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。此次更新聚焦大规模生产环境需求，通过优化推理效率、强化多模态理解能力及复杂指令执行能力，显著提升了模型在真实场景中的任务处理水平。新版本包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型及Code编程专用模型，形成覆盖不同业务场景的完整产品矩阵。
在多模态能力建设方面，豆包2.0实现全面突破。视觉理解模块在空间推理、长上下文感知等核心指标上达到国际领先水平，其中Pro版本在多数基准测试中斩获最高分。针对动态场景处理，模型通过强化时间序列分析能力，在TVBench测评中超越同类产品，更在EgoTempo基准测试中首次超越人类平均水平，展现出对动作节奏变化的精准捕捉能力。长视频处理场景下，该模型不仅在实时问答测试中表现优异，还能通过环境感知实现主动纠错，已应用于健身指导、穿搭建议等交互式陪伴场景。
复杂任务处理能力成为此次升级的核心亮点。通过扩充长尾领域知识库，豆包2.0 Pro在医疗健康测试HealthBench中登顶榜首，科学领域综合成绩与GPT 5.2、Gemini 3 Pro持平。在数学推理赛道，该模型在IMO、CMO国际奥赛及ICPC编程竞赛中均获金牌，Putnam数学竞赛基准测试成绩更超越Gemini 3 Pro。特别值得关注的是，其在人类终极考试HLE-text中取得54.2分的突破性成绩，工具调用和指令遵循能力获得权威认证。
成本优化方面，新版本通过架构创新实现推理成本大幅下降。在保持与顶尖模型相当效果的前提下，token定价降低近90%，这项突破在需要大规模推理的长链路任务中具有显著优势。通用模型矩阵中，Lite版本在性能与成本间取得平衡，综合表现超越前代主力模型1.8；Mini版本则专为高并发、低延迟场景设计，满足物联网设备等边缘计算需求。
编程专用模型Code版展现出强大的应用开发能力。基于2.0基座模型优化的代码处理模块，不仅强化了代码库解析能力，更在应用生成环节实现质的飞跃。通过与TRAE编程平台深度集成，开发者仅需5轮提示词即可完成复杂互动项目开发。以"马年庙会"春节主题项目为例，系统自动构建基础架构后，通过渐进式调试快速实现功能迭代，开发效率较传统模式提升数倍。该模型现已作为TRAE中国版内置引擎，支持包含图片理解的多模态推理任务。
目前，豆包2.0系列已开启多渠道服务。Pro版本通过豆包App"专家模式"向个人用户开放，企业级API服务同步登陆火山引擎平台，Code模型则深度集成至TRAE编程环境。此次升级标志着豆包大模型从技术验证阶段迈向规模化商用，其"真实场景优先"的开发理念，为AI技术落地提供了新的实践范式。
