Czy Seed Evolving jest samodzielnym modelem SI?

Nie. Seed Evolving to metodologia rozwoju i framework treningowy, a nie oddzielnie wdrożony model, taki jak Seedance lub Seedream.

Które modele korzystają z Seed Evolving?

To podejście wydaje się wspierać szerszy ekosystem Seed, w tym Seed 2.0, Seed 2.1, Seed1.8, Seedance oraz inne multimodalne modele opracowane przez ByteDance.

Czy Seed Evolving wspiera multimodalną SI?

Tak. Ekosystem Seed został zaprojektowany wokół multimodalnego rozumienia w obrębie tekstu, obrazu, dźwięku, wideo oraz środowisk interakcji agentów.

Dlaczego Seed Evolving jest ważny dla agentów SI?

Framework został zaprojektowany, aby ulepszać długoterminowe planowanie, korzystanie z narzędzi, rozumowanie, programowanie oraz wykonywanie zadań w świecie rzeczywistym, które są kluczowymi zdolnościami dla zaawansowanych agentów SI.

W jaki sposób Seed Evolving poprawia wydajność modeli?

Wykorzystuje zautomatyzowane systemy ewaluacji, generowanie danych syntetycznych, uczenie ze wzmocnieniem oraz iteracyjne cykle treningowe, aby nieustannie udoskonalać przyszłe generacje modeli.

Czym Seed Evolving różni się od tradycyjnego treningu SI?

Tradycyjny trening SI często opiera się na statycznych zbiorach danych i okresowych wydaniach, podczas gdy Seed Evolving wprowadza ciągłe pętle informacji zwrotnej, które pozwalają modelom przyczyniać się do ulepszania przyszłych generacji modeli.

Bytedance

API działa

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

Q: Czym jest Seed Evolving?

Seed Evolving to samodoskonalący się framework rozwoju SI firmy ByteDance, umożliwiający modelom Seed wspieranie ulepszania przyszłych generacji poprzez ewaluację, generowanie danych, trening oraz pętle informacji zwrotnej dotyczące infrastruktury.

doubao-seed-evolving jest przeznaczony do scenariuszy programistycznych i agentowych, zapewniając cotygodniowe aktualizacje możliwości za pośrednictwem jednolitego identyfikatora modelu.

Cena początkowa

$0.6667 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Działa poprawnie

Dostępność 87.4% / 24h

Czas odpowiedzi

1560 ms

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Jun 23, 2026

Bytedance

Plac zabaw

Wypróbuj Doubao-Seed-Evolving z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0040

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Dziesięć żądań

$0.0400

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Piętnaście żądań

$0.0600

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

⇌

Przeliczanie kredytów

1000 kredytów = 1 USD

Kredyty umożliwiają porównywanie budżetów w ramach rozliczeń za tokeny, żądania i czas działania. Kwota w USD pozostaje podstawą rozliczenia podczas finalizacji zakupu.

✓Bieżący model w kredytach

Dane wejściowe

667

kredytów / 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

3,334

kredytów / 1 mln tokenów

Przejrzystość minimalnej opłaty Ten prototyp nie zakłada ukrytej minimalnej opłaty za żądanie. Jeśli w produkcji obowiązuje minimalna kwota rozliczenia lub minimalne doładowanie, musi zostać wyświetlona przed zakupem i uwzględniona w każdym szacowanym budżecie.

Model	Cena Comet (USD / mln tokenów)	Cena oficjalna (USD / mln tokenów)	Rabat
doubao-seed-evolving	Dane wejściowe: $0.6667/mln Dane wyjściowe: $3.33/mln	Dane wejściowe: $0.8334/mln Dane wyjściowe: $4.17/mln	-20%

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest Doubao-Seed-Evolving?

doubao-seed-evolving jest przeznaczony do scenariuszy programistycznych i agentowych, zapewniając cotygodniowe aktualizacje możliwości za pośrednictwem jednolitego identyfikatora modelu.

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Dostępny

Cena od

$0.6667 / 1 mln tokenów wejściowych

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Jun 23, 2026

Playground 2.0 / Panel decyzyjny

Najpierw podejmij decyzję. Integruj z pewnością.

Jedna przestrzeń robocza do porównywania modeli, dostrajania promptów, sprawdzania routingu, migracji kodu i wdrażania przetestowanego rozwiązania początkowego.

Oparty na Doubao-Seed-Evolving

Przepływy pracy

Porównaj, zanim podejmiesz decyzję

Uruchom ten sam prompt w czołowych modelach i uzyskaj rekomendację popartą dowodami.

3 modele · 1 przebieg

Prompt ewaluacyjny

programowanietemperatura 0,2Dane wyjściowe JSON

GPT-5

OpenAI

Jakość

91/100

Opóźnienie

1.2s

Szac. koszt

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Wybór AI

Jakość

95/100

Opóźnienie

1.8s

Szac. koszt

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Jakość

89/100

Opóźnienie

0.9s

Szac. koszt

$0.011

Rekomendacja: wybierz Claude Opus 5 do przeglądu kodu wysokiego ryzyka; rutynowe kontrole kieruj do Gemini 3 Pro, aby obniżyć koszty o około 54%.

Przegląd

Praktyczny przegląd Doubao-Seed-Evolving, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacje techniczne Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Dostawca	ByteDance Seed Team
Typ modelu	Samodoskonalący się wielomodalny framework modeli bazowych
Rodzina	Ekosystem Seed / Doubao
Modalności	Tekst, Obraz, Wideo, Audio, Zadania agenta
Ukierunkowanie architektury	Samoewolucja poprzez pętle ewaluacji, generowania danych, treningu i informacji zwrotnej z infrastruktury
Główny cel	Ciągłe doskonalenie modeli i autonomiczne rozszerzanie możliwości
Dostępność	Framework badawczy zintegrowany z rozwojem rodziny Seed
Najnowsza powiązana generacja	Seed 2.1
Ukierunkowanie wdrożeniowe	Systemy agentowe, rozumowanie, rozumienie multimodalne, wykonywanie zadań w świecie rzeczywistym

Czym jest Seed Evolving?

"Seed Evolving" nie jest samodzielnym komercyjnym modelem jak Seedance czy Seedream. Odnosi się raczej do samoewoluującego frameworka rozwoju SI ByteDance Seed, który nieustannie ulepsza przyszłe generacje modeli Seed poprzez zautomatyzowaną ewaluację, generowanie danych, uczenie ze wzmocnieniem, optymalizację treningu oraz informację zwrotną z infrastruktury. ByteDance opisuje to wewnętrznie jako cykl życia "Seed-for-Seed", w którym modele pomagają ulepszać przyszłe modele.

Koncepcja stała się bardziej widoczna wraz z wydaniem Seed 2.1, gdzie ByteDance omówiło samoewoluujący cykl życia składający się z:

Pętla ewaluacji
Pętla danych
Pętla treningowa
Pętla infrastruktury

Systemy te umożliwiają nowszym modelom Seed uczestniczyć w generowaniu sygnałów treningowych i ulepszaniu kolejnych generacji modeli.

Główne cechy Seed Evolving

Samodoskonalący się potok treningowy, w którym modele wnoszą wkład w rozwój przyszłych modeli.
Zautomatyzowane systemy ewaluacji, które identyfikują słabości i generują cele usprawnień.
Optymalizacja ukierunkowana na agenty, zaprojektowana pod wykonywanie zadań długohoryzontowych zamiast prostych interakcji czatowych.
Uczenie multimodalne w zakresie tekstu, obrazów, audio, wideo i środowisk GUI.
Orientacja na zadania w świecie rzeczywistym, koncentrująca się na użyciu narzędzi, kodowaniu, przeglądaniu i wieloetapowych przepływach pracy.
Skalowalny framework ewolucji modeli, mający na celu poprawę wydajności bez polegania wyłącznie na ręcznej budowie zbiorów danych.

Wyniki w benchmarkach

ByteDance nie opublikowało wyników benchmarków specyficznych dla "Seed Evolving", ponieważ jest to metodologia, a nie wdrażalny model.

Wydajność znajduje odzwierciedlenie w nowszych modelach z rodziny Seed:

Benchmark	Wynik rodziny Seed
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

Te ulepszenia w benchmarkach są wskazywane jako wynik szerszego procesu rozwojowego Seed 2.0 i ewoluującego ekosystemu treningowego.

Seed Evolving vs tradycyjne szkolenie AI

Cecha	Seed Evolving	Tradycyjne szkolenie AI
Ewaluacja	Ciągła zautomatyzowana informacja zwrotna	Okresowa ocena wykonywana przez ludzi
Tworzenie danych	Generowanie wspomagane przez model	Głównie kuratorowane przez ludzi
Cykl usprawnień	Ciągły	Oparty na wydaniach
Uczenie agentów	Główny nacisk	Często drugorzędne
Optymalizacja multimodalna	Natywna	Często oddzielne systemy
Strategia skalowania	Samowzmacniające się pętle	Większe zbiory danych i moc obliczeniowa

FAQ

Centrum wyboru modeli

Poznaj koszt. Wybierz odpowiednie obciążenie.

Zamodeluj pięć wymiarów rozliczeń, przetestuj realistyczne obciążenie i przed wdrożeniem zdecyduj, gdzie Opus jest wart swojej wyższej ceny.

20% poniżej oficjalnej ceny$0.6667 vs $0.8334 / 1 mln tokenów wejściowych

Laboratorium kosztów

Oblicz koszt rzeczywistego przebiegu agenta

Odtwarzaj rzeczywiste obciążenia zamiast porównywać ceny tokenów w oderwaniu od kontekstu. Wczytaj ustawienia wstępne, a następnie dostosuj każdy wymiar rozliczeń.

Nowe tokeny wejściowe

tokeny

Tokeny wyjściowe

tokeny

$0.6667

/ 1 mln tokenów

Dane wejściowe

Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.

Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.

$3.33

/ 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

Rozumowanie, kod i tekst wygenerowane przez model.

Stosuj jednoznaczne kryteria ukończenia i limity danych wyjściowych.

Gdzie Opus uzasadnia wyższą cenę

Najlepsze zastosowanie

Inżynieria w skali repozytorium

Użyj Opus, gdy zadanie obejmuje architekturę, wiele plików i niejednoznaczne kompromisy implementacyjne.

Najlepsze zastosowanie

Długotrwałe działanie agentów

Dobry wybór, gdy agent musi zachować pierwotny cel podczas wielu wywołań narzędzi i etapów odzyskiwania.

Warto dopłacić

Przegląd o wysokiej wartości

Zarezerwuj go do przeglądów bezpieczeństwa, migracji i systemów produkcyjnych, gdzie przeoczenie problemu kosztuje więcej niż tokeny.

Użyj lżejszego modelu

Rutynowe zadania o dużym wolumenie

Klasyfikacja, ekstrakcja i proste rozmowy zwykle zapewniają lepszą ekonomikę jednostkową w modelach Sonnet lub Haiku.

Strategia korzystania z pamięci podręcznej promptów

Ustabilizuj prefiks

Nie zmieniaj zasad, schematów narzędzi ani map repozytoriów.

Zapisz raz

Umieść punkt zapisu w pamięci podręcznej za kontekstem przeznaczonym do ponownego użycia.

Odczytuj wielokrotnie

W kolejnych turach dołączaj tylko zmiany właściwe dla danego zadania.

Przeprowadź migrację bez przepisywania kodu

Zachowaj preferowany zestaw SDK i zmień bazowy adres URL, klucz oraz identyfikator modelu.

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

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla Doubao-Seed-Evolving

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Doubao-Seed-Evolving, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Doubao-Seed-Evolving w Twoich projektach.

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();

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: Bytedance
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Doubao-Seed-Evolving w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

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.

Zobacz model

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 to zaawansowany model sztucznej inteligencji firmy Anthropic, przeznaczony do złożonych, otwartych zadań technicznych, które wymagają długotrwałego rozumowania, planowania i realizacji w wielu krokach.

Zobacz model

Google

Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon to model rozumowania firmy Google przeznaczony do złożonej inżynierii oprogramowania, rozumowania naukowego i długotrwałych przepływów pracy agentów. Jest dostępny w CometAPI za pośrednictwem natywnego Gemini API oraz kompatybilnego z OpenAI Chat API.

Zobacz model

Hunyuan

Hy 4

Tencent Hy4 to nowej generacji duży model językowy opracowany przez zespół Hunyuan firmy Tencent, przeznaczony do złożonego rozumowania, przepływów pracy opartych na agentach, inżynierii oprogramowania oraz zadań związanych z produktywnością w rzeczywistych zastosowaniach.

Zobacz model

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna (gpt-6-luna) to wydajny model GPT-6 od OpenAI, przeznaczony do skoncentrowanych, wysokowolumenowych obciążeń. OpenAI pozycjonuje Lunę poniżej GPT-6 Sol w rodzinie GPT-6, kładąc nacisk na efektywność, powtarzalność i zastosowania produkcyjne wrażliwe na koszty.

Zobacz model

DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

17 października 2026 r. firma udostępniła **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**, ukierunkowaną aktualizację swojego modelu V4.1-Flash (pierwotnie wydanego 10 września 2026 r.). Reklamowany jako zapewniający znaczące ulepszenia w zakresie rozumowania, programowania, możliwości agentowych i rozumienia wizualnego — przy jednoczesnym skróceniu czasu wykonywania zadań i długości odpowiedzi — ten checkpoint jest pozycjonowany jako najmocniejszy dotąd efektywny model DeepSeek do rzeczywistych obciążeń związanych z agentami i programowaniem.

Zobacz model

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Czas działania

Wskaźnik sukcesu żądań z ostatnich 30 dni, odzwierciedlający niezawodność każdego dostawcy modelu. CometAPI monitoruje wszystkich podłączonych dostawców w czasie rzeczywistym przez całą dobę.

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

doubao-seed-evolving

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości Doubao-Seed-Evolving, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Jun 23, 2026

Dostępność API potwierdzona

Doubao-Seed-Evolving jest dostępny w katalogu modeli CometAPI i dokumentacji API.

Aktualny

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Jun 23, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Bytedance

API działa

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

doubao-seed-evolving jest przeznaczony do scenariuszy programistycznych i agentowych, zapewniając cotygodniowe aktualizacje możliwości za pośrednictwem jednolitego identyfikatora modelu.

Cena początkowa

$0.6667 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Działa poprawnie

Dostępność 87.4% / 24h

Czas odpowiedzi

1560 ms

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Jun 23, 2026

Bytedance

Plac zabaw

Wypróbuj Doubao-Seed-Evolving z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0040

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Dziesięć żądań

$0.0400

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Piętnaście żądań

$0.0600

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

⇌

Przeliczanie kredytów

1000 kredytów = 1 USD

Kredyty umożliwiają porównywanie budżetów w ramach rozliczeń za tokeny, żądania i czas działania. Kwota w USD pozostaje podstawą rozliczenia podczas finalizacji zakupu.

✓Bieżący model w kredytach

Dane wejściowe

667

kredytów / 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

3,334

kredytów / 1 mln tokenów

Model	Cena Comet (USD / mln tokenów)	Cena oficjalna (USD / mln tokenów)	Rabat
doubao-seed-evolving	Dane wejściowe: $0.6667/mln Dane wyjściowe: $3.33/mln	Dane wejściowe: $0.8334/mln Dane wyjściowe: $4.17/mln	-20%

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest Doubao-Seed-Evolving?

doubao-seed-evolving jest przeznaczony do scenariuszy programistycznych i agentowych, zapewniając cotygodniowe aktualizacje możliwości za pośrednictwem jednolitego identyfikatora modelu.

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Dostępny

Cena od

$0.6667 / 1 mln tokenów wejściowych

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Jun 23, 2026

Playground 2.0 / Panel decyzyjny

Najpierw podejmij decyzję. Integruj z pewnością.

Jedna przestrzeń robocza do porównywania modeli, dostrajania promptów, sprawdzania routingu, migracji kodu i wdrażania przetestowanego rozwiązania początkowego.

Oparty na Doubao-Seed-Evolving

Przepływy pracy

Porównaj, zanim podejmiesz decyzję

Uruchom ten sam prompt w czołowych modelach i uzyskaj rekomendację popartą dowodami.

3 modele · 1 przebieg

Prompt ewaluacyjny

programowanietemperatura 0,2Dane wyjściowe JSON

GPT-5

OpenAI

Jakość

91/100

Opóźnienie

1.2s

Szac. koszt

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Wybór AI

Jakość

95/100

Opóźnienie

1.8s

Szac. koszt

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Jakość

89/100

Opóźnienie

0.9s

Szac. koszt

$0.011

Rekomendacja: wybierz Claude Opus 5 do przeglądu kodu wysokiego ryzyka; rutynowe kontrole kieruj do Gemini 3 Pro, aby obniżyć koszty o około 54%.

Przegląd

Praktyczny przegląd Doubao-Seed-Evolving, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacje techniczne Seed Evolving

Element	Doubao Seed Evolving
Dostawca	ByteDance Seed Team
Typ modelu	Samodoskonalący się wielomodalny framework modeli bazowych
Rodzina	Ekosystem Seed / Doubao
Modalności	Tekst, Obraz, Wideo, Audio, Zadania agenta
Ukierunkowanie architektury	Samoewolucja poprzez pętle ewaluacji, generowania danych, treningu i informacji zwrotnej z infrastruktury
Główny cel	Ciągłe doskonalenie modeli i autonomiczne rozszerzanie możliwości
Dostępność	Framework badawczy zintegrowany z rozwojem rodziny Seed
Najnowsza powiązana generacja	Seed 2.1
Ukierunkowanie wdrożeniowe	Systemy agentowe, rozumowanie, rozumienie multimodalne, wykonywanie zadań w świecie rzeczywistym

Czym jest Seed Evolving?

Koncepcja stała się bardziej widoczna wraz z wydaniem Seed 2.1, gdzie ByteDance omówiło samoewoluujący cykl życia składający się z:

Pętla ewaluacji
Pętla danych
Pętla treningowa
Pętla infrastruktury

Systemy te umożliwiają nowszym modelom Seed uczestniczyć w generowaniu sygnałów treningowych i ulepszaniu kolejnych generacji modeli.

Główne cechy Seed Evolving

Samodoskonalący się potok treningowy, w którym modele wnoszą wkład w rozwój przyszłych modeli.
Zautomatyzowane systemy ewaluacji, które identyfikują słabości i generują cele usprawnień.
Optymalizacja ukierunkowana na agenty, zaprojektowana pod wykonywanie zadań długohoryzontowych zamiast prostych interakcji czatowych.
Uczenie multimodalne w zakresie tekstu, obrazów, audio, wideo i środowisk GUI.
Orientacja na zadania w świecie rzeczywistym, koncentrująca się na użyciu narzędzi, kodowaniu, przeglądaniu i wieloetapowych przepływach pracy.
Skalowalny framework ewolucji modeli, mający na celu poprawę wydajności bez polegania wyłącznie na ręcznej budowie zbiorów danych.

Wyniki w benchmarkach

ByteDance nie opublikowało wyników benchmarków specyficznych dla "Seed Evolving", ponieważ jest to metodologia, a nie wdrażalny model.

Wydajność znajduje odzwierciedlenie w nowszych modelach z rodziny Seed:

Benchmark	Wynik rodziny Seed
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

Te ulepszenia w benchmarkach są wskazywane jako wynik szerszego procesu rozwojowego Seed 2.0 i ewoluującego ekosystemu treningowego.

Seed Evolving vs tradycyjne szkolenie AI

Cecha	Seed Evolving	Tradycyjne szkolenie AI
Ewaluacja	Ciągła zautomatyzowana informacja zwrotna	Okresowa ocena wykonywana przez ludzi
Tworzenie danych	Generowanie wspomagane przez model	Głównie kuratorowane przez ludzi
Cykl usprawnień	Ciągły	Oparty na wydaniach
Uczenie agentów	Główny nacisk	Często drugorzędne
Optymalizacja multimodalna	Natywna	Często oddzielne systemy
Strategia skalowania	Samowzmacniające się pętle	Większe zbiory danych i moc obliczeniowa

FAQ

Centrum wyboru modeli

Poznaj koszt. Wybierz odpowiednie obciążenie.

Zamodeluj pięć wymiarów rozliczeń, przetestuj realistyczne obciążenie i przed wdrożeniem zdecyduj, gdzie Opus jest wart swojej wyższej ceny.

20% poniżej oficjalnej ceny$0.6667 vs $0.8334 / 1 mln tokenów wejściowych

Laboratorium kosztów

Oblicz koszt rzeczywistego przebiegu agenta

Odtwarzaj rzeczywiste obciążenia zamiast porównywać ceny tokenów w oderwaniu od kontekstu. Wczytaj ustawienia wstępne, a następnie dostosuj każdy wymiar rozliczeń.

Nowe tokeny wejściowe

tokeny

Tokeny wyjściowe

tokeny

$0.6667

/ 1 mln tokenów

Dane wejściowe

Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.

Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.

$3.33

/ 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

Rozumowanie, kod i tekst wygenerowane przez model.

Stosuj jednoznaczne kryteria ukończenia i limity danych wyjściowych.

Gdzie Opus uzasadnia wyższą cenę

Najlepsze zastosowanie

Inżynieria w skali repozytorium

Użyj Opus, gdy zadanie obejmuje architekturę, wiele plików i niejednoznaczne kompromisy implementacyjne.

Najlepsze zastosowanie

Długotrwałe działanie agentów

Dobry wybór, gdy agent musi zachować pierwotny cel podczas wielu wywołań narzędzi i etapów odzyskiwania.

Warto dopłacić

Przegląd o wysokiej wartości

Zarezerwuj go do przeglądów bezpieczeństwa, migracji i systemów produkcyjnych, gdzie przeoczenie problemu kosztuje więcej niż tokeny.

Użyj lżejszego modelu

Rutynowe zadania o dużym wolumenie

Klasyfikacja, ekstrakcja i proste rozmowy zwykle zapewniają lepszą ekonomikę jednostkową w modelach Sonnet lub Haiku.

Strategia korzystania z pamięci podręcznej promptów

Ustabilizuj prefiks

Nie zmieniaj zasad, schematów narzędzi ani map repozytoriów.

Zapisz raz

Umieść punkt zapisu w pamięci podręcznej za kontekstem przeznaczonym do ponownego użycia.

Odczytuj wielokrotnie

W kolejnych turach dołączaj tylko zmiany właściwe dla danego zadania.

Przeprowadź migrację bez przepisywania kodu

Zachowaj preferowany zestaw SDK i zmień bazowy adres URL, klucz oraz identyfikator modelu.

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

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla 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();

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: Bytedance
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Doubao-Seed-Evolving w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

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.

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Czas działania

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

doubao-seed-evolving

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości Doubao-Seed-Evolving, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Jun 23, 2026

Dostępność API potwierdzona

Doubao-Seed-Evolving jest dostępny w katalogu modeli CometAPI i dokumentacji API.

Aktualny

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Jun 23, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację