What is Seed Evolving?

Seed Evolving ist ByteDances sich selbst verbesserndes KI-Entwicklungsframework, das Seed-Modelle befähigt, durch Evaluation, Datengenerierung, Training und Infrastruktur-Feedbackschleifen künftige Generationen zu verbessern.

Is Seed Evolving a standalone AI model?

Nein. Seed Evolving ist eine Entwicklungsmethodik und ein Trainingsframework statt eines separat bereitgestellten Modells wie Seedance oder Seedream.

How does Seed Evolving improve model performance?

Es nutzt automatisierte Evaluationssysteme, synthetische Datengenerierung, Reinforcement Learning und iterative Trainingszyklen, um künftige Modellgenerationen kontinuierlich zu verfeinern.

Which models benefit from Seed Evolving?

Der Ansatz scheint das breitere Seed-Ökosystem zu unterstützen, einschließlich Seed 2.0, Seed 2.1, Seed1.8, Seedance und anderer von ByteDance entwickelter multimodaler Modelle.

Does Seed Evolving support multimodal AI?

Ja. Das Seed-Ökosystem ist auf multimodales Verständnis über Text-, Bild-, Audio-, Video- und Agenten-Interaktionsumgebungen hinweg ausgelegt.

How is Seed Evolving different from traditional AI training?

Traditionelles KI-Training stützt sich häufig auf statische Datensätze und periodische Veröffentlichungen, während Seed Evolving kontinuierliche Feedbackschleifen einführt, die es Modellen ermöglichen, zu künftigen Modellverbesserungen beizutragen.

Why is Seed Evolving important for AI agents?

Das Framework ist darauf ausgelegt, Langzeitplanung, Toolnutzung, Reasoning, Coding und die Ausführung realer Aufgaben zu verbessern, die für fortgeschrittene KI-Agenten kritische Fähigkeiten sind.

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

Technische Spezifikationen von Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Anbieter	ByteDance Seed Team
Modelltyp	Selbstverbesserndes multimodales Foundation-Model-Framework
Familie	Seed-/Doubao-Ökosystem
Modalitäten	Text, Bild, Video, Audio, Agentenaufgaben
Architekturfokus	Selbstevolution durch Evaluierung, Datengenerierung, Training und Infrastruktur-Rückkopplungsschleifen
Primäres Ziel	Kontinuierliche Modellverbesserung und autonome Fähigkeitserweiterung
Verfügbarkeit	In die Entwicklung der Seed-Familie integriertes Forschungs-Framework
Neueste verwandte Generation	Seed 2.1
Bereitstellungsfokus	Agentensysteme, Reasoning, multimodales Verständnis, Ausführung realer Aufgaben

Was ist Seed Evolving?

"Seed Evolving" ist kein eigenständiges kommerzielles Modell wie Seedance oder Seedream. Stattdessen bezeichnet es das sich selbst weiterentwickelnde KI-Entwicklungsframework von ByteDance Seed, das künftige Generationen der Seed-Modelle durch automatisierte Evaluierung, Datengenerierung, Reinforcement Learning, Trainingsoptimierung und Infrastruktur-Feedback kontinuierlich verbessert. ByteDance beschreibt dies intern als einen "Seed-for-Seed"-Lebenszyklus, in dem Modelle dazu beitragen, zukünftige Modelle zu verbessern.

Das Konzept wurde mit der Veröffentlichung von Seed 2.1 sichtbarer, als ByteDance einen sich selbst weiterentwickelnden Lebenszyklus erläuterte, der aus folgenden Komponenten besteht:

Evaluierungsschleife
Daten-Schleife
Trainingsschleife
Infrastruktur-Schleife

Diese Systeme ermöglichen es neueren Seed-Modellen, an der Erzeugung von Trainingssignalen mitzuwirken und nachfolgende Modellgenerationen zu verbessern.

Hauptmerkmale von Seed Evolving

Selbstverbessernde Trainingspipeline, bei der Modelle zur Entwicklung zukünftiger Modelle beitragen.
Automatisierte Evaluierungssysteme, die Schwachstellen identifizieren und Verbesserungsziele generieren.
Agentenzentrierte Optimierung, ausgelegt auf langfristige Aufgabenausführung statt einfacher Chat-Interaktionen.
Multimodales Lernen über Text, Bilder, Audio, Video und GUI-Umgebungen hinweg.
Praxisnahe Aufgabenorientierung mit Fokus auf Tool-Nutzung, Programmierung, Browsen und mehrstufige Workflows.
Skalierbares Framework zur Modellentwicklung, das Leistungsverbesserungen ermöglicht, ohne sich ausschließlich auf manuelle Datensatzkonstruktion zu stützen.

Benchmark-Leistung

ByteDance hat keine Benchmark-Zahlen speziell für "Seed Evolving" veröffentlicht, da es sich um eine Methodik handelt und nicht um ein einsetzbares Modell.

Die Leistung spiegelt sich in neueren Modellen der Seed-Familie wider:

Benchmark	Ergebnis der Seed-Familie
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

Diese Benchmark-Verbesserungen werden als Ergebnisse des breiteren Seed 2.0-Entwicklungsprozesses und des sich weiterentwickelnden Trainingsökosystems angeführt.

Seed Evolving vs Traditional Model Development

Merkmal	Seed Evolving	Traditionelles KI-Training
Evaluierung	Kontinuierliches automatisiertes Feedback	Periodische menschliche Evaluierung
Datenerstellung	Modellgestützte Generierung	Überwiegend manuell kuratiert
Verbesserungszyklus	Kontinuierlich	Release-basiert
Agentenlernen	Kernfokus	Oft nachrangig
Multimodale Optimierung	Nativ	Häufig getrennte Systeme
Skalierungsstrategie	Selbstverstärkende Schleifen	Größere Datensätze und Rechenressourcen

Preise für Doubao-Seed-Evolving

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Doubao-Seed-Evolving, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Doubao-Seed-Evolving Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

Comet-Preis (USD / M Tokens)	Offizieller Preis (USD / M Tokens)	Rabatt
Eingabe:$0.66672/M Ausgabe:$3.3336/M	Eingabe:$0.8334/M Ausgabe:$4.167/M	-20%

Beispielcode und API für Doubao-Seed-Evolving

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Doubao-Seed-Evolving zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Doubao-Seed-Evolving in Ihren Projekten zu nutzen.

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 // .'

Versionen von Doubao-Seed-Evolving

Der Grund, warum Doubao-Seed-Evolving mehrere Snapshots hat, kann potenzielle Faktoren wie Änderungen der Ausgabe nach Updates umfassen, die ältere Snapshots für Konsistenz erfordern, Entwicklern eine Übergangszeit für Anpassung und Migration bieten und verschiedene Snapshots, die globalen oder regionalen Endpunkten entsprechen, um das Benutzererlebnis zu optimieren. Für detaillierte Unterschiede zwischen den Versionen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation.

version
doubao-seed-evolving