Doubao-Seed-1.8

Technische Spezifikationen der Seed 1.8 API

Was ist Doubao Seed 1.8?

Doubao Seed 1.8 ist der 1.8‑Release des Seed-Teams: ein einheitliches LLM+VLM, das explizit auf generalisierte „real-world agency“ abzielt — d. h. Wahrnehmung (Bilder/Video), Reasoning, Tool-Orchestrierung (Suche, Funktionsaufrufe, Codeausführung, GUI-Grounding) und mehrstufige Entscheidungsfindung in einem einzigen Modell. Das Design betont konfigurierbare „Denkmodi“ (Abwägungen zwischen Latenz und Tiefe), effiziente visuelle Kodierung sowie native Unterstützung für langen Kontext und multimodale Eingaben, damit das Modell als autonomer Assistent/Agent in Produktions-Workflows agieren kann.

Hauptfunktionen der Seed 1.8 API

1. Vereinheitlichtes multimodales agentisches Modell. Integriert Wahrnehmung (Bild/Video), Reasoning (LLM) und Aktion (Tool-/G U I‑Aufrufe, Codeausführung) in einem einzigen Modell statt in einer gesplitteten Pipeline. Dies ermöglicht kompakte Agent‑Workflows und geringere Orchestrierungskomplexität.
2. Ultra-langer Kontext & Langvideo-Verarbeitung. Langer Kontext (Produktsupport bis 256k Token) und spezifische Langvideo‑Benchmarks (Seed1.8 zeigt starke Token‑Effizienz bei langen Videos). Das Modell unterstützt selektive Video‑Tools (VideoCut), um das Reasoning auf Zeitstempel zu fokussieren.
3. Agentische GUI-Automatisierung & Tool-Nutzung. Benchmarks und interne Tests (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, GUI‑Grounding‑Benchmarks) zeigen Verbesserungen bei GUI‑Agent‑Aufgaben und mehrstufiger Automatisierung. Das Modell kann GUI‑Grounding‑Befehle ausgeben und in simulierten OS/Web/Mobile‑Kontexten arbeiten.
4. Konfigurierbare Denkmodi zur Latenz-/Kostenkontrolle. Vier Inferenzmodi erlauben es Entwicklern, die Rechenintensität zur Testzeit für interaktive vs. hochwertige Batch‑Aufgaben zu justieren. Dies ist nützlich für Produktionssysteme mit strengen Latenzbudgets.
5. Verbesserte Token‑Effizienz (multimodal). Seed 1.8 demonstriert gegenüber seinen Vorgängern (Seed‑1.5/1.6) eine höhere Token‑Effizienz auf multimodalen Benchmarks und erreicht in mehreren Langvideo‑Aufgaben hohe Genauigkeit mit kleineren Token‑Budgets.
6. Konfigurierbare Denkmodi: Abwägung von Inferenz‑Tiefe vs. Latenz/Kosten mit unterschiedlichen Modi (no_think → think-high) zur Anpassung für interaktive Produktionsnutzung.
7. Technische Fähigkeiten

• Token‑Effizienz: Seed1.8 zeigt gegenüber den Vorgängern (Seed‑1.5/1.6) deutlich verbesserte Token‑Effizienz und liefert höhere Genauigkeit bei geringeren Token‑Budgets in Langvideo‑Aufgaben (z. B. wettbewerbsfähige Genauigkeit selbst bei 32K Video‑Token). Dies ermöglicht geringere Inferenzkosten für lange Eingaben.
• Multimodales Reasoning & Wahrnehmung: Das Modell erreicht SOTA auf mehreren Multi‑Image‑VQA‑ sowie Bewegungs-/Wahrnehmungsaufgaben und wird Zweiter oder nahe SOTA auf vielen multimodalen Reasoning‑Benchmarks; insbesondere übertrifft es seinen Vorgänger in nahezu jeder gemessenen visuellen/Video‑Dimension.
• Agentische Tool-Nutzung & GUI-Grounding: Dokumentierte Unterstützung für GUI‑Grounding und bildschirmbasierte Operations‑Benchmarks (ScreenSpot‑Pro, GUI‑Agenting) mit starken Grounding‑Scores (z. B. Verbesserungen gegenüber Seed‑1.5‑VL auf ScreenSpot‑Pro).
• Paralleles / gestuftes Reasoning: Erhöhte Testzeit‑Rechenkapazität (paralleles Denken) führt zu messbaren Zuwächsen auf Mathematik‑, Coding‑ und multimodalen Reasoning‑Benchmarks

Ausgewählte öffentliche Benchmark-Highlights von Seed1.8

• VCRBench (Visual Commonsense Reasoning): Seed1.8 erzielte 59,8 (Pass@1 laut Tabelle der Modellkarte), eine Verbesserung gegenüber Seed‑1.5‑VL und wettbewerbsfähig mit Top‑Modellen
• VideoHolmes (Video‑Reasoning): Seed1.8 65,5, besser als Seed‑1.5‑VL und nahe an Pro‑Wettbewerbsmodellen.
• MMLB‑NIAH (multimodaler Langkontext, 128k): Seed1.8 erreichte 72,2 Pass@1 bei 128k Kontext in MMLB‑NIAH und übertraf einige zeitgenössische Pro‑Modelle.
• Motion & Perception Suite: SOTA in 5 von 6 evaluierten Aufgaben; Beispiele umfassen TVBench, TempCompass und TOMATO, bei denen Seed1.8 deutliche Zuwächse in der zeitlichen Wahrnehmung zeigt.
• Agentische Workflows: Auf BrowseComp und anderen agentischen Such-/Code‑Benchmarks rangiert Seed1.8 häufig nahe oder über konkurrierenden Pro‑Modellen

Seed 1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x

• Seed1.8 vs Seed‑1.5‑VL / Seed‑1.6: Klare Verbesserungen bei multimodaler Wahrnehmung, Token‑Effizienz für lange Videos und agentischer Ausführung.
• Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT‑5.x: Auf vielen multimodalen Benchmarks entspricht Seed1.8 Gemini 3 Pro oder übertrifft ihn (SOTA auf mehreren VQA-/Bewegungsaufgaben; besser beim MMLB‑NIAH‑128k‑Durchlauf). Die Karte zeigt jedoch auch Bereiche, in denen die Gemini‑Familie bei bestimmten fachlichen Wissensaufgaben Vorteile behält — die relative Reihenfolge ist also benchmark‑abhängig.
• Seed‑Code‑Variante (Doubao‑Seed‑Code): spezialisiert auf Programmier-/agentische Code‑Aufgaben (großer Kontext für Codebasen; spezialisierte SWE‑Benchmarks). Seed1.8 ist das generalistische agentische multimodale Modell, während Seed‑Code die programmierfokussierte Variante ist.

Praktische Anwendungsfälle durch die Seedream 4.5 API auf CometAPI

• Multimodale Forschungsassistenten & Dokumentanalyse: extrahieren, zusammenfassen und über lange Dokumente, Foliensätze und mehrseitige Berichte hinweg schlussfolgern.
• Langvideo‑Verständnis & -Überwachung: Sicherheits-/Sport‑Broadcast‑Analytik, lange Meeting‑Zusammenfassungen und Streaming‑Analysen, bei denen die Token‑Effizienz des Modells für lange Videos wichtig ist.
• Agentische Workflows / Automatisierung: mehrstufige Websuche + Codeausführung + Datenextraktion (z. B. automatisierte Wettbewerbsanalyse, Reiseplanung, Forschungspipelines, demonstriert in internen Benchmarks).
• Entwicklertools (bei Verwendung von Seed‑Code): Analyse großer Codebasen, IDE‑Assistenten und agentische Codeausführung für Tests & Reparatur (Seed‑Code ist die empfohlene spezialisierte Variante).
• GUI‑Automatisierung & RPA: Screen‑Grounding und GUI‑Agent‑Benchmarks zeigen, dass das Modell strukturierte GUI‑Aufgaben besser als frühere Seed‑Releases ausführen kann.

So verwenden Sie die doubao Seed 1.8 API über CometAPI

Doubao seed1.8 wird derzeit kommerziell über CometAPI als gehostete Inferenz‑API bereitgestellt. Die API unterstützt multimodale Payloads (Text + Bilder + Video‑Fragmente/ Zeitstempel) und konfigurierbare Inferenzmodi, um Latenz und Rechenaufwand gegenüber Antwortqualität abzuwägen.

Call‑Patterns: Die API unterstützt Standard‑Chat/Completion‑Requests, Streaming‑Antworten und agentische Flows, bei denen das Modell Tool‑Aufrufe (Suche, Codeausführung, GUI‑Aktionen) ausgibt und Tool‑Outputs als nachfolgenden Kontext konsumiert.

Streaming & Langkontext‑Handhabung: Die API unterstützt Streaming und verfügt über integrierte Kontextverwaltungs‑Primitive für lange Sitzungen (zur Unterstützung von 100K+ Kontexten / mehrstufigen Agent‑Traces).

Schritt 1: Für API‑Key registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangs‑API‑Key der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API‑Token auf „Add Token“, holen Sie sich den Token‑Key: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die doubao Seed 1.8 API senden

Wählen Sie den „doubao-seed-1-8-251228 “-Endpoint, um die API‑Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request‑Body. Request‑Methode und Request‑Body entnehmen Sie unserer Website‑API‑Doku. Unsere Website bietet außerdem Apifox‑Tests zur Bequemlichkeit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI‑Key aus Ihrem Konto. Kompatibel mit den Chat-APIs.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Content‑Feld ein—darauf antwortet das Modell . Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Task‑Status und den Ausgabedaten.