Технические характеристики API Seed 1.8
| Параметр | Характеристика / примечание |
|---|---|
| Название модели / семейство | Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine |
| Поддерживаемые модальности | Текст, изображения, видео (мультимодальные возможности VLM), инструменты для аудио в экосистеме (отдельные модели для генерации аудио/видео). |
| Контекстное окно (текст) | 256K токенов |
| Видео / визуальные возможности | Спроектирована для рассуждений по длинным видео, поддерживает эффективное визуальное кодирование и большие бюджеты видео‑токенов (в карточке модели указаны эксперименты с видео‑токенами и бенчмарки по длинным видео). |
| Форматы ввода | Свободные текстовые подсказки; загрузка изображений (скриншоты, диаграммы, фотографии); видео как токенизированные кадры / видеоинструменты для проверки сегментов; загрузка файлов (документы). |
| Форматы вывода | Текст на естественном языке, структурированные ответы (structured-output beta), вызовы функций/инструментов, код и мультимодальные результаты через оркестрацию. |
| Режимы мышления/инференции | no_think, think-low, think-medium, think-high — баланс точности и задержки/стоимости. |
Что такое Doubao Seed 1.8?
Doubao Seed 1.8 — это релиз 1.8 команды Seed: унифицированная LLM+VLM, которая нацелена на обобщённую «агентность» в реальном мире — то есть восприятие (изображения/видео), рассуждения, оркестрацию инструментов (поиск, вызовы функций, выполнение кода, привязка к GUI) и многошаговое принятие решений в рамках одной модели. Архитектура подчёркивает 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 производственных рабочих процессах.
Основные возможности API Seed 1.8
- Единая мультимодальная агентная модель. Интегрирует восприятие (изображения/видео), рассуждения (LLM) и действия (вызовы инструментов/G U I, выполнение кода) в одной модели, а не в разделённом конвейере. Это позволяет строить компактные агентные сценарии и снижать сложность оркестрации.
- Сверхдлинный контекст и работа с длинными видео. Длинный контекст (поддержка продукта до 256k токенов) и специализированные бенчмарки по длинным видео (Seed1.8 демонстрирует высокую эффективность использования видео‑токенов). Модель поддерживает выборочные видеоинструменты (VideoCut) для фокуса рассуждений на временных метках.
- Агентная автоматизация GUI и использование инструментов. Бенчмарки и внутренние тесты (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, бенчмарки по привязке к GUI) показывают улучшения в задачах GUI‑агентов и многошаговой автоматизации. Модель может выдавать команды для 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 на этапе выполнения для интерактивных задач и высококачественных пакетных задач. Это полезно для продакшн‑систем со строгими бюджетами по задержке.
- Улучшенная эффективность токенов (мультимодальная). Seed 1.8 демонстрирует лучшую эффективность токенов на мультимодальных бенчмарках по сравнению с предшественниками (серии 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) для настройки под интерактивное продакшн‑использование. - Технические возможности
- Эффективность токенов: Seed1.8 демонстрирует заметный прирост эффективности токенов по сравнению с предшественниками (Seed-1.5/1.6), обеспечивая более высокую точность при меньших бюджетах токенов в задачах по длинным видео (например, конкурентная точность даже при 32K видео‑токенов). Это снижает стоимость инференции для длинных входов.
- Мультимодальные рассуждения и восприятие: Модель достигает SOTA на ряде задач VQA с несколькими изображениями и задачах по движению/восприятию и занимает второе место или близко к SOTA на многих мультимодальных бенчмарках; при этом она превосходит предшественника почти по всем измеряемым визуальным/видео аспектам.
- Агентное использование инструментов и привязка к GUI: Задокументирована поддержка привязки к GUI и бенчмарков экранной работы (ScreenSpot-Pro, GUI‑агентирование) с высокими оценками привязки (например, улучшение по сравнению с Seed-1.5-VL на ScreenSpot-Pro).
- Параллельные / пошаговые рассуждения: Увеличение вычислений на этапе инференции (параллельное мышление) даёт измеримые улучшения на бенчмарках по математике, программированию и мультимодальным рассуждениям
Отдельные публичные результаты бенчмарков Seed1.8
- VCRBench (визуальные рассуждения о здравом смысле): Seed1.8 получил 59.8 (Pass@1, указанный в таблице карточки модели), улучшение по сравнению с Seed-1.5-VL и конкурентоспособность с топ‑моделями
- VideoHolmes (видео‑рассуждения): Seed1.8 65.5, превосходит Seed-1.5-VL и приближается к профессиональным конкурентам.
- MMLB-NIAH (мультимодальный длинный контекст, 128k): Seed1.8 достиг 72.2 Pass@1 при контексте 128k в MMLB-NIAH, обгоняя некоторые современные pro‑модели.
- Набор по движению и восприятию: SOTA в 5 из 6 оценённых задач; среди примеров — TVBench, TempCompass и TOMATO, где Seed1.8 показывает существенные улучшения временного восприятия.
- 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: Очевидные улучшения в мультимодальном восприятии, эффективности токенов для длинных видео и агентном выполнении.
- Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: На многих мультимодальных бенчмарках Seed1.8 соответствует или превосходит Gemini 3 Pro (SOTA на нескольких задачах VQA/движения; лучше на прогоне MMLB-NIAH 128k). Однако карточка также показывает области, где модели семейства Gemini сохраняют преимущества в отдельных дисциплинарных задачах — так что 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 — это универсальная агентная мультимодальная модель, тогда как Seed-Code — вариант, ориентированный на программирование.
Практические сценарии использования Seedream 4.5 API на CometAPI
- Мультимодальные исследовательские ассистенты и анализ документов: извлечение, суммирование и рассуждения по длинным документам, презентациям и многостраничным отчётам.
- Понимание и мониторинг длинных видео: аналитика для безопасности/спорта, суммирование длинных встреч, потоковый анализ, где важна эффективность работы с видео‑токенами.
- Агентные рабочие процессы / автоматизация: многошаговый веб‑поиск + выполнение кода + извлечение данных (например, автоматизированный конкурентный анализ, планирование поездок, исследовательские пайплайны, продемонстрированные на внутренних бенчмарках).
- Инструменты для разработчиков (при использовании Seed-Code): анализ больших кодовых баз, помощники в IDE и агентное выполнение кода для тестирования и исправлений (Seed-Code — рекомендуемый специализированный вариант).
- Автоматизация GUI и RPA: бенчмарки по привязке к экрану и GUI‑агентам показывают, что модель выполняет структурированные GUI‑задачи лучше, чем предыдущие релизы Seed.
Как использовать doubao Seed 1.8 API через CometAPI
Doubao seed1.8 коммерчески доступна через CometAPI как размещённый API для инференции. API поддерживает мультимодальные полезные нагрузки (текст + изображения + фрагменты видео/временные метки) и настраиваемые режимы инференции для балансировки задержки и вычислений относительно качества ответа.
Паттерны вызовов: API поддерживает стандартные запросы в стиле чата/завершения, потоковую выдачу и агентные потоки, где модель инициирует вызовы инструментов (поиск, выполнение кода, действия в GUI) и принимает результаты инструментов как последующий контекст.
Потоковая передача и работа с длинным контекстом: API поддерживает стриминг и имеет встроенные примитивы управления контекстом для долгих сессий (чтобы обеспечивать контекст 100K+ и многошаговые трассы агента).
Шаг 1: Получите ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы к doubao Seed 1.8 API
Выберите “doubao-seed-1-8-251228 ” эндпоинт для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. На нашем сайте также доступен тест через Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш реальный ключ CometAPI из вашего аккаунта. Совместимость с API Чат.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.