乐游二八杠app

乐游二八杠app

闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

编程模型最新卷王来了。

就在今天，火山引擎推出了面向Agentic编程任务深度优化的全新代码模型Doubao-Seed-Code

三个不同的维度，卷出了新高度。

第一，性能SOTA，与TRAE开发环境深度结合后，能更快、更准地解决问题，登顶了SWE-Bench Verified榜单。

第二，价格，调用价格国内最低，火山引擎还配套推出9块9套餐，一杯咖啡钱，就能搞定各种摸鱼小游戏——比如办公室躲老板（doge）。

最后，迁移成本——Doubao-Seed-Code原生兼容Anthropic API，在Claude Code环境中进行迁移，都不用做复杂的配置，几乎就是零成本切换。

不过说归说闹归闹，最后还得看实测效果。

咱实测一波看看……

实测Doubao-Seed-Code

老样子，Coding测试，咱先设置几个进阶任务，看看能力究竟几斤几两。

首先是基础功能，然后交互优化，接着工程化重构，最后完整网站设计

逻辑上层层递进，难度上从单一视觉实现到复杂问题解决，逐步考验Doubao-Seed-Code的综合能力。

第一阶段聚焦简单任务，看看它的基础视觉效果实现能力。

请帮我创建一个银河系粒子效果动画。要求：1）使用Canvas绘制粒子系统；2）粒子随机分布在画布上，模拟星空效果；3）粒子有不同的大小和亮度，模拟远近不同的星星；4）添加鼠标交互，鼠标移动时粒子会有轻微的响应；5）背景使用深色渐变，营造宇宙深邃感。请使用HTML5 Canvas和JavaScript实现。

这个任务的核心需求单一，没有复杂的交互，模型耗时1分多钟输出完整的HTML5 Canvas+JS代码，运行后粒子随机分布，大小与亮度差异也确实能体现远近感，和鼠标交互的轻微响应也能get。

结果很不错，能快速完成简单视觉任务，技术栈使用准确且基础功能无偏差。

紧接着，验证一下模型对“视觉风格+复杂交互逻辑”的理解与优化能力。

这次在Claude Code里进行API调用，不得不夸一句，“无缝衔接”真丝滑，就这个API原生兼容爽！

实际上也不止Claude Code，Doubao-Seed-Code在Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能编程环境里，都能与开发者们日常使用的工具无缝衔接。

完整html，Minecraft风格，展示拉链形状，当我上下移动鼠标时，拉链会像真实的拉链一样打开和关闭。拉链闭合拉开的速度慢点。要求：禁止使用任何改变应用结构或组件化范式的JavaScript 框架/库（例如：React，Vue，Angular）。可以cdn引用第三方库以满足题目要求，如Three.js，p5js。最终产物必须是纯粹的HTML、CSS和JS文件。如果需要创建多个文件（HTML/CSS/JS），请确保所有文件引用均使用相对路径。

任务是开发Minecraft风格拉链交互效果，相比第一阶段增加了“鼠标上下移动控制拉链开合（速度慢）” 的交互要求。

模型第一次做完项目倒是非常贴心地帮忙检查了运行效果，也给了一些速度修改建议。

Minecraft风格是有了、拉链形状也有了，但这个交互方式，怎么看也不像拉链啊……

是不是提示的问题，那咱再进一步改造一下：

这个交互模式不像现实生活中的拉链

很快就找到了问题所在，定位到交互逻辑与现实场景脱节的核心问题。

一次改造后的效果如下：

虽然第一次没完成，但调整起来效率尚可，在多轮交互时响应也还算丝滑。

下面，咱来看看Doubao-Seed-Code解决工程化问题的能力，给它给一份旧代码，让它找bug并且进行项目重构。

测试素材是一份有多个问题的记事本项目。

（提供文件）定位这份代码的bug，并进行结构化重构

Doubao-Seed-Code拿到任务后先是明确了旧代码的问题，将Bug定位到了具体的代码行。

随后输出重构代码，还列出了优化清单。

对比两份代码，从菜单创建模块可以看出，左边旧代码结构混乱，并且没有分离设计，重构后的代码拆分了菜单与文件操作模块，并且绑定了快捷键。

具体到某个函数，比如打开文件夹模块，左边旧代码中文内容乱码，没有进行文件不存在的异常处理，新代码都进行了改善。

可以看出模型面对“多Bug+结构混乱”的复杂工程问题时，具备系统性诊断与专业重构的能力。

最后进行完整项目开发，测试模型对多需求整合与落地的能力。

帮我开发一个故宫博物院的导览网站。需要包含几个主要宫殿的介绍，配上高清的馆藏文物图片。最重要的是，每个宫殿的介绍页面，都要有一个语音导览按钮，点击后能播放由AI生成的专业语音解说。

由于没有提前提供素材，模型在交付的代码中主动补充了图片替换教程，详细说明如何按需搜索素材并替换占位图，解决了素材缺失的问题。

从最终效果来看，网站结构完整，涵盖了核心功能模块，语音导览按钮的逻辑也已预留，并且实现了完整功能。

同时还考虑到了实际使用中的素材问题，不得不说，全面～

等一下，好像还有更有意思的事情，Doubao-Seed-Code居然能看图写代码

现阶段，只有Claude系列、GPT-4V等一些国外模型能够参考UI设计稿或截图生成代码。

Doubao-Seed-Code要是能做到，那真是国产编程模型独一份了。

马上来试试！先提供一个“移动端咖啡点单页面”的UI设计稿：

（提供UI设计稿）请参考给出的UI设计稿图片，生成一个“移动端咖啡点单页面”，生成满足所有要求的前端代码，确保页面主题明确。

点餐页面就这么水灵灵的做出来了，相似度99%！

那另外的1%去哪了？

原来是为了避免素材依赖，Doubao-Seed-Code给画了个和原图不太一样的咖啡杯（hhh

这只能说，「图片在手，UI我有」了。

整体测完后，Doubao-Seed-Code的实测效果，确实符合官方强调的优势特点——

国内首个支持视觉理解能力的编程模型，能够参照UI设计稿、界面截图或手绘草图直接生成对应代码；同时，还能对已生成的页面进行视觉比对，主动识别样式偏差与功能Bug，并自主完成修复优化，显著提升了前端开发效率；原生兼容Anthropic API。对于广大使用Claude Code的开发者，几乎零成本即可将API切换到Doubao-Seed-Code。多平台适配，还对Claude Code、Trae等主流IDE进行了特别优化；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，全栈开发友好，前端能力突出；

当然，性能上的优势之外，火山引擎在AI大模型浪潮中给人的最大印象，还得是稳定又便宜。

模型够强，保障够硬，价格够低

AI Coding愈发竞争激烈，各厂商纷纷发力卷性能卷价格卷使用保障，火山引擎也不遑多让。

最最最受关切的成本问题，也被火山引擎打到了“一杯咖啡价”。

综合使用成本在业界平均水平上砍了62.7%，在调用价格上，不仅比国际主流模型低得多，还卷到了国内最低价：

0-32k输入区间：输入1.20元/百万Token，输出8.00元/百万Token32-128k输入区间：输入1.40元/百万Token，输出12.00元/百万Token128-256k输入区间：输入2.80元/百万Token，输出16.00元/百万Token

打个比方，要创建一个美观的交互式英语学习网站，在0-32k区间的相同tokens量下，Claude Sonnet 4.5的成本约4.05元，GLM-4.6约0.77元，而Doubao-Seed-Code仅约0.34元

这不刚好双11，火山引擎还给个人开发者安排了省钱大礼包，推出了支持最新模型的Coding Plan，最低套餐首月仅需9.9元。

火山引擎自投身编程模型研发以来，从早期版本的逐步迭代，到推出如豆包大模型系列，在编程能力上可以说是持续进化。

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。

还基于编程相关模型打造了IDE产品TRAE 。如今，在字节内部，超过80%的工程师都在使用TRAE辅助开发，其整体月活用户已超100万。

现下，Doubao-Seed-Code和TRAE的组合拳更是有亮眼表现，在SWE-Bench-Verified基准上“卷”到了SOTA。

Doubao-Seed-Code在Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等主流测评也表现出色，在国内同赛道模型中表现突出。

表现如此，离不开背后的技术支撑优化。

这次，火山引擎为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；依托千卡GPU集群，实现了万级并发沙盒session能力。

采用端到端强化学习，直接从任务沙盒反馈中学习，不用依赖复杂的蒸馏过程，优化路径也更高效。

另外，火山引擎还在算力和安全保障上，做了进一步加码。

背靠火山引擎的超大资源池，即便遇到多用户并行调用、复杂项目开发等高频场景，也能保持稳定响应。

同时，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，不用担心核心开发信息泄露。

可以说把企业级AI开发，痛点都琢磨得透透的了。

不愧是宇宙厂自己先用先检验的产品和技术。

AI coding正进入了“一杯咖啡”时代，而且还是一杯国产咖啡价格的时代。

想要薅这个羊毛，复制下方链接即可传送～

Coding Plan订阅：https://www.volcengine.com/activity/codingplan?utm_campaign=202511&utm_content=codingplan&utm_medium=waibumeiti_jigou&utm_source=VolcanoArk&utm_term=liangziwei

— 完 —