What is Seed Evolving?

Seed Evolving er ByteDance sitt selvforbedrende AI-utviklingsrammeverk som gjør det mulig for Seed-modeller å bidra til å forbedre fremtidige generasjoner gjennom evaluering, datagenerering, trening og tilbakemeldingssløyfer i infrastrukturen.

Is Seed Evolving a standalone AI model?

Nei. Seed Evolving er en utviklingsmetodikk og et treningsrammeverk, ikke en separat distribuert modell som Seedance eller Seedream.

How does Seed Evolving improve model performance?

Den bruker automatiserte evalueringssystemer, syntetisk datagenerering, forsterkningslæring og iterative treningssykluser for kontinuerlig å finjustere fremtidige modellgenerasjoner.

Which models benefit from Seed Evolving?

Tilnærmingen ser ut til å støtte det bredere Seed-økosystemet, inkludert Seed 2.0, Seed 2.1, Seed1.8, Seedance og andre multimodale modeller utviklet av ByteDance.

Does Seed Evolving support multimodal AI?

Ja. Seed-økosystemet er designet rundt multimodal forståelse på tvers av tekst, bilde, lyd, video og miljøer for agentinteraksjon.

How is Seed Evolving different from traditional AI training?

Tradisjonell AI-trening er ofte avhengig av statiske datasett og periodiske lanseringer, mens Seed Evolving introduserer kontinuerlige tilbakemeldingssløyfer som gjør det mulig for modeller å bidra til å forbedre fremtidige modeller.

Why is Seed Evolving important for AI agents?

Rammeverket er utformet for å forbedre langsiktig planlegging, verktøybruk, resonnement, koding og utførelse av oppgaver i den virkelige verden, som er kritiske kapabiliteter for avanserte AI-agenter.

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

Tekniske spesifikasjoner for Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Leverandør	ByteDance Seed Team
Modelltype	Selvforbedrende rammeverk for multimodale grunnmodeller
Familie	Seed / Doubao-økosystemet
Modaliteter	Tekst, bilde, video, lyd, agentoppgaver
Arkitekturfokus	Selvevolusjon gjennom evaluerings-, datagenererings-, trenings- og infrastrukturtilbakemeldingssløyfer
Hovedmål	Kontinuerlig modellforbedring og autonom kapasitetsutvidelse
Tilgjengelighet	Forskningsrammeverk integrert i utviklingen av Seed-familien
Siste relaterte generasjon	Seed 2.1
Distribusjonsfokus	Agentsystemer, resonnering, multimodal forståelse, utførelse av oppgaver i den virkelige verden

Hva er Seed Evolving?

"Seed Evolving" er ikke en frittstående kommersiell modell som Seedance eller Seedream. I stedet refererer det til ByteDance Seeds selv-evolusjonerende AI-utviklingsrammeverk som kontinuerlig forbedrer fremtidige generasjoner av Seed-modeller gjennom automatisert evaluering, datagenerering, forsterkningslæring, treningsoptimalisering og infrastrukturtilbakemeldinger. ByteDance beskriver dette internt som en "Seed-for-Seed"-livssyklus der modeller bidrar til å forbedre fremtidige modeller.

Konseptet ble mer synlig med lanseringen av Seed 2.1, der ByteDance diskuterte en selv-evolusjonerende livssyklus bestående av:

Evalueringssløyfe
Datasløyfe
Treningssløyfe
Infrastruktursløyfe

Disse systemene gjør at nyere Seed-modeller kan bidra til å generere treningssignaler og forbedre etterfølgende modellgenerasjoner.

Hovedfunksjoner i Seed Evolving

Selvforbedrende treningspipeline der modeller bidrar til utviklingen av fremtidige modeller.
Automatiserte evalueringssystemer som identifiserer svakheter og genererer forbedringsmål.
Agent-sentrisk optimalisering utviklet for oppgaver med lang tidshorisont fremfor enkle chatteinteraksjoner.
Multimodal læring på tvers av tekst, bilder, lyd, video og GUI-miljøer.
Virkelighetsnær oppgaveorientering med fokus på verktøybruk, koding, nettlesing og flertrinns arbeidsflyter.
Skalerbart rammeverk for modellevolusjon som skal forbedre ytelsen uten å være avhengig kun av manuell datasettkonstruksjon.

Benchmark-ytelse

ByteDance har ikke publisert benchmark-tall spesifikt for "Seed Evolving" fordi det er en metodikk snarere enn en distribuerbar modell.

Ytelsen reflekteres gjennom 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 forbedringene i benchmarker siteres som resultater av den bredere Seed 2.0-utviklingsprosessen og et evolverende treningsøkosystem.

Seed Evolving vs. tradisjonell modellutvikling

Egenskap	Seed Evolving	Tradisjonell AI-trening
Evaluering	Kontinuerlig automatisert tilbakemelding	Periodisk menneskelig evaluering
Datagenerering	Modellassistert generering	I hovedsak menneskekuratert
Forbedringssyklus	Kontinuerlig	Utgivelsesbasert
Agentlæring	Kjernefokus	Ofte sekundært
Multimodal optimalisering	Innebygd	Ofte separate systemer
Skaleringsstrategi	Selvforsterkende sløyfer	Større datasett og regnekraft

Priser for Doubao-Seed-Evolving

Utforsk konkurransedyktige priser for Doubao-Seed-Evolving, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Doubao-Seed-Evolving kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

Komet-pris (USD / M Tokens)	Offisiell pris (USD / M Tokens)	Rabatt
Inndata:$0.66672/M Utdata:$3.3336/M	Inndata:$0.8334/M Utdata:$4.167/M	-20%

Eksempelkode og API for Doubao-Seed-Evolving

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Doubao-Seed-Evolving for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Doubao-Seed-Evolving i prosjektene dine.

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 // .'

Versjoner av Doubao-Seed-Evolving

Grunnen til at Doubao-Seed-Evolving har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.

version
doubao-seed-evolving