豆包 Seed 2.0 Pro
doubao · doubao-seed-2-0-pro
旗舰级全能通用模型，面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出，可稳定应对多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解与高难度分析等场景。
模型介绍
旗舰级全能通用模型，面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出，可稳定应对多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解与高难度分析等场景。
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- 文本与多模态
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- 图像 · 文本 · 视频可以发给它的内容类型
- 能产出什么
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- 能看图吗
- 可以
- 能调工具吗
- 可以能不能自动调用外部函数、查资料、执行动作
- 它会做什么
- 能读上传的文件 · 会聊天 · 擅长推理 · 支持结构化输出 · 回答风格可调 · 会写字 · 会调工具 · 会看图
- 怎么计费
- 按 Token 计费官方按什么单位收钱
- 现在还能用吗
- 可以用 · 状态来源火山方舟官方模型列表核对
- 这些资料是哪个地区的
- 中国大陆厂商专门为中国大陆公布的资料。
它还叫这些名字（52 条）
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不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
官方价格
中国大陆 · cn-beijing / 全球 · 按适用条件分档计价
查看分档价格
| 计价项 / 适用范围 | 适用条件 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768采集于 2026-09-16 | 0.64 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K采集于 2026-09-16 | 1.92 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768；官方计费项目：FastInferenceCacheHit采集于 2026-09-16 | 1.92 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072采集于 2026-09-16 | 0.96 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K；官方计费项目：FastInferenceCacheHit采集于 2026-09-16 | 5.76 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072；官方计费项目：FastInferenceCacheHit采集于 2026-09-16 | 2.88 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768采集于 2026-09-16 | 3.2 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K；官方计费项目：FastInferencePrompt采集于 2026-09-16 | 28.8 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K采集于 2026-09-16 | 9.6 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072采集于 2026-09-16 | 4.8 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768；官方计费项目：FastInferencePrompt采集于 2026-09-16 | 9.6 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输入 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072；官方计费项目：FastInferencePrompt采集于 2026-09-16 | 14.4 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072采集于 2026-09-16 | 24 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K采集于 2026-09-16 | 48 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768；官方计费项目：FastInferenceCompletion采集于 2026-09-16 | 48 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入128K以内；适用说明：32k<输入<=128K；输入上限：131072；官方计费项目：FastInferenceCompletion采集于 2026-09-16 | 72 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入32K以内；适用说明：输入小于≤32k；输入上限：32768采集于 2026-09-16 | 16 CNY/ 1,000,000 Token |
| 输出 中国大陆 · cn-beijing · volcengine-ark-cn | 官方档位：档位名称：输入256K以内；适用说明：128k<输入<=256K；官方计费项目：FastInferenceCompletion采集于 2026-09-16 | 144 CNY/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 全球 · aihubmix | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 0.09644 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · aihubmix | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 0.48 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · aihubmix | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 2.41 USD/ 1,000,000 Token |
它有多强
成绩来自 Epoch AI, AI Benchmarking Hub (2026)0 / 20 项20 项评测里，这个模型测过 0 项
- 模型自己的成绩
- 0 项
- 配上工具的成绩
- 0 项
- 换不同设置跑出的成绩
- 0 次
这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。
还有 20 项评测没测过这个模型
Aider PolyglotCyBenchDeepResearchBenchGDPvalMETR Time HorizonsOSWorldOSWorld 2SWE-bench VerifiedTerminal-BenchARC-AGI-2Epoch Capabilities IndexFrontierMathGPQA DiamondHumanity's Last ExamLiveBenchMATH Level 5MirrorCodeSimpleBenchSimpleQA VerifiedVideo-MME
可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。
这个模型还没有可比的综合成绩，下面是它的单项成绩。
模型自己的成绩
同一道题直接问模型，不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分，方便对照。
这个模型还没有可公开的单项成绩。
配上 Agent 能做到什么
这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的，换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位，也不能拿来排模型强弱。
这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
中转服务商对比
筛选
综合参考分
验真通过率
相对官方价
共 60 家中转服务商
排序
中转服务商参考分输入/M Tokens输出/M Tokens缓存读/M Tokens缓存创建/M Tokens相对官方价验真通过率 / 更新时间
43.0
$0.000010-$0.9600
$0.000048-$4.820
$0.000002-$0.1929
--
0.1折缓存读正常
暂无报告更新 09/15 21:25
39.4
--
--
--
--
--
通过率 16.7% · 6 份更新 08/29 15:05
38.2
$0.0288-$0.7680
$0.1446-$3.856
$0.0058-$0.1543
--
0.6折缓存读正常
暂无报告更新 09/13 18:12
37.6
$0.0600-$0.5000
$0.3600-$3.000
--
--
1.4折未公布缓存价
暂无报告更新 08/29 09:40
32.9
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暂无报告更新 08/29 14:39
31.9
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暂无报告更新 08/29 12:31
31.3
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暂无报告更新 07/14 10:02
31.2
--
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暂无报告更新 08/29 02:07
27.5
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暂无报告更新 08/29 09:40
25.6
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暂无报告更新 08/29 04:38
共 60 家 · 每页 10 条 · 第 1 / 6 页
最新验真报告
下面是别人对这个模型做过的检测，按时间从新到旧排。
doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？深度检测结果07/10 13:31doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？快速检测结果07/09 15:57doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？深度检测结果07/08 15:57doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？深度检测结果07/08 15:56doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？深度检测结果07/08 15:55doubao-seed-2-0-pro-260215 是不是真的？标准检测结果07/08 11:29
用户点评
豆包 Seed 2.0 Pro综合评分--☆☆☆☆☆共 0 人点评
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