What is Seed Evolving?

Seed Evolving er ByteDance's selvforbedrende AI-udviklingsrammeværk, som gør det muligt for Seed-modeller at hjælpe med at forbedre fremtidige generationer gennem evaluering, datagenerering, træning og feedback-sløjfer i infrastrukturen.

Is Seed Evolving a standalone AI model?

Nej. Seed Evolving er en udviklingsmetodologi og et træningsrammeværk snarere end en separat udrullet model som Seedance eller Seedream.

How does Seed Evolving improve model performance?

Det bruger automatiserede evalueringssystemer, syntetisk datagenerering, forstærkningslæring og iterative træningscyklusser til løbende at forfine fremtidige modelgenerationer.

Which models benefit from Seed Evolving?

Tilgangen ser ud til at understøtte det bredere Seed-økosystem, herunder Seed 2.0, Seed 2.1, Seed1.8, Seedance og andre multimodale modeller udviklet af ByteDance.

Does Seed Evolving support multimodal AI?

Ja. Seed-økosystemet er designet omkring multimodal forståelse på tværs af tekst, billede, lyd, video og agent-interaktionsmiljøer.

How is Seed Evolving different from traditional AI training?

Traditionel AI-træning bygger ofte på statiske datasæt og periodiske udgivelser, mens Seed Evolving introducerer kontinuerlige feedback-sløjfer, der gør det muligt for modeller at bidrage til forbedringer i fremtidige modeller.

Why is Seed Evolving important for AI agents?

Rammeværket er designet til at forbedre planlægning over lange horisonter, værktøjsbrug, ræsonnering, kodning og udførelse af opgaver i den virkelige verden, hvilket er kritiske kapabiliteter for avancerede AI-agenter.

Overkommelig Doubao-Seed-Evolving API | text-to-text

Tekniske specifikationer for Seed Evolving

Punkt	Doubao Seed Evolving
Udbyder	ByteDance Seed Team
Modeltype	Rammeværk for en selvforbedrende multimodal grundmodel
Familie	Seed / Doubao-økosystem
Modaliteter	Tekst, billede, video, lyd, agentopgaver
Arkitekturfokus	Selvevolution gennem evaluerings-, datagenererings-, trænings- og infrastruktur-feedbacksløjfer
Primært mål	Kontinuerlig modelforbedring og udvidelse af autonome kapaciteter
Tilgængelighed	Forskningsrammeværk integreret i Seed-familiens udvikling
Seneste relaterede generation	Seed 2.1
Implementeringsfokus	Agent-systemer, ræsonnement, multimodal forståelse, udførelse af opgaver i den virkelige verden

Hvad er Seed Evolving?

"Seed Evolving" er ikke en selvstændig kommerciel model som Seedance eller Seedream. I stedet refererer det til ByteDance Seeds selv-evolverende AI-udviklingsrammeværk, der kontinuerligt forbedrer fremtidige generationer af Seed-modeller gennem automatiseret evaluering, datagenerering, reinforcement learning, træningsoptimering og infrastrukturfeedback. ByteDance beskriver dette internt som en "Seed-for-Seed"-livscyklus, hvor modeller hjælper med at forbedre fremtidige modeller.

Begrebet blev mere synligt i forbindelse med udgivelsen af Seed 2.1, hvor ByteDance beskrev en selv-evolverende livscyklus bestående af:

Evaluationssløjfe
Datasløjfe
Træningssløjfe
Infrastruktursløjfe

Disse systemer gør det muligt for nyere Seed-modeller at deltage i genereringen af træningssignaler og forbedre efterfølgende modelgenerationer.

Hovedfunktioner i Seed Evolving

Selvforbedrende træningspipeline, hvor modeller bidrager til udviklingen af fremtidige modeller.
Automatiserede evalueringssystemer, der identificerer svagheder og genererer forbedringsmål.
Agent-centreret optimering, designet til udførelse af langsigtede opgaver snarere end simple chatinteraktioner.
Multimodal læring på tværs af tekst, billeder, lyd, video og GUI-miljøer.
Virkelighedsnær opgaveorientering med fokus på værktøjsbrug, kodning, webbrowsing og flertrins-workflows.
Skalerbart rammeværk for modelevolution, der har til hensigt at forbedre ydeevnen uden udelukkende at være afhængig af manuel datasætkonstruktion.

Benchmark-ydelse

ByteDance har ikke offentliggjort benchmarktal specifikt for "Seed Evolving", fordi det er en metodologi frem for en implementerbar model.

Ydelsen afspejles gennem nyere modeller i Seed-familien:

Benchmark	Resultat for Seed-familien
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

Disse benchmark-forbedringer henvises der til som resultater af den bredere Seed 2.0-udviklingsproces og det evolverende træningsøkosystem.

Seed Evolving vs Traditionel modeludvikling

Kendetegn	Seed Evolving	Traditionel AI-træning
Evaluering	Kontinuerlig automatiseret feedback	Periodisk menneskelig evaluering
Dataskabelse	Modelassisteret generering	Overvejende manuelt kurateret
Forbedringscyklus	Kontinuerlig	Udgivelsesbaseret
Agentlæring	Kernefokus	Ofte sekundært
Multimodal optimering	Indbygget	Ofte separate systemer
Skaleringsstrategi	Selvforstærkende sløjfer	Større datasæt og compute

Priser for Doubao-Seed-Evolving

Udforsk konkurrencedygtige priser for Doubao-Seed-Evolving, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan Doubao-Seed-Evolving kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.

Comet-pris (USD / M Tokens)	Officiel Pris (USD / M Tokens)	Rabat
Indtast:$0.66672/M Output:$3.3336/M	Indtast:$0.8334/M Output:$4.167/M	-20%

Eksempelkode og API til Doubao-Seed-Evolving

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for Doubao-Seed-Evolving for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af Doubao-Seed-Evolving i dine projekter.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-evolving",
    max_completion_tokens=2048,
    extra_body={"reasoning_effort": "medium"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case.",
                },
            ],
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-evolving",
    max_completion_tokens=2048,
    extra_body={"reasoning_effort": "medium"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case.",
                },
            ],
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "doubao-seed-evolving",
    max_completion_tokens: 2048,
    reasoning_effort: "medium",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            type: "text",
            text: "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

set -eo pipefail

curl -sS --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-evolving",
    "max_completion_tokens": 2048,
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

Versioner af Doubao-Seed-Evolving

Årsagen til, at Doubao-Seed-Evolving har flere øjebliksbilleder kan omfatte potentielle faktorer såsom variationer i output efter opdateringer, der kræver ældre øjebliksbilleder for konsistens, at give udviklere en overgangsperiode til tilpasning og migration, og at forskellige øjebliksbilleder svarer til globale eller regionale slutpunkter for at optimere brugeroplevelsen. For detaljerede forskelle mellem versioner, henvises der til den officielle dokumentation.

version
doubao-seed-evolving