智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 |? 陳駿達
編輯 |? 漠影
首款豆包編程模型，來了！
智東西11月11日報道，今天，字節(jié)跳動旗下云和AI服務(wù)平臺火山引擎，發(fā)布了豆包大模型家族中的首款編程模型——Doubao-Seed-Code。這是一款專門面向Agentic Coding任務(wù)優(yōu)化的編程模型，并在性價比上實現(xiàn)了突破。
性能方面，在業(yè)內(nèi)多個主流編程測評集中，Doubao-Seed-Code的得分超過了DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、GLM-4.6等國產(chǎn)模型，整體表現(xiàn)僅次于當(dāng)前AI編程領(lǐng)域的頂級模型——Claude Sonnet 4.5。此外，Doubao-Seed-Code擁有原生256K上下文，比Claude Sonnet 4.5的200K上下文還要高。
榜單之外，Doubao-Seed-Code還注重在真實編程場景的落地。得益于其專門面向主流開發(fā)工具的優(yōu)化，無論是Claude Code、Trae還是veCLI的用戶，都能輕松上手，并獲得穩(wěn)定的輸出效果。
同時，Doubao-Seed-Code是國內(nèi)首個支持視覺理解能力的編程模型，它可參照UI設(shè)計稿、截圖或手繪草圖生成代碼，或?qū)ι身撁孢M行視覺比對，自主完成樣式修復(fù)和Bug修復(fù)，大幅提升前端開發(fā)效率。
值得一提的是，今天，字節(jié)跳動旗下的AI原生IDE產(chǎn)品Trae中國版已經(jīng)接入了Doubao-Seed-Code模型，Trae+Doubao-Seed-Code的組合，在權(quán)威編程基準(zhǔn)測試SWE-Bench-Verified中一同登頂SOTA，實現(xiàn)模型+工具的生態(tài)閉環(huán)。
結(jié)合價格后，Doubao-Seed-Code變得更能打了。這一模型采用了分層定價模式，在用戶使用最多的0-32K輸入?yún)^(qū)間上，Doubao-Seed-Code的輸入價格為1.20元/百萬Tokens，輸出價格8.00元/百萬Tokens。使用全量透明緩存后，模型的使用成本還能再降低80%，綜合使用成本降低62.7%。
我們在實測時讓Doubao-Seed-Code復(fù)刻了經(jīng)典游戲《我的世界》，成本不到2毛錢，畫風(fēng)、游戲體驗上都與原版相似，直接可玩。相同tokens量下（0-32k區(qū)間），Claude Sonnet 4.5完成任務(wù)的成本已經(jīng)超過3元。
近日，智東西搶先深度體驗了Doubao-Seed-Code在真實編程場景里的效用，它不僅能自主規(guī)劃開發(fā)計劃、快速搭建前端網(wǎng)頁，還能深入數(shù)據(jù)庫進行修改，遇到錯誤時主動修復(fù)、補充注釋、優(yōu)化結(jié)構(gòu)。到這一刻，Doubao-Seed-Code不再只是“寫代碼的機器”，而是一個能與人并肩思考、共同創(chuàng)造的開發(fā)伙伴。
一、無縫接入Claude Code，一張截圖就能復(fù)刻“抖音”
工具兼容性一直是影響AI編程模型采用的主要因素之一，這次，Doubao-Seed-Code在工具的適配上下足了功夫。Doubao-Seed-Code選擇了原生兼容Anthropic API，無需經(jīng)過任何轉(zhuǎn)換即可直接Claude Code。這意味著廣大熟悉Claude Code的開發(fā)者，幾乎可以不費任何學(xué)習(xí)成本地將API輕松切換到Doubao-Seed-Code。
火山方舟平臺還為Doubao-Seed-Code提供了詳細(xì)的API調(diào)用指南，純小白用戶只需跟著指南一步一步走，就能體驗到新模型。
在深度實測Doubao-Seed-Code的開發(fā)能力之前，我們先來幾道“開胃菜”。
小球彈跳幾乎已經(jīng)成了大模型的必考題。Doubao-Seed-Code打造的小球彈跳不僅符合物理規(guī)律，還十分絲滑。同時，模型自主決定新增了一個功能，只要點擊小球就可以改變其受力情況，讓小球彈跳不再只是無限循環(huán)。
我們還測試了模型按照網(wǎng)頁截圖開發(fā)的能力。在上傳截圖后，Doubao-Seed-Code可以分析頁面布局、視覺特點等，然后逐步搭建網(wǎng)頁的核心組件。將結(jié)果發(fā)送給用戶前，模型還會進行功能測試，然后再交付成品。
在日常應(yīng)用場景中，使用Doubao-Seed-Code 開發(fā)小工具同樣快捷高效。我們嘗試輸入“生成一個寵物日記 App”，模型便自動搭建App框架、設(shè)計組件。
僅需幾分鐘，模型便交付了可直接使用的成品。從登錄界面到圖像、文字的上傳，都能正常運轉(zhuǎn)。
在開發(fā)過程中，我們觀察到 Doubao-Seed-Code 遵循“先規(guī)劃，再開發(fā)”的邏輯，并利用深度思考能力對生成結(jié)果進行自我分析與優(yōu)化。當(dāng)用戶需求不夠明朗時，模型還能主動梳理需求，甚至提出問題以獲取更多信息。
這些特性，成為Doubao-Seed-Code在真實生產(chǎn)環(huán)境中部署的重要基礎(chǔ)。
二、前后端代碼都能寫，超大上下文可改生產(chǎn)級代碼庫
實際上，Doubao-Seed-Code的能力遠(yuǎn)不止于打造有趣的小程序或網(wǎng)頁，它完全可以勝任復(fù)雜的一線開發(fā)任務(wù)。
為了打造更貼合真實使用需求的網(wǎng)站，開發(fā)者通常會在提示詞中事無巨細(xì)地說明設(shè)計細(xì)節(jié)、交互邏輯乃至技術(shù)約束。這種“精細(xì)化指令”對模型提出了更高要求：是否真正理解用戶意圖、能否在復(fù)雜任務(wù)中穩(wěn)定執(zhí)行，成為檢驗?zāi)Ｐ蛯嵙Φ年P(guān)鍵。
在實測中，我們向Doubao-Seed-Code一次性發(fā)送了超長提示詞，希望模型打造一個開源項目分享網(wǎng)站的原型。提示詞中明確規(guī)定了頂部導(dǎo)航欄、主題展示區(qū)、篩選工具等具體組件，還對設(shè)計風(fēng)格提出了詳細(xì)要求。
模型不僅準(zhǔn)確還原了提示詞中的設(shè)計，還生成了可直接交互的前端頁面，頁面布局清晰、交互邏輯合理，整體風(fēng)格與要求中的“科技感”高度契合。
除了原型開發(fā)，找Bug也是編程模型的另一大用途。然而，在生產(chǎn)環(huán)境中真正放手讓大模型修改代碼，仍然存在引入新錯誤、邏輯偏差或安全漏洞的風(fēng)險。
令人驚喜的是，Doubao-Seed-Code不僅擁有原生256K上下文，可在大型代碼庫中搜索解決Bug，還展現(xiàn)出了不錯的復(fù)雜代碼修復(fù)能力和操作規(guī)范意識。
我們將一個人為編寫，含有Bug的Python文件及相關(guān)文件夾交給Doubao-Seed-Code處理。它首先能夠精確的定位問題，注意到各種報錯和風(fēng)險。
修復(fù)代碼時，Doubao-Seed-Code采取的策略是分步驟、增量式的——它每次修改后都會立即驗證，確保改動落地。
更難能可貴的是，Doubao-Seed-Code并不僅僅局限于語法修復(fù)，它能理解程序的邏輯和業(yè)務(wù)需求，主動改進異常處理和輸入驗證，使程序更加安全、可靠。通過持續(xù)的自我檢查與迭代，它能夠發(fā)現(xiàn)之前修復(fù)留下的潛在問題，并進行進一步優(yōu)化。
挑戰(zhàn)完前端設(shè)計和Bug修復(fù)，我們還嘗試讓Doubao-Seed-Code深入后端數(shù)據(jù)庫——這將進一步挑戰(zhàn)模型的能力邊界。
數(shù)據(jù)庫表、字段、關(guān)系和約束規(guī)則相比前端頁面元素更加抽象，模型需要理解不同字段之間的依賴和作用。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫操作時，如何保證數(shù)據(jù)一致性、避免沖突和冗余，是一項考驗?zāi)Ｐ屯评砟芰Φ奶魬?zhàn)。
此時，Doubao-Seed-Code的規(guī)劃能力派上了大用場，能看到它打造的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)清晰，符合真實生產(chǎn)場景對可擴展性和安全性的要求。
當(dāng)然，在這種復(fù)雜任務(wù)下，Doubao-Seed-Code也難以一次完成全部工作。當(dāng)出現(xiàn)各類Bug時，我們只需將相關(guān)代碼、報錯信息提供給模型，再輔以簡單描述，模型就能進行進一步修改，最終迭代出可用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
我們還能以同樣的方式，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上新增復(fù)雜功能，例如權(quán)限管理等。這些功能疊加后，已經(jīng)可以滿足部分生產(chǎn)環(huán)境的實際需求。
三、起底豆包編程模型訓(xùn)練配方：純強化學(xué)習(xí)煉出SOTA模型
這樣一款在真實生產(chǎn)場景也十分能打的編程模型，究竟是如何煉成的呢？火山引擎表示，為了訓(xùn)練Doubao-Seed-Code，他們打造了一個大規(guī)模的Agent強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)是智能的重要來源。Doubao-Seed-Code在訓(xùn)練過程中使用了覆蓋10萬容器鏡像的龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并提供端到端沙盒環(huán)境進行評測，確保模型能應(yīng)對多樣化、復(fù)雜的編程場景。
而模型的訓(xùn)練系統(tǒng)具備萬級并發(fā)沙盒session能力，依托千卡GPU集群實現(xiàn)超大規(guī)模并行訓(xùn)練，使模型能夠在高負(fù)載下穩(wěn)定學(xué)習(xí)。
通過強化學(xué)習(xí)優(yōu)化，Doubao-Seed-Code直接從任務(wù)沙盒反饋中學(xué)習(xí)，基于這套系統(tǒng)，模型無需蒸餾或標(biāo)注的冷啟動數(shù)據(jù)，訓(xùn)練路徑簡潔高效。
下游指標(biāo)顯示，模型在Multi-SWE-Bench 和SWE-Bench-Verified數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢，展現(xiàn)出泛化能力。
在SWE-Bench基準(zhǔn)測試中，Doubao-Seed-Code僅依靠強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練即可實現(xiàn)SOTA級別的性能，驗證了純強化學(xué)習(xí)在真實軟件工程場景下的潛力。
除了強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中的設(shè)計，火山引擎還為Doubao-Seed-Code配備了全量透明緩存能力，上下文緩存可在多輪對話場景中減少重復(fù)計算，大幅提升交互效率與響應(yīng)速度。
配合Doubao-Seed-Code的發(fā)布，火山引擎同步發(fā)布了Coding Plan。
與海外大模型動輒數(shù)百美元的價格相比，方舟Coding Plan展現(xiàn)出較強的性價比。Lite套餐適合大多數(shù)開發(fā)者，可支持中等強度的開發(fā)任務(wù)，首購首月價格僅為9.9元，而復(fù)雜項目開發(fā)則可以選擇Pro套餐，首購首月價格為49.9元。
用戶可在Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能編程環(huán)境中使用這一Coding Plan?；鹕揭娴馁Y源池能滿足多用戶并行、復(fù)雜任務(wù)場景下的穩(wěn)定響應(yīng)和輸出，這意味著企業(yè)級用戶也可以放心地大規(guī)模調(diào)用Doubao-Seed-Code等模型，并獲得較為可靠的使用體驗。
結(jié)語：國產(chǎn)編程模型，走到關(guān)鍵機遇期
近幾個月以來，有不少海外AI編程模型面臨斷供風(fēng)險，這對依賴高性能AI工具的開發(fā)者和企業(yè)來說，是不小的挑戰(zhàn)。
像Doubao-Seed-Code這樣的國產(chǎn)編程模型的崛起，正迅速填補這一空白，為開發(fā)者提供穩(wěn)定可控的替代方案。隨著國產(chǎn)模型在性能和兼容性等方面的不斷優(yōu)化，其在國內(nèi)開發(fā)生態(tài)中的影響力和應(yīng)用潛力也將日益凸顯，為企業(yè)和開發(fā)者帶來更加穩(wěn)健的選擇。
