豆包 2.0 全面升级了多模态能力，在各类视觉理解任务上均达到世界顶尖水平，视觉推理、感知能力、空间推理与长上下文理解能力表现尤为突出，豆包 2.0 Pro 在大多数相关基准测试中取得最高分。 面对动态场景，豆包 2.0 强化了对时间序列与运动感知的理解能力，在TVBench等关键测评中处于领先位置，且在 EgoTempo 基准上超过了人类分数，表 明它对"变化、动作、节奏"这类信息的捕捉更为稳定，在工程侧可用性更高。 长视频场景中，豆包 2.0 在大多评测上超越了其他顶尖模型，且在多个流式实时问答视频基准测试中表现优异，能作为 AI 助手完成实时视频流分析、环 境感知、主动纠错与情感陪伴，实现从被动问答到主动指导的交互升级，可应用于健身、穿搭等陪伴场景。 LLM与 Agent 表现大幅强化，长程任务执行能力提升 IT之家 2 月 14 日消息，字节跳动宣布，今天，豆包大模型正式进入 2.0 阶段。豆包 2.0（Doubao-Seed-2.0）围绕大规模生产环境下的使用需求做了系统性 优化，依托高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力，更好地完成真实世界复杂任务。 IT之家注意到，豆包 2.0 系列包含 Pro ...

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 ...

分析认为，在现实世界复杂任务中， 由于大规模推理与长链路生成将消耗大量token，豆包2.0的成本优 势将成为关键竞争力 。这标志着字节跳动在大模型商业化应用上迈出重要一步。 01 多模态能力达到世界顶尖水平 豆包2.0全面升级了多模态能力，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。 字节发布豆包2.0，旗舰版Pro全面对标GPT-5.2与Gemini 3 Pro。新模型在多模态、数学及编程等领域达到业界顶尖， 同时将推理成本降低约一个数量级，显著提升Agent应用性价比。目前已接入豆包App、TRAE及火山引擎API。 硬·AI 作者 | 董 静 编辑 | 硬 AI 字节跳动旗下豆包大模型正式进入2.0阶段，推出面向Agent时代的系统性升级版本。 新版本在保持与 GPT-5.2和Gemini 3 Pro相当性能的同时，将推理成本降低约一个数量级 ，为大规模生产环境下的复杂任 务执行提供更具竞争力的解决方案。 2月14日，字节跳动宣布，豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和专门的Code模型。 其 中旗舰版豆包2.0 Pro全面对标GPT-5.2与Gemin ...