豆包大模型2.0重磅登场：多场景适配能力升级，成本降低助力复杂任务新突破

在多模态能力建设方面，豆包2.0实现全面突破。该模型在视觉推理、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。测试数据显示，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。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。 针对复杂任务处理需求，新版本构建了差异化的模型体系。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。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%。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。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。 编程领域迎来效率革新，豆包2.0 Code与TRAE开发平台深度整合。该模型强化了代码库解析能力，可自动识 ...