What is Seed Evolving?

Seed Evolving は、評価、データ生成、トレーニング、インフラストラクチャのフィードバックループを通じて、Seed モデルが将来のモデル世代の改善に寄与できるようにする、ByteDance の自己改善型 AI 開発フレームワークです。

Is Seed Evolving a standalone AI model?

いいえ。Seed Evolving は、Seedance や Seedream のように個別にデプロイされるモデルではなく、開発方法論およびトレーニングフレームワークです。

How does Seed Evolving improve model performance?

自動評価システム、合成データ生成、強化学習、反復的なトレーニングサイクルを用いて、将来のモデル世代を継続的に改良します。

Which models benefit from Seed Evolving?

このアプローチは、Seed 2.0、Seed 2.1、Seed1.8、Seedance、および ByteDance が開発したその他のマルチモーダルモデルを含む、より広範な Seed エコシステムを支援しているようです。

Does Seed Evolving support multimodal AI?

はい。Seed エコシステムは、テキスト、画像、音声、動画、エージェントのインタラクション環境にまたがるマルチモーダル理解を中心に設計されています。

How is Seed Evolving different from traditional AI training?

従来の AI トレーニングは静的なデータセットと定期的なリリースに依存することが多い一方で、Seed Evolving は継続的なフィードバックループを導入し、モデルが将来のモデル改良に寄与できるようにします。

Why is Seed Evolving important for AI agents?

このフレームワークは、長期的な計画、ツール使用、推論、コーディング、現実世界のタスク実行を向上させるよう設計されており、これらは高度な AI エージェントに不可欠な能力です。

お手頃な Doubao-Seed-Evolving API | text-to-text

Seed Evolving の技術仕様

項目	Doubao Seed Evolving
提供元	ByteDance Seed Team
モデルタイプ	自己改良型のマルチモーダル基盤モデルのフレームワーク
ファミリー	Seed / Doubao エコシステム
モダリティ	テキスト、画像、動画、音声、エージェントタスク
アーキテクチャの焦点	評価・データ生成・学習・インフラのフィードバックループによる自己進化
主目的	モデルの継続的な改良と自律的な能力拡張
提供状況	Seed ファミリーの開発に統合された研究フレームワーク
最新関連世代	Seed 2.1
デプロイの焦点	エージェントシステム、推論、マルチモーダル理解、実世界タスクの実行

Seed Evolving とは？

「Seed Evolving」は、Seedance や Seedream のような単体の商用モデルではありません。むしろ、ByteDance Seed による自己進化型の AI 開発フレームワークを指し、自動化された評価、データ生成、強化学習、学習最適化、インフラからのフィードバックを通じて、将来の Seed モデル世代を継続的に改良します。ByteDance はこれを内部的に、モデルが将来のモデルの改良を助ける「Seed-for-Seed」ライフサイクルと説明しています。

この概念は Seed 2.1 のリリースでより明確になり、自己進化のライフサイクルは以下で構成されると説明されました。

評価ループ
データループ
学習ループ
インフラストラクチャループ

これらのシステムにより、新しい Seed モデルが学習シグナルの生成と後続世代のモデル改良に参加できるようになります。

Seed Evolving の主な特徴

将来のモデル開発にモデル自身が貢献する自己改良型の学習パイプライン
弱点を特定し、改善目標を生成する自動評価システム
単純なチャット対話ではなく長期タスク遂行に焦点を当てたエージェント中心の最適化
テキスト、画像、音声、動画、GUI 環境にわたるマルチモーダル学習
ツール使用、コーディング、ブラウジング、マルチステップのワークフローに焦点を当てた実世界タスク志向
手作業のデータセット構築だけに依存せず性能向上を目指すスケーラブルなモデル進化フレームワーク

ベンチマーク性能

ByteDance は「Seed Evolving」単体のベンチマーク値を公開していません。これはデプロイ可能なモデルではなく手法であるためです。

性能は新しい Seed ファミリーのモデルを通じて示されています。

ベンチマーク	Seed ファミリーの結果
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

これらのベンチマークの改善は、Seed 2.0 の開発プロセスおよび進化する学習エコシステムの成果として言及されています。

Seed Evolving と従来型モデル開発の比較

特徴	Seed Evolving	従来の AI 学習
評価	継続的な自動フィードバック	定期的な人手評価
データ作成	モデル支援による生成	主に人手によるキュレーション
改善サイクル	継続的	リリースベース
エージェント学習	中核的な焦点	しばしば二次的
マルチモーダル最適化	ネイティブ	しばしば個別のシステム
スケーリング戦略	自己強化型ループ	より大規模なデータセットと計算資源

Doubao-Seed-Evolvingの料金

Doubao-Seed-Evolvingの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Doubao-Seed-Evolvingがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。

コメット価格 (USD / M Tokens)	公式価格 (USD / M Tokens)	割引
入力:$0.66672/M 出力:$3.3336/M	入力:$0.8334/M 出力:$4.167/M	-20%

Doubao-Seed-EvolvingのサンプルコードとAPI

Doubao-Seed-Evolvingの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでDoubao-Seed-Evolvingの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

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 // .'

Doubao-Seed-Evolvingのバージョン

Doubao-Seed-Evolvingに複数のスナップショットが存在する理由としては、アップデート後の出力変動により旧版スナップショットの一貫性維持が必要な場合、開発者に適応・移行期間を提供するため、グローバル/リージョナルエンドポイントに対応する異なるスナップショットによるユーザー体験最適化などが考えられます。各バージョンの詳細な差異については、公式ドキュメントをご参照ください。

version
doubao-seed-evolving