字节跳动旗下豆包大模型迎来重要升级，正式迈入2.0时代。此次更新不仅在性能上与GPT-5.2和Gemini 3 Pro持平，更将推理成本大幅降低近一个数量级，为复杂任务的大规模应用提供了更具性价比的解决方案。这一突破标志着字节跳动在大模型商业化进程中迈出了关键一步。
豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型及专用Code模型。其中旗舰版豆包2.0 Pro在多项基准测试中表现卓越，不仅在视觉理解领域达到行业顶尖水平，更在数学奥赛IMO、CMO及编程竞赛ICPC中斩获金牌。该模型已全面接入豆包App、电脑端和网页版的"专家"模式，Code版本则集成至AI编程工具TRAE，并通过火山引擎向企业和开发者开放API服务。
在多模态能力方面，豆包2.0实现了全面突破。其在动态场景理解测试中领先同类模型，甚至在EgoTempo基准上超越人类表现，展现出对动作、节奏等信息的精准捕捉能力。长视频场景分析中，该模型在多数评测中优于其他顶尖模型，尤其在流式实时问答任务中表现突出。这些特性使其能够胜任实时视频流分析、环境感知等复杂任务，并可应用于健身指导、穿搭建议等陪伴场景。
成本优势成为豆包2.0的核心竞争力。字节跳动透露，在保持与GPT-5.2等模型同等效果的前提下，其token定价降低近十倍。这一特性在大规模推理和长链路生成场景中尤为关键，例如基于OpenClaw框架构建的智能客服Agent，已能通过调用不同技能完成客户对话，并在遇到难题时主动寻求真人协助，甚至完成维修预约和售后回访等全流程服务。
针对编程场景优化的豆包2.0 Code模型显著提升了开发效率。该模型强化了代码库解读和应用生成能力，并增强了Agent工作流中的纠错机制。开发者使用TRAE配合豆包2.0 Code，仅需1轮提示词即可构建互动项目的基本框架，5轮提示词便能完成包含11个AI驱动NPC的完整作品。这些NPC能根据设定自然对话、招呼顾客甚至现场砍价，相关代码和素材已在GitHub开源供测试使用。
目前，豆包2.0 Pro已通过豆包App、电脑端和网页版向个人用户开放"专家"模式，企业和开发者则可通过火山引擎API服务调用全系列模型。字节跳动表示，将持续根据真实场景需求迭代模型功能，推动智能应用边界的拓展。
