Технические спецификации Seed 1.8 API
| Пункт | Спецификация / примечание |
|---|---|
| Название модели / семейство | Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine |
| Поддерживаемые модальности | Текст, изображения, видео (мультимодальные возможности VLM), аудиоинструменты в экосистеме (отдельные модели для генерации аудио/видео). |
| Окно контекста (текст) | 256K токенов |
| Видео / визуальные возможности | Предназначена для рассуждений по длинным видео, поддерживает эффективное визуальное кодирование и большие бюджеты видео-токенов (карточка модели содержит эксперименты с видео-токенами и бенчмарки по длинным видео). |
| Форматы ввода | Произвольные текстовые подсказки; загрузка изображений (скриншоты, графики, фотографии); видео как токенизированные кадры / видеоинструменты для инспекции сегментов; загрузка файлов (документы). |
| Форматы вывода | Текст на естественном языке, структурированные результаты (structured-output beta), вызовы функций/инструментов, код и мультимодальные ответы через оркестрацию. |
| Режимы мышления/инференции | no_think, think-low, think-medium, think-high — баланс точности против задержки/стоимости. |
Что такое Doubao Seed 1.8?
Doubao Seed 1.8 — релиз 1.8 от команды Seed: унифицированная LLM+VLM, нацеленная на универсальную агентность в реальном мире — то есть восприятие (изображения/видео), рассуждение, оркестрацию инструментов (поиск, вызовы функций, выполнение кода, привязка к GUI) и многошаговое принятие решений в рамках одной модели. Дизайн акцентирует настраиваемые «режимы мышления» (компромиссы между задержкой и глубиной), эффективное визуальное кодирование и нативную поддержку длинного контекста и мультимодальных входов, чтобы модель могла работать как автономный помощник/агент в продуктовых рабочих процессах.
Основные возможности Seed 1.8 API
- Единая мультимодальная агентная модель. Интегрирует восприятие (изображения/видео), рассуждение (LLM) и действие (вызовы инструментов/G U I, выполнение кода) в одной модели, а не в раздельном конвейере. Это упрощает агентные рабочие процессы и снижает сложность оркестрации.
- Сверхдлинный контекст и работа с длинными видео. Длинный контекст (продукт поддерживает до 256k токенов) и специализированные бенчмарки по длинным видео (Seed1.8 показывает высокую эффективность по токенам для длинных видео). Модель поддерживает селективные видеоинструменты (VideoCut) для фокусировки рассуждений на временных отметках.
- Агентная автоматизация GUI и использование инструментов. Бенчмарки и внутренние тесты (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, бенчмарки по GUI grounding) показывают улучшения в задачах GUI-агентов и многошаговой автоматизации. Модель может выдавать команды привязки к GUI и работать в симулированных контекстах ОС/веб/мобайл.
- Настраиваемые режимы мышления для контроля задержки/стоимости. Четыре режима инференции позволяют разработчикам настраивать вычисления во время теста для интерактивных задач vs. высококачественных пакетных задач. Это полезно для продуктивных систем со строгими бюджетами по задержке.
- Улучшенная эффективность по токенам (мультимодальная). Seed 1.8 демонстрирует более высокую эффективность по токенам на мультимодальных бенчмарках по сравнению с предшественниками (серия Seed-1.5/1.6), достигая высокой точности при меньших бюджетах токенов в ряде задач по длинным видео.
- Настраиваемые режимы мышления: балансируйте глубину инференции и задержку/стоимость с помощью различных режимов (
no_think→think-high), чтобы адаптировать модель для интерактивного промышленного использования. - Технические возможности
- Эффективность по токенам: Seed1.8 показывает заметную эффективность по токенам по сравнению с предшественниками (Seed-1.5/1.6), обеспечивая более высокую точность при более низких бюджетах токенов в задачах по длинным видео (например, достигает конкурентной точности даже при 32K видео-токенах). Это снижает стоимость инференса для длинных входов.
- Мультимодальные рассуждения и восприятие: модель достигает SOTA на ряде задач VQA по нескольким изображениям и задачах движения/восприятия и занимает второе место или близка к SOTA на многих мультимодальных бенчмарках; в частности, она превосходит предшественника практически по всем измеряемым визуальным/видео параметрам.
- Агентное использование инструментов и GUI grounding: документированная поддержка привязки к GUI и бенчмарков экранных операций (ScreenSpot-Pro, GUI agenting) с высокими показателями привязки (например, улучшения над Seed-1.5-VL на ScreenSpot-Pro).
- Параллельные/шаговые рассуждения: увеличение вычислений во время теста (параллельное мышление) даёт измеримые улучшения на бенчмарках по математике, программированию и мультимодальным рассуждениям
Избранные публичные результаты бенчмарков Seed1.8
- VCRBench (визуальное здравый смысл): Seed1.8 набрал 59.8 (Pass@1 согласно таблице карточки модели), улучшение по сравнению с Seed-1.5-VL и конкурентно с топ-моделями
- VideoHolmes (видео-рассуждения): Seed1.8 65.5, превосходит Seed-1.5-VL и приближается к моделям профессионального уровня.
- MMLB-NIAH (мультимодальный длинный контекст, 128k): Seed1.8 достиг 72.2 Pass@1 при 128k контексте в MMLB-NIAH, превосходя некоторые современные Pro модели.
- Набор Motion & Perception: SOTA в 5 из 6 оценённых задач; среди примеров — TVBench, TempCompass и TOMATO, где Seed1.8 демонстрирует существенные выигрыши в временном восприятии.
- Агентные рабочие процессы: на BrowseComp и других агентных бенчмарках по поиску/коду Seed1.8 часто занимает места рядом с или выше конкурирующих Pro моделей
Seed 1.8 по сравнению с Gemini 3 Pro / GPT-5.x
- Seed1.8 vs Seed-1.5-VL / Seed-1.6: явные улучшения в мультимодальном восприятии, эффективности по токенам для длинных видео и агентном исполнении.
- Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: на многих мультимодальных бенчмарках Seed1.8 сопоставим или превосходит Gemini 3 Pro (SOTA на нескольких задачах VQA/движения; лучше на MMLB-NIAH 128k). Однако карточка также показывает области, где семейство Gemini сохраняет преимущества в отдельных дисциплинарных задачах — относительный порядок зависит от бенчмарка.
- Вариант Seed-Code (Doubao-Seed-Code): специализирован для задач программирования/агентного кода (большой контекст для кодовых баз; специализированные SWE-бенчмарки). Seed1.8 — универсальная мультимодальная агентная модель, а Seed-Code — специализированный вариант для программирования.
Практические сценарии использования через Seedream 4.5 API на CometAPI
- Мультимодальные исследовательские ассистенты и анализ документов: извлечение, суммаризация и рассуждения по длинным документам, презентациям и многостраничным отчётам.
- Понимание и мониторинг длинных видео: аналитика для безопасности/спорта, суммаризация длинных встреч и потоковый анализ, где важна эффективность Seed по видео-токенам.
- Агентные рабочие процессы / автоматизация: многошаговый веб-поиск + выполнение кода + извлечение данных (например, автоматизированный конкурентный анализ, планирование поездок, исследовательские конвейеры, продемонстрированные во внутренних бенчмарках).
- Инструменты для разработчиков (при использовании Seed-Code): анализ крупных кодовых баз, ассистенты IDE и агентное выполнение кода для тестирования и исправлений (Seed-Code — рекомендуемый специализированный вариант).
- GUI-автоматизация и RPA: бенчмарки по привязке к экрану и GUI-агенты показывают, что модель лучше выполняет структурированные GUI-задачи, чем предыдущие релизы Seed.
Как использовать doubao Seed 1.8 API через CometAPI
Doubao seed1.8 коммерчески доступен через CometAPI как размещённый API инференса. API поддерживает мультимодальные полезные нагрузки (текст + изображения + видеофрагменты/таймстемпы) и настраиваемые режимы инференции для балансировки задержки и вычислений относительно качества ответа.
Шаблоны вызовов: API поддерживает стандартные запросы в стиле chat/completion, потоковые ответы и агентные сценарии, в которых модель инициирует вызовы инструментов (поиск, выполнение кода, действия в GUI) и потребляет вывод инструментов как последующий контекст.
Стриминг и работа с длинным контекстом: API поддерживает стриминг и имеет встроенные примитивы управления контекстом для длинных сессий (поддержка контекстов 100K+ / многошаговых следов агентной работы).
Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить API-ключ
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свой CometAPI console. Получите учётный API-ключ доступа к интерфейсу. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы в doubao Seed 1.8 API
Выберите эндпоинт “doubao-seed-1-8-251228”, чтобы отправить API-запрос, и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса доступны в документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тестирование в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш реальный ключ CometAPI из аккаунта. Совместимость с Chat API.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.