What is Seed Evolving?

Seed Evolving è il framework di sviluppo di IA auto-migliorante di ByteDance che consente ai modelli Seed di contribuire a migliorare le generazioni future attraverso valutazione, generazione di dati, addestramento e cicli di feedback dell'infrastruttura.

Is Seed Evolving a standalone AI model?

No. Seed Evolving è una metodologia di sviluppo e un framework di addestramento, non un modello distribuito separatamente come Seedance o Seedream.

How does Seed Evolving improve model performance?

Utilizza sistemi di valutazione automatizzati, generazione di dati sintetici, apprendimento per rinforzo e cicli di addestramento iterativi per affinare continuamente le future generazioni di modelli.

Which models benefit from Seed Evolving?

L'approccio sembra supportare l'ecosistema Seed più ampio, includendo Seed 2.0, Seed 2.1, Seed1.8, Seedance e altri modelli multimodali sviluppati da ByteDance.

Does Seed Evolving support multimodal AI?

Sì. L'ecosistema Seed è progettato intorno alla comprensione multimodale su testo, immagini, audio, video e ambienti di interazione con agenti.

How is Seed Evolving different from traditional AI training?

L'addestramento dell'IA tradizionale spesso si basa su dataset statici e rilasci periodici, mentre Seed Evolving introduce cicli di feedback continui che permettono ai modelli di contribuire ai miglioramenti dei modelli futuri.

Why is Seed Evolving important for AI agents?

Il framework è progettato per migliorare la pianificazione a lungo termine, l'uso degli strumenti, il ragionamento, la programmazione e l'esecuzione di compiti nel mondo reale, capacità fondamentali per gli agenti IA avanzati.

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

Specifiche tecniche di Seed Evolving

Voce	Doubao Seed Evolving
Provider	ByteDance Seed Team
Tipo di modello	Framework di modello fondazionale multimodale auto-migliorativo
Famiglia	Ecosistema Seed / Doubao
Modalità	Testo, Immagine, Video, Audio, Attività degli agenti
Focus dell'architettura	Autoevoluzione tramite valutazione, generazione dei dati, addestramento e cicli di feedback dell'infrastruttura
Obiettivo principale	Miglioramento continuo del modello ed espansione autonoma delle capacità
Disponibilità	Framework di ricerca integrato nello sviluppo della famiglia Seed
Ultima generazione correlata	Seed 2.1
Focus di implementazione	Sistemi di agenti, ragionamento, comprensione multimodale, esecuzione di compiti nel mondo reale

Che cos'è Seed Evolving?

"Seed Evolving" non è un modello commerciale standalone come Seedance o Seedream. Si riferisce invece al framework di sviluppo IA autoevolutivo di ByteDance Seed che migliora continuamente le future generazioni di modelli Seed tramite valutazione automatizzata, generazione dei dati, apprendimento per rinforzo, ottimizzazione dell'addestramento e feedback dell'infrastruttura. Internamente, ByteDance lo descrive come un ciclo di vita "Seed-for-Seed" in cui i modelli aiutano a migliorare i modelli futuri.

Il concetto è diventato più evidente con il rilascio di Seed 2.1, in cui ByteDance ha illustrato un ciclo di vita autoevolutivo composto da:

Ciclo di valutazione
Ciclo dei dati
Ciclo di addestramento
Ciclo dell'infrastruttura

Questi sistemi consentono ai modelli Seed più recenti di partecipare alla generazione di segnali di addestramento e al miglioramento delle generazioni di modelli successive.

Caratteristiche principali di Seed Evolving

Pipeline di addestramento auto-migliorativa in cui i modelli contribuiscono allo sviluppo dei modelli futuri.
Sistemi di valutazione automatizzati che individuano le debolezze e generano obiettivi di miglioramento.
Ottimizzazione incentrata sugli agenti progettata per l'esecuzione di compiti a lungo termine piuttosto che semplici interazioni in chat.
Apprendimento multimodale su testo, immagini, audio, video e ambienti GUI.
Orientamento ai compiti reali con focus su uso di strumenti, programmazione, navigazione e flussi di lavoro a più fasi.
Framework scalabile di evoluzione del modello volto a migliorare le prestazioni senza fare affidamento esclusivamente sulla costruzione manuale di dataset.

Prestazioni nei benchmark

ByteDance non ha pubblicato numeri di benchmark specifici per "Seed Evolving" perché è una metodologia piuttosto che un modello distribuibile.

Le prestazioni si riflettono nelle versioni più recenti dei modelli della famiglia Seed:

Benchmark	Risultato della famiglia Seed
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

Questi miglioramenti nei benchmark sono citati come risultati del più ampio processo di sviluppo di Seed 2.0 e dell'ecosistema di addestramento in evoluzione.

Seed Evolving vs sviluppo tradizionale dei modelli

Caratteristica	Seed Evolving	Addestramento IA tradizionale
Valutazione	Feedback automatico continuo	Valutazione umana periodica
Creazione dei dati	Generazione assistita dal modello	Per lo più curata manualmente
Ciclo di miglioramento	Continuo	Basato sulle release
Apprendimento degli agenti	Focus principale	Spesso secondario
Ottimizzazione multimodale	Nativa	Spesso sistemi separati
Strategia di scalabilità	Cicli auto-rinforzanti	Dataset più grandi e maggiore capacità di calcolo

Prezzi per Doubao-Seed-Evolving

Esplora i prezzi competitivi per Doubao-Seed-Evolving, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Doubao-Seed-Evolving può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Prezzo Comet (USD / M Tokens)	Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)	Sconto
Ingresso:$0.66672/M Uscita:$3.3336/M	Ingresso:$0.8334/M Uscita:$4.167/M	-20%

Codice di esempio e API per Doubao-Seed-Evolving

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Doubao-Seed-Evolving per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Doubao-Seed-Evolving nei tuoi progetti.

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 // .'

Versioni di Doubao-Seed-Evolving

Il motivo per cui Doubao-Seed-Evolving dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.

version
doubao-seed-evolving