产品发布与核心特点 - 火山引擎推出全新代码模型Doubao-Seed-Code，该模型面向Agentic编程任务深度优化 [1] - 模型在三个维度表现突出：性能达到SOTA、价格国内最低、迁移成本低 [1] - 与TRAE开发环境深度结合后，在SWE-Bench Verified榜单上解决问题准确率达到78.80%，超越其他主流模型 [2][45] 技术性能与基准测试 - 在SWE-Bench Verified基准测试中，TRAE + Doubao-Seed-Code组合以78.80%的解决率位列第一，优于TRAE单独使用的75.20% [2][45] - 模型在Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等主流测评中表现出色 [46] - 模型具备视觉理解能力，可参照UI设计稿、界面截图或手绘草图直接生成对应代码 [39] 实测能力展示 - 基础任务测试中，模型耗时1分多钟完成HTML5 Canvas+JS代码，实现银河系粒子效果动画，技术栈使用准确且基础功能无偏差 [6] - 面对多Bug+结构混乱的复杂工程问题时，模型具备系统性诊断与专业重构能力，能定位具体代码行问题并输出优化清单 [16][18] - 在完整项目开发测试中，模型交付的故宫博物院导览网站结构完整，涵盖核心功能模块，并主动补充图片替换教程解决素材缺失问题 [25][26] 兼容性与开发环境 - 模型原生兼容Anthropic API，在Claude Code环境中迁移几乎零成本切换 [3] - 在Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能编程环境中能与开发者日常使用工具无缝衔接 [6] - 具备原生256K长上下文，在处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景能力提升，实现端到端自主编程 [39] 定价策略与成本优势 - 调用价格国内最低，火山引擎配套推出9块9套餐 [2] - 综合使用成本在业界平均水平上降低62.7% [41] - 具体定价为：0-32k输入区间1.20元/百万Token，输出8.00元/百万Token；32-128k输入区间1.40元/百万Token，输出12.00元/百万Token；128-256k输入区间2.80元/百万Token，输出16.00元/百万Token [42] 生态系统与市场应用 - 火山引擎开源了命令行AI Agent——veCLI，通过自然语言交互实现从指令到代码的自动化构建与运行 [44] - 基于编程相关模型打造了IDE产品TRAE，在字节内部超过80%的工程师使用TRAE辅助开发，整体月活用户已超100万 [45] - 模型由火山方舟提供推理接口服务，代码数据传输和调用过程全程加密，保障企业级AI开发安全 [50] 技术架构与资源支撑 - 为Doubao-Seed-Code构建了覆盖10万容器镜像的庞大训练库，支持端到端沙盒环境评测 [48] - 依托千卡GPU集群，实现了万级并发沙盒session能力 [48] - 采用端到端强化学习，直接从任务沙盒反馈中学习，优化路径更高效 [48]