Er Seed Evolving en frittstående KI-modell?

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

Hvilke modeller drar nytte av 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.

Støtter Seed Evolving multimodal KI?

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

Hvorfor er Seed Evolving viktig for KI-agenter?

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

Hvordan forbedrer Seed Evolving modellytelsen?

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

Hvordan skiller Seed Evolving seg fra tradisjonell KI-trening?

Tradisjonell KI-trening baserer seg ofte på statiske datasett og periodiske utgivelser, mens Seed Evolving innfører kontinuerlige tilbakemeldingssløyfer som gjør at modeller kan bidra til å forbedre fremtidige modeller.

Bytedance

API i live

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

Q: Hva er Seed Evolving?

Seed Evolving er ByteDances selvforbedrende rammeverk for KI-utvikling som gjør det mulig for Seed-modeller å bidra til å forbedre fremtidige generasjoner gjennom evaluering, datagenerering, trening og tilbakemeldingssløyfer i infrastrukturen.

doubao-seed-evolving er designet for programmerings- og agentscenarier og leverer ukentlige kapabilitetsoppdateringer gjennom en enhetlig modell-ID.

Startpris

$0.6667 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

I drift

87.4% oppetid / 24t

Responstid

1560 ms

Observert API-responstid

Utgitt

Jun 23, 2026

Bytedance

Testmiljø

Prøv Doubao-Seed-Evolving med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0040

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.0400

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.0600

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

667

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

3,334

kreditter / 1 mill. tokener

Åpenhet om minstebeløp Denne prototypen forutsetter ikke et skjult minstebeløp per forespørsel. Hvis det gjelder en nedre faktureringsgrense eller et minste påfyllingsbeløp i produksjon, må dette vises før kjøpet og inkluderes i alle kostnadsestimater.

Modell	Comet-pris (USD / mill. tokener)	Offisiell pris (USD / mill. tokener)	Rabatt
doubao-seed-evolving	Inndata: $0.6667/mill. Utdata: $3.33/mill.	Inndata: $0.8334/mill. Utdata: $4.17/mill.	-20%

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Doubao-Seed-Evolving?

doubao-seed-evolving er designet for programmerings- og agentscenarier og leverer ukentlige kapabilitetsoppdateringer gjennom en enhetlig modell-ID.

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.6667 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Jun 23, 2026

Playground 2.0 / Beslutningspanel

Bestem først. Integrer med trygghet.

Ett arbeidsområde for å sammenligne modeller, finjustere ledetekster, inspisere ruting, migrere kode og lansere et testet utgangspunkt.

Forankret til Doubao-Seed-Evolving

Arbeidsflyter

Sammenlign før du bestemmer deg

Kjør den samme ledeteksten på tvers av ledende modeller, og få en anbefaling underbygget med dokumentasjon.

3 modeller · 1 kjøring

Evalueringsprompt

kodingtemperatur 0.2JSON-utdata

GPT-5

OpenAI

Kvalitet

91/100

Svartid

1.2s

Estimert kostnad

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

KI-valg

Kvalitet

95/100

Svartid

1.8s

Estimert kostnad

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Kvalitet

89/100

Svartid

0.9s

Estimert kostnad

$0.011

Anbefaling: velg Claude Opus 5 for kodegjennomgang med høy risiko; send rutinekontroller til Gemini 3 Pro for å redusere kostnadene med ~54 %.

Oversikt

En praktisk oversikt over Doubao-Seed-Evolving, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Leverandør	ByteDance Seed Team
Modelltype	Selvforbedrende multimodalt grunnmodellrammeverk
Familie	Seed / Doubao-økosystem
Modaliteter	Tekst, bilde, video, lyd, agentoppgaver
Arkitekturfokus	Selvevolusjon gjennom sløyfer for evaluering, datagenerering, trening og infrastrukturtilbakemeldinger
Primært mål	Kontinuerlig modellforbedring og autonom kapasitetsutvidelse
Tilgjengelighet	Forskningsrammeverk integrert i Seed-familiens utvikling
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 viser det til ByteDance Seeds selvevolverende 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 selvevolverende livssyklus bestående av:

Evalueringssløyfe
Datasløyfe
Treningssløyfe
Infrastruktursløyfe

Disse systemene gjør det mulig for nyere Seed-modeller å delta i genereringen av treningssignaler og forbedre påfølgende 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 designet for langsiktige oppgaveutførelser fremfor enkle chatteinteraksjoner.
Multimodal læring på tvers av tekst, bilder, lyd, video og GUI-miljøer.
Orientering mot oppgaver i den virkelige verden med fokus på verktøybruk, koding, nettlesing og flertrinns arbeidsflyter.
Skalerbart rammeverk for modellevolusjon som tar sikte på å forbedre ytelsen uten å være avhengig utelukkende 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 gjenspeiles 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 benchmarkene omtales som resultater av den bredere Seed 2.0-utviklingsprosessen og det evolverende treningsøkosystemet.

Seed Evolving vs. tradisjonell modellutvikling

Egenskap	Seed Evolving	Tradisjonell AI-trening
Evaluering	Kontinuerlig automatisert tilbakemelding	Periodisk menneskelig evaluering
Dataskaping	Modellassistert generering	For det meste menneskelig kuratert
Forbedringssyklus	Kontinuerlig	Utgivelsesbasert
Agentlæring	Kjernefokus	Ofte sekundært
Multimodal optimalisering	Innebygd	Ofte separate systemer
Skaleringsstrategi	Selvforsterkende sløyfer	Større datasett og regnekraft

FAQ

Beslutningssenter for modeller

Kjenn kostnaden. Velg riktig arbeidsmengde.

Modeller de fem faktureringsdimensjonene, test en realistisk arbeidsmengde og avgjør hvor Opus er verdt pristillegget før du lanserer.

20 % under offisiell pris$0.6667 mot $0.8334 / 1 mill. inndatatokener

Kostnadslaboratorium

Beregn prisen på en reell agentkjøring

Spill av reelle arbeidsbelastninger på nytt i stedet for å sammenligne tokenpriser isolert. Last inn en forhåndsinnstilling, og juster deretter alle faktureringsdimensjoner.

Nye inndatatokener

tokener

Utdatatokener

tokener

$0.6667

/ 1 mill. token

Inndata

Nye instruksjoner, filer og samtalekontekst som sendes i hver runde.

Reduser den hentede konteksten før den når modellen.

$3.33

/ 1 mill. token

Utdata

Resonnering, kode og tekst generert av modellen.

Bruk eksplisitte fullføringskriterier og grenser for utdata.

Der Opus forsvarer pristillegget

Passer best

Utvikling på repositorienivå

Bruk Opus når oppgaven omfatter arkitektur, flere filer og tvetydige avveininger i implementeringen.

Passer best

Langvarige agenter

Et godt valg når en agent må bevare intensjonen gjennom mange verktøykall og gjenopprettingstrinn.

Verdt pristillegget

Gjennomgang med høy verdi

Reserver den for sikkerhets-, migrerings- og produksjonsgjennomganger der et oversett problem koster mer enn tokenene.

Bruk en lettere modell

Rutinearbeid med stort volum

Klassifisering, uttrekking og enkel chat gir vanligvis bedre enhetsøkonomi med Sonnet eller Haiku.

Veiledning for ledetekstbufring

Stabiliser prefikset

Hold retningslinjer, verktøyskjemaer og repositoriekart uendret.

Skriv én gang

Plasser hurtigbufferens skillepunkt etter den gjenbrukbare konteksten.

Les gjentatte ganger

Legg bare til den oppgavespesifikke endringen i senere runder.

Migrer uten å skrive om

Behold foretrukket SDK, og endre basis-URL-en, nøkkelen og modell-ID-en.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'doubao-seed-evolving',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/chat/completions

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.

POST

/v1/chat/completions

# 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 // .'

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 // .'

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();

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-text

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

text

Produksjonsprofil

Leverandør: Bytedance
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Doubao-Seed-Evolving til produksjonsarbeidsflyter som passer text-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produksjonschat og agentarbeidsflyter

Koding, analyse og strukturert generering

Automatisering i stor skala via ett API

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Se modell

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 er Anthropics avanserte KI-modell for komplekst, åpent definert teknisk arbeid som krever vedvarende resonnering, planlegging og utførelse på tvers av flere trinn.

Se modell

Google

Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon er Googles resonneringsmodell for kompleks programvareutvikling, vitenskapelig resonnering og vedvarende agentarbeidsflyter. Den er tilgjengelig på CometAPI gjennom det native Gemini API-et og det OpenAI-kompatible Chat API-et.

Se modell

Hunyuan

Hy 4

Tencent Hy4 er en stor språkmodell av neste generasjon, utviklet av Tencents Hunyuan-team, utformet for komplekst resonnement, agent-baserte arbeidsflyter, programvareutvikling og produktivitetsoppgaver i den virkelige verden.

Se modell

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna (gpt-6-luna) er OpenAIs effektive GPT-6-modell for fokuserte arbeidslaster med høyt volum. OpenAI plasserer Luna under GPT-6 Sol i GPT-6-familien og vektlegger effektivitet, repeterbarhet og kostnadssensitiv produksjonsbruk.

Se modell

DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

Den 17. oktober 2026 lanserte selskapet **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**, en målrettet oppdatering av V4.1-Flash-modellen (opprinnelig lansert 10. september 2026). Markedsført som å gi betydelige forbedringer i resonnering, koding, agentfunksjonalitet og visuell forståelse—samtidig som den reduserer tiden for oppgaveutførelse og lengden på utdata—posisjoneres denne checkpointen som DeepSeeks kraftigste effektive modell til dags dato for reelle agent- og kodearbeidslaster.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Oppetid

Forespørselssuccessrate over de siste 30 dagene, som gjenspeiler påliteligheten til hver modellleverandør. CometAPI overvåker alle tilkoblede leverandører i sanntid, 24/7.

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

doubao-seed-evolving

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Doubao-Seed-Evolving uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Jun 23, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Doubao-Seed-Evolving er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Jun 23, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske

Sammenlign modeller og fortsett research

Bytedance

API i live

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

doubao-seed-evolving er designet for programmerings- og agentscenarier og leverer ukentlige kapabilitetsoppdateringer gjennom en enhetlig modell-ID.

Startpris

$0.6667 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

I drift

87.4% oppetid / 24t

Responstid

1560 ms

Observert API-responstid

Utgitt

Jun 23, 2026

Bytedance

Testmiljø

Prøv Doubao-Seed-Evolving med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0040

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.0400

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.0600

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

667

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

3,334

kreditter / 1 mill. tokener

Modell	Comet-pris (USD / mill. tokener)	Offisiell pris (USD / mill. tokener)	Rabatt
doubao-seed-evolving	Inndata: $0.6667/mill. Utdata: $3.33/mill.	Inndata: $0.8334/mill. Utdata: $4.17/mill.	-20%

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Doubao-Seed-Evolving?

doubao-seed-evolving er designet for programmerings- og agentscenarier og leverer ukentlige kapabilitetsoppdateringer gjennom en enhetlig modell-ID.

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.6667 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Jun 23, 2026

Playground 2.0 / Beslutningspanel

Bestem først. Integrer med trygghet.

Ett arbeidsområde for å sammenligne modeller, finjustere ledetekster, inspisere ruting, migrere kode og lansere et testet utgangspunkt.

Forankret til Doubao-Seed-Evolving

Arbeidsflyter

Sammenlign før du bestemmer deg

Kjør den samme ledeteksten på tvers av ledende modeller, og få en anbefaling underbygget med dokumentasjon.

3 modeller · 1 kjøring

Evalueringsprompt

kodingtemperatur 0.2JSON-utdata

GPT-5

OpenAI

Kvalitet

91/100

Svartid

1.2s

Estimert kostnad

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

KI-valg

Kvalitet

95/100

Svartid

1.8s

Estimert kostnad

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Kvalitet

89/100

Svartid

0.9s

Estimert kostnad

$0.011

Anbefaling: velg Claude Opus 5 for kodegjennomgang med høy risiko; send rutinekontroller til Gemini 3 Pro for å redusere kostnadene med ~54 %.

Oversikt

En praktisk oversikt over Doubao-Seed-Evolving, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Leverandør	ByteDance Seed Team
Modelltype	Selvforbedrende multimodalt grunnmodellrammeverk
Familie	Seed / Doubao-økosystem
Modaliteter	Tekst, bilde, video, lyd, agentoppgaver
Arkitekturfokus	Selvevolusjon gjennom sløyfer for evaluering, datagenerering, trening og infrastrukturtilbakemeldinger
Primært mål	Kontinuerlig modellforbedring og autonom kapasitetsutvidelse
Tilgjengelighet	Forskningsrammeverk integrert i Seed-familiens utvikling
Siste relaterte generasjon	Seed 2.1
Distribusjonsfokus	Agentsystemer, resonnering, multimodal forståelse, utførelse av oppgaver i den virkelige verden

Hva er Seed Evolving?

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

Evalueringssløyfe
Datasløyfe
Treningssløyfe
Infrastruktursløyfe

Disse systemene gjør det mulig for nyere Seed-modeller å delta i genereringen av treningssignaler og forbedre påfølgende 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 designet for langsiktige oppgaveutførelser fremfor enkle chatteinteraksjoner.
Multimodal læring på tvers av tekst, bilder, lyd, video og GUI-miljøer.
Orientering mot oppgaver i den virkelige verden med fokus på verktøybruk, koding, nettlesing og flertrinns arbeidsflyter.
Skalerbart rammeverk for modellevolusjon som tar sikte på å forbedre ytelsen uten å være avhengig utelukkende 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 gjenspeiles 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 benchmarkene omtales som resultater av den bredere Seed 2.0-utviklingsprosessen og det evolverende treningsøkosystemet.

Seed Evolving vs. tradisjonell modellutvikling

Egenskap	Seed Evolving	Tradisjonell AI-trening
Evaluering	Kontinuerlig automatisert tilbakemelding	Periodisk menneskelig evaluering
Dataskaping	Modellassistert generering	For det meste menneskelig kuratert
Forbedringssyklus	Kontinuerlig	Utgivelsesbasert
Agentlæring	Kjernefokus	Ofte sekundært
Multimodal optimalisering	Innebygd	Ofte separate systemer
Skaleringsstrategi	Selvforsterkende sløyfer	Større datasett og regnekraft

FAQ

Beslutningssenter for modeller

Kjenn kostnaden. Velg riktig arbeidsmengde.

Modeller de fem faktureringsdimensjonene, test en realistisk arbeidsmengde og avgjør hvor Opus er verdt pristillegget før du lanserer.

20 % under offisiell pris$0.6667 mot $0.8334 / 1 mill. inndatatokener

Kostnadslaboratorium

Beregn prisen på en reell agentkjøring

Spill av reelle arbeidsbelastninger på nytt i stedet for å sammenligne tokenpriser isolert. Last inn en forhåndsinnstilling, og juster deretter alle faktureringsdimensjoner.

Nye inndatatokener

tokener

Utdatatokener

tokener

$0.6667

/ 1 mill. token

Inndata

Nye instruksjoner, filer og samtalekontekst som sendes i hver runde.

Reduser den hentede konteksten før den når modellen.

$3.33

/ 1 mill. token

Utdata

Resonnering, kode og tekst generert av modellen.

Bruk eksplisitte fullføringskriterier og grenser for utdata.

Der Opus forsvarer pristillegget

Passer best

Utvikling på repositorienivå

Bruk Opus når oppgaven omfatter arkitektur, flere filer og tvetydige avveininger i implementeringen.

Passer best

Langvarige agenter

Et godt valg når en agent må bevare intensjonen gjennom mange verktøykall og gjenopprettingstrinn.

Verdt pristillegget

Gjennomgang med høy verdi

Reserver den for sikkerhets-, migrerings- og produksjonsgjennomganger der et oversett problem koster mer enn tokenene.

Bruk en lettere modell

Rutinearbeid med stort volum

Klassifisering, uttrekking og enkel chat gir vanligvis bedre enhetsøkonomi med Sonnet eller Haiku.

Veiledning for ledetekstbufring

Stabiliser prefikset

Hold retningslinjer, verktøyskjemaer og repositoriekart uendret.

Skriv én gang

Plasser hurtigbufferens skillepunkt etter den gjenbrukbare konteksten.

Les gjentatte ganger

Legg bare til den oppgavespesifikke endringen i senere runder.

Migrer uten å skrive om

Behold foretrukket SDK, og endre basis-URL-en, nøkkelen og modell-ID-en.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'doubao-seed-evolving',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/chat/completions

Eksempelkode og API for Doubao-Seed-Evolving

POST

/v1/chat/completions

# 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 // .'

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 // .'

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();

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-text

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

text

Produksjonsprofil

Leverandør: Bytedance
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Doubao-Seed-Evolving til produksjonsarbeidsflyter som passer text-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produksjonschat og agentarbeidsflyter

Koding, analyse og strukturert generering

Automatisering i stor skala via ett API

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Se modell

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 er Anthropics avanserte KI-modell for komplekst, åpent definert teknisk arbeid som krever vedvarende resonnering, planlegging og utførelse på tvers av flere trinn.

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Oppetid

Forespørselssuccessrate over de siste 30 dagene, som gjenspeiler påliteligheten til hver modellleverandør. CometAPI overvåker alle tilkoblede leverandører i sanntid, 24/7.

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

doubao-seed-evolving

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Doubao-Seed-Evolving uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Jun 23, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Doubao-Seed-Evolving er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Jun 23, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske