字节跳动火山引擎发布首款豆包编程模型Doubao-Seed-Code，开启AI编程新纪元

豆包编程模型首次亮相，正式登场！

智东西11月11日最新消息，字节跳动旗下云与人工智能服务平台火山引擎，今日正式推出豆包大模型家族中的首款编程模型——Doubao-Seed-Code。该模型专门针对Agentic Coding任务进行深度优化，并在性价比方面实现了显著突破。

性能表现上，在行业多个主流编程评测集中，Doubao-Seed-Code的得分超越了DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、GLM-4.6等国内模型，整体表现仅次于当前AI编程领域的顶尖模型——Claude Sonnet 4.5。此外，Doubao-Seed-Code具备原生256K上下文长度，比Claude Sonnet 4.5的200K上下文更具优势。

除了基准测试，Doubao-Seed-Code还注重真实编程场景的应用落地。得益于对主流开发工具的专门优化，无论是Claude Code、Trae还是veCLI的用户，都能轻松适配并获得稳定可靠的输出效果。

同时，Doubao-Seed-Code是国内首个支持视觉理解能力的编程模型，它可以参照UI设计稿、截图或手绘草图生成代码，或对生成页面进行视觉比对，自主完成样式修复和Bug修复，从而大幅提升前端开发效率。

值得一提的是，字节跳动旗下的AI原生IDE产品Trae中国版已经集成Doubao-Seed-Code模型，Trae与Doubao-Seed-Code的组合，在权威编程基准测试SWE-Bench-Verified中共同达到SOTA水平，实现了模型与工具的生态闭环。

结合定价策略，Doubao-Seed-Code的竞争力进一步凸显。该模型采用分层定价模式，在用户最常用的0-32K输入区间，Doubao-Seed-Code的输入价格为1.20元/百万Tokens，输出价格8.00元/百万Tokens。使用全量透明缓存后，模型的使用成本可再降低80%，综合使用成本下降62.7%。

实测中，Doubao-Seed-Code复刻了经典游戏《我的世界》，成本不足0.2元，画风和游戏体验与原版高度相似，且可直接运行。相同tokens量下（0-32k区间），Claude Sonnet 4.5完成相同任务的成本超过3元。

近日，智东西抢先深度体验了Doubao-Seed-Code在真实编程场景中的效能，它不仅能自主规划开发计划、快速搭建前端网页，还能深入数据库进行修改，遇到错误时主动修复、补充注释、优化结构。此刻，Doubao-Seed-Code不再仅仅是“代码生成工具”，而成为一个能与开发者并肩思考、共同创造的智能伙伴。

01.无缝接入Claude Code，一张截图即可复刻“抖音”界面

工具兼容性一直是影响AI编程模型采用的关键因素之一，此次Doubao-Seed-Code在工具适配方面做了充分准备。它原生兼容Anthropic API，无需任何转换即可直接接入Claude Code。这意味着熟悉Claude Code的开发者可以几乎零学习成本地将API切换到Doubao-Seed-Code。

火山方舟平台还为Doubao-Seed-Code提供了详细的API调用指南，新手用户只需跟随指南步骤，即可快速体验新模型。

在深度实测Doubao-Seed-Code的开发能力前，我们先进行几项基础测试。

小球弹跳动画已成为大模型的常见测试题。Doubao-Seed-Code创建的小球弹跳不仅符合物理规律，而且动画流畅。同时，模型自主新增了一项功能：点击小球可改变其受力状态，使小球弹跳不再是无休止的循环。

我们还测试了模型根据网页截图生成代码的能力。上传截图后，Doubao-Seed-Code能够分析页面布局、视觉特征等，然后逐步构建网页核心组件。在交付结果前，模型会进行功能测试，确保成品可用。

在日常应用场景中，使用Doubao-Seed-Code开发小工具同样高效便捷。我们尝试输入“生成一个宠物日记App”，模型便自动搭建App框架、设计组件。

仅需几分钟，模型便交付了可直接使用的成品。从登录界面到图像、文字的上传功能，均能正常运行。

在开发过程中，我们观察到 Doubao-Seed-Code 遵循“先规划，再开发”的逻辑，并利用深度思考能力对生成结果进行自我分析与优化。当用户需求不够明确时，模型还能主动梳理需求，甚至提出问题以获取更多信息。

这些特性，成为Doubao-Seed-Code在真实生产环境中部署的重要基础。

02.前后端代码全能处理，超大上下文支持生产级代码库修改

实际上，Doubao-Seed-Code的能力不仅限于创建小程序或网页，它完全可以应对复杂的一线开发任务。

为了构建更符合真实需求的网站，开发者通常会在提示词中详细说明设计细节、交互逻辑和技术约束。这种“精细化指令”对模型提出了更高要求：能否真正理解用户意图、在复杂任务中稳定执行，成为检验模型实力的关键。

实测中，我们向Doubao-Seed-Code一次性发送了超长提示词，要求模型构建一个开源项目分享网站的原型。提示词明确规定了顶部导航栏、主题展示区、筛选工具等具体组件，并对设计风格提出了详细要求。

模型不仅准确还原了提示词中的设计，还生成了可直接交互的前端页面，页面布局清晰、交互逻辑合理，整体风格与要求的“科技感”高度契合。

除了原型开发，查找并修复Bug也是编程模型的重要用途。然而，在生产环境中放手让大模型修改代码，仍存在引入新错误、逻辑偏差或安全漏洞的风险。

令人惊喜的是，Doubao-Seed-Code不仅拥有原生256K上下文，可在大型代码库中搜索解决Bug，还展现出优秀的复杂代码修复能力和操作规范意识。

我们将一个人为编写、含有Bug的Python文件及相关文件夹交给Doubao-Seed-Code处理。它首先能够精确定位问题，识别各种报错和风险。

Doubao-Seed-Code在Claude Code中修复代码

修复代码时，Doubao-Seed-Code采取分步骤、增量式的策略——每次修改后立即验证，确保改动生效。

更为难得的是，Doubao-Seed-Code不仅限于语法修复，它能理解程序的逻辑和业务需求，主动改进异常处理和输入验证，使程序更加安全可靠。通过持续的自我检查与迭代，它能够发现之前修复留下的潜在问题，并进行进一步优化。

挑战完前端设计和Bug修复后，我们还尝试让Doubao-Seed-Code深入后端数据库——这进一步考验模型的能力边界。

数据库表、字段、关系和约束规则相比前端页面元素更加抽象，模型需要理解不同字段之间的依赖和作用。在设计数据库操作时，如何保证数据一致性、避免冲突和冗余，是一项考验模型推理能力的挑战。

此时，Doubao-Seed-Code的规划能力发挥了重要作用，其构建的系统结构清晰，符合真实生产场景对可扩展性和安全性的要求。

当然，在这种复杂任务下，Doubao-Seed-Code也难以一次完成全部工作。当出现各类Bug时，我们只需将相关代码、报错信息提供给模型，辅以简单描述，模型就能进行进一步修改，最终迭代出可用的数据库系统。

我们还能以同样方式，在现有基础上新增复杂功能，如权限管理等。这些功能叠加后，已能满足部分生产环境的实际需求。

03.揭秘豆包编程模型训练配方，纯强化学习打造SOTA模型

这样一款在真实生产场景中表现优异的编程模型，究竟是如何炼成的？火山引擎表示，为训练Doubao-Seed-Code，他们构建了一个大规模的Agent强化学习训练系统。

数据是智能的重要来源。Doubao-Seed-Code在训练过程中使用了覆盖10万容器镜像的庞大训练数据集，并提供端到端沙盒环境进行评测，确保模型能应对多样化、复杂的编程场景。

而模型的训练系统具备万级并发沙盒session能力，依托千卡GPU集群实现超大规模并行训练，使模型能够在高负载下稳定学习。

通过强化学习优化，Doubao-Seed-Code直接从任务沙盒反馈中学习，基于这套系统，模型无需蒸馏或标注的冷启动数据，训练路径简洁高效。

下游指标显示，模型在Multi-SWE-Bench和SWE-Bench-Verified数据集上表现出色，呈现稳定上升趋势，展现出强大的泛化能力。

在SWE-Bench基准测试中，Doubao-Seed-Code仅依靠强化学习训练即可实现SOTA级别的性能，验证了纯强化学习在真实软件工程场景下的巨大潜力。

除了强化学习训练过程中的设计，火山引擎还为Doubao-Seed-Code配备了全量透明缓存能力，上下文缓存可在多轮对话场景中减少重复计算，大幅提升交互效率与响应速度。

配合Doubao-Seed-Code的发布，火山引擎同步推出了Coding Plan。

与海外大模型动辄数百美元的价格相比，方舟Coding Plan展现出较强的性价比。Lite套餐适合大多数开发者，可支持中等强度的开发任务，首购首月价格仅为9.9元，而复杂项目开发则可以选择Pro套餐，首购首月价格为49.9元。

用户可在Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能编程环境中使用这一Coding Plan。火山引擎的资源池能满足多用户并行、复杂任务场景下的稳定响应和输出，这意味着企业级用户也可以放心地大规模调用Doubao-Seed-Code等模型，并获得可靠的使用体验。

04.结语：国产编程模型迎来关键发展机遇

近几个月以来，部分海外AI编程模型面临断供风险，这对依赖高性能AI工具的开发者和企业来说，是不小的挑战。

像Doubao-Seed-Code这样的国产编程模型的崛起，正迅速填补这一空白，为开发者提供稳定可控的替代方案。随着国产模型在性能和兼容性等方面的不断优化，其在国内开发生态中的影响力和应用潜力也将日益凸显，为企业和开发者带来更加稳健的选择。