提下，其token定價(jià)降低約90%，這項(xiàng)突破在大規(guī)模推理與長文本生成場(chǎng)景中具有戰(zhàn)略意義。火山引擎同步開放API服務(wù)，為企業(yè)開發(fā)者提供高性價(jià)比的智能解決方案。

編程專用模型豆包2.0 Code與TRAE開發(fā)平臺(tái)深度整合，構(gòu)建出高效代碼生成體系。該模型強(qiáng)化了代碼庫解析能力，在Agent工作流中引入智能糾錯(cuò)機(jī)制，顯著提升復(fù)雜應(yīng)用開發(fā)效率。以"TRAE春節(jié)小鎮(zhèn)·馬年廟會(huì)"互動(dòng)項(xiàng)目為例，開發(fā)者僅需5輪提示詞即可完成從架構(gòu)搭建到場(chǎng)景優(yōu)化的全流程，驗(yàn)證了其在快速原型開發(fā)領(lǐng)域的實(shí)用價(jià)值。目前該模型已作為TRAE中國版內(nèi)置組件，支持圖片理解與多模態(tài)推理。

通用模型陣營中，Lite版本在性能與成本間取得平衡，綜合能力超越前代主力模型豆包1.8；Mini版本則專注于低延遲、高并發(fā)場(chǎng)景，為物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)端等資源受限設(shè)備提供智能支持。三款模型現(xiàn)已在豆包App、網(wǎng)頁端及電腦端全面部署，用戶通過"專家"模式即可體驗(yàn)前沿AI技術(shù)。