实测豆包1.6,最火玩法all in one!Seedance登顶视频生成榜一,豆包APP全量上线

明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

不愧是字节,一发大模型,各模态榜单格局全部被重构!

最新豆包大模型1.6系列,“小版本”更新但推理、数学、多模态能力全部冲入全球第一梯队。

海淀区高考模拟卷,豆包1.6文理科成绩全部突破700分,理科成绩更是比去年的豆包提升了154分。

视频领域,Seedance 1.0 Pro亮相即登顶全球竞技场文生视频、图生视频双料第一。

多镜头切换的电影质感大片信手拈来:

实测生成小人国效果be like,光线、质感都没话说。

目前已上线即梦(视频生成选择对应模型)、豆包APP(打开对话框,选择“照片动起来”,输入文字指令或上传图片)即可体验。

如此效果,在火山引擎ToB的价格却打到了行业最低!

Seedance 1.0 pro模型每千tokens 0.015元,相当于每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元。1万元可以生成2700条视频。

豆包大模型1.6系列,直接重新定义行业定价模式。

统一定价,不论用户是否开启深度思考、不论是文本还是视觉任务,tokens价格都完全一样,定价参考改为“输入长度”区间。

输入区间0-32K范围内,豆包大模型1.6综合成本比豆包1.5·深度思考模型、DeepSeek R1降低63%。

这还没完,还有特惠区——对于输入32k、输出200以内的任务,豆包大模型1.6的价格进一步降低到每百万tokens输入0.8元、输出2元。

这意味着,使用豆包1.6的价格和豆包1.0一样低。

熟悉的模式,熟悉的感觉——

1年之前,正是火山引擎开启大模型价格“厘时代”,做到了比行业价格低99.3%。

1年之后,字节重新定义大模型商业价格模式。这一回,又预示哪些新动向?

豆包更有人味儿、即梦更像导演

看懂变化,还得从底层模型开始。

此次新发布,字节一共带来3款不同模态的新模型。

  • 豆包大模型1.6系列

  • 豆包视频生成模型Seedance 1.0 Pro

  • 豆包语音播客模型

豆包大模型1.6系列

豆包大模型1.6系列由3个模型组成,分别是主力综合模型、深度思考模型以及极速版。

  • doubao-seed-1.6

  • doubao-seed-1.6-thinking

  • doubao-seed-1.6-flash

doubao-seed-1.6是主力模型,它主打all in one,也就是啥都能干。是国内首个支持256k上下文的思考模型,支持深度思考、多模态理解、图形界面操作等。

比如使用DeepResearch功能,可以生成一份详尽的操作指南。

任务:请教我如何在火山方舟上开通Doubao-Seedance视频生成模型,并给出在python IDE中进行API调用的示例代码,最终生成分步骤的操作指南报告。

模型会首先进行任务规划,将任务划分为具体四步。

在用户确认规划没有问题后,点击开始,模型才会开始执行。

可以看到过程中,它调用了知识库,最后给出了完善的操作指南。

多模态方面也进行了全面升级,支持视频理解、多图理解等。

比如可以让它看视频生成票圈文案,豆包1.6思考后会给出不同的风格供挑选,文案都是根据视频内容细节而来。

企业端也能基于多模态理解做更多事,比如电商商品审核、自动驾驶标注、安全巡检等。

同时,豆包也具备了像人一样的操作能力,即GUI操作能力。

只需输入“预定2人6月20日德国法兰克福五星级酒店,要求有健身房、且有浴缸”,它就能自己打开酒店预定网站、输入目的地、入住时间、勾选相应筛选条件。

并且会像人一样浏览不同酒店开始挑选,查看图片确认是否包含浴缸,最后才确认下单,当然付款这些最终决策还是由人类操作。

豆包视频生成模型Seedance 1.0 Pro

视频生成方面,字节这次也是狠狠发力了。

刚刚在第三方权威榜单Artificial Analysis上拿下双料第一的Seedance 1.0 pro主要具备三大特性:

  • 无缝多镜头叙事

  • 多动作及随心运镜

  • 稳定运动与真实美感

量子位也第一时间搞到了内测资格,在即梦上试玩了一把。

它支持航拍、第一人称视角、近景等镜头任意切换,多镜头叙事衔接自然,能马上把人引入特定情景。

提示词:
镜头一:航拍视角,浓密森林、阳光穿透雾气。
镜头二:第一人称视角,探险者拨开藤蔓,踩过落叶。
镜头三:近景特写,一只好奇的松鼠停在树枝上观察。

对提示词的把控也非常精准,一些细小的关键字都不会被落下。

长镜头运镜也很自然。生成的运动画面中,人物的动作稳定,画面真实,背景中的路人活动也都很合理,并按照提示词要求地完成了模糊处理。

提示词:
跟随镜头,滑板少年在城市广场高速滑行,中间添加一个滑板动作,随着滑行镜头旋转至侧后方,轻微摇晃增加动感。背景路人动态模糊。

值得一提的是,模型具备很好的理解能力。在仅凭文字提示的情况下,模型正确生成了唐代书生的衣着、帽子。并将书生的动作变得更为合理,先放下茶盏,再翻阅竹简。

提示词:
一个唐代书生在茶馆用茶盏品茶,同时翻阅竹简,水墨画风格。

我们通过实测发现,Seedance视频模型可能是选择了和OpenAI走相同的路线。即优先拉高模型的智商,具体表现在模型的精准指令遵循、生成内容更合理化、符合现实世界逻辑、带有人类的思考。

比如生成“侦探正在思索”的视频,模型会将人物的面部表情变得严肃而不是优哉游哉的,前者更符合基本逻辑。

另外值得关注的是,Seedance 1.0 Pro的生成速度也非常快。最快40秒可生成5秒1080P视频。

目前该模型已在即梦和豆包APP上线,人人都能体验。

豆包语音播客模型+实时语音模型ToB开放

最后在语音模态方面,两款豆包语音播客大模型上新。

几天前,我们已经实测了豆包语音播客模型。它支持秒级生成双人对话播客,效果相当逼真,而且操作非常简单,只需输入一句话、一个网页、一个文档或者长文本即可。

帮我根据首届苏超联赛,结合赛事、网友热议点等,生成一个播客。

另外,最近被网友们玩疯了的AI克隆声音打电话,其底层模型豆包实时语音模型也全量上线火山方舟,向企业用户开放使用。

它支持自然语言高级指令控制,具备唱歌表演、声线模仿、方言演绎等多种能力。

实际上,包括豆包1.6系列、Seedance 1.0 Pro,也都全量上线火山方舟,为ToB用户提供更先进AI能力。

与此同时,火山方舟还带来了一系列全新工具,将Agent开发门槛一降再降。

更轻松构建生产级Agent

ToB维度,今年最火的AI趋势莫过于Agent开发。

火山引擎此次在MaaS、数据、AI Infra三方面发布的新产品,几乎都是为此而来。

首先,为加速企业构建Agent,火山引擎带来多款产品:

  • 火山引擎MCP服务

提供200+MCP服务,与TRAE、火山方舟、扣子打通,开发者还可通过MCP控制火山引擎的云服务组件,加速产品落地。

  • PromptPilot

帮助开发者优化提示词,将模糊需求转化为具象化目标。支持自动撰写和优化提示词,针对badcase自动优化以实现精准调控,具备多轮对话、视觉理解、复杂工具调用优化能力,以及自主判断是否开启模型精调等功能。

  • AI知识管理产品

帮助企业管理内部知识,进一步将本地资源与互联网内容整合。支持文本、图像、音频、视频等多模态内容对话式输入,并且能够把输出的数据组织为更易于理解的图表。首创可交互的推理“做个计划”功能,实现人机协作制定、修改计划。

  • 开源veRL强化学习框架

veRL是字节内部在2023年开发的强化学习框架。它可轻松扩展各种强化学习算法,能将现有LLM基础设施与模块化API无缝集成,具备灵活的设备映射,支持将模型放置到不同的GPU租上。同时具备极强吞吐性能,并使用3D-HybridEngine进行高效的Actor模型重新分片。

基于以上多方面能力,可以实现自动化生成研究报告、匹配PPT,并自动发送邮件。

开发一个网站,也只需要用纸笔画个草图,其他都能交给AI。

从设计稿解析、代码生成到公网可访问网页,这些流程都能全自动化部署。

AI Infra方面,火山引擎将三个基础能力原子化,对外发布。

  • AgentKit:面向企业级Agent打造的全栈开发和服务工具链。

  • TrainingKit:面向预训练实现高达60%+的MFU(算力利用率);面向后训练实现Sandbox百万核秒并发能力等。

  • ServingKit:面向推理,从模型部署、在线推理、服务运维三个阶段进行加速和提效。

最后,在数据方面,推出多模态数据湖和Data Agent,实现从“支持BI”到“支持AI”。

One More Thing

在整场发布中,字节还披露了一个尤为关键的数字——

截至2025年5月底,豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿,较去年5月刚发布时增长137倍。

IDC数据显示,2024年中国公有云大模型调用总量达到114.2万亿 Tokens,其中火山引擎占据46.4%的市场份额,几乎占据半壁江山。

火山引擎总裁谭待也在采访中表示,大模型产品带来的业绩收入是火山引擎所有产品中增速最快的,也是毛利最好的业务之一。

整场发布中,穿插在字节最新技术之间的,就是各个行业的大客户了。其中包括联想、宝马、奔驰、微博、瑞幸、百胜中国肯德基等等。

嗯,也不意外,更硬技术+更优成本带来的更高增长,已经开始对外显现。

不过对于火山引擎内部,现在的目光可能更聚焦在未来。

谭待表示,当下正是从生成式AI向Agentic AI逐渐过渡转变。深度思考、多模态理解、工具自主调用是关键方向。

火山引擎智能算法负责人吴迪也很肯定,今年AI三大技术主线就是:

  • 带有多模态理解能力的Reasoning模型

  • 视频生成模型的能力提升

  • 多步骤复杂任务能力的成熟和渗透

这种肯定甚至可以细化到:

“2025年会以每个月至少2次的节奏,出现模型基础能力与应用方面的交错浪潮。

最后3个月,你可以放心地把价值50元的事交给AI端到端处理,它能实现80-90%的准确率。”

所以,期待吧。

大模型时代的探险家们,已经抢先用望远镜看到了新风景,而这些风景可能比我们预期中来得更快、也更普惠。

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— 完 —

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进

Cursor数据其实更可能告诉模型,开发者在真实项目里,是怎么描述需求、定位问题、让AI读上下文、修改文件、修复报错、再继续追问的。更大的模型容量,往往能让它更好地理解复杂上下文、进行更长的链式思考,以及处理更具挑战性的真实开发任务~要知道,毕目前承载Grok所有生产流量都由0.5T的v8-small模型,也只有0.5T的大小。用户输入需求后,Grok Build不会直接动手,而是先制定详细执行计划,让用户确认后再执行。这边,也被马斯克亲口点名,补充训练里加入了大量Cursor数据,后续还会继续添加。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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