Em 14 de fevereiro, a ByteDance anunciou o lançamento do Doubao Big Model 2.0, que inclui três modelos gerais de Agente e modelos de Código: Pro, Lite e Mini. Esta série é sistematicamente otimizada de acordo com as necessidades de ambientes de produção em grande escala e visa melhorar a compreensão multimodal, a execução de instruções complexas e os recursos de processamento de tarefas de longo alcance.
Entre eles, o Beanbao 2.0 Pro foi projetado para raciocínio profundo e tarefas de link longo, comparando GPT 5.2 e Gemini 3 Pro; As capacidades abrangentes do 2.0 Lite superam o modelo principal da geração anterior Beanbao 1.8; O 2.0 Mini foi projetado para cenários de baixa latência, alta simultaneidade e sensíveis ao custo; a versão Code foi projetada especialmente para cenários de programação e pode ser usada em conjunto com o produto de programação de IA TRAE.
Doubao 2.0 foi amplamente atualizado em capacidades de compreensão multimodal, atingindo níveis SOTA em tarefas como raciocínio visual, percepção, raciocínio espacial e compreensão de contexto longo. Ele tem um bom desempenho em testes de cena dinâmica, como TVBench e EgoTempo, com este último com pontuação superior ao benchmark humano. Em termos de compreensão de vídeos longos, ele teve um bom desempenho em vários benchmarks de perguntas e respostas de streaming em tempo real.
Em termos de capacidades de LLM e Agente, o Doubao 2.0 Pro obteve pontuação superior a GPT 5.2 em avaliações de campo científico, como SuperGPQA e HealthBench, e conquistou medalhas de ouro em IMO, Olimpíadas de Matemática CMO e competições de programação ICPC. O custo de inferência é cerca de uma ordem de grandeza inferior ao dos principais modelos do setor.
Atualmente, Doubao 2.0 Pro está disponível no aplicativo Doubao, PC e versão web. Os usuários podem experimentá-lo selecionando o modo "Expert". O modelo Code foi conectado à versão chinesa do TRAE. O Volcano Engine lançou simultaneamente serviços de API do modelo da série Doubao 2.0 para empresas e desenvolvedores chamarem.
