豆包2.0是位元組跳動於2026年2月14日正式發布的大語言模型系列，包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和Code模型。該系列圍繞大規模生產環境使用需求最佳化，具備高效推理、多模態理解與複雜指令執行能力，旨在適配不同業務場景需求。
豆包2.0 Pro面向深度推理與長鏈路任務場景，在IMO、CMO數學競賽和ICPC編程競賽中取得成績，並全面對標GPT 5.2與Gemini 3 Pro；2.0 Lite綜合能力超越前代豆包1.8；2.0 Mini主打低時延與高並發；Code版專為編程場景打造，支持TRAE編程工具。該系列在多模態理解、企業級Agent、推理和代碼能力上均有提升，其中Pro版在MathVista、EgoTempo等基準測試中取得最高分，並具備長視頻實時分析能力。模型通過火山引擎提供API服務，Pro版已上線豆包App、電腦端及網頁端，Code版集成於TRAE中國版，推理成本較同類降低約一個數量級。
基本介紹
- 中文名：豆包2.0
- 外文名：Doubao-Seed-2.0
- 所屬公司 ：位元組跳動
- 上線時間：2026年2月14日
發展歷程,模型介紹,模型套用,主要升級,技術特性與性能,
發展歷程
2026年2月14日，位元組跳動發布了豆包大模型2.0。豆包2.0系列包括Mini和Code等模型，分別針對不同套用場景。
模型介紹
豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和Code模型，靈活適配各類業務場景：
- 豆包2.0 Pro面向深度推理與長鏈路任務執行場景，全面對標GPT 5.2與Gemini 3 Pro；
- 2.0 Lite兼顧性能與成本，綜合能力超越上一代主力模型豆包1.8；
- 2.0 Mini面向低時延、高並發與成本敏感場景；
- Code版（Doubao-Seed-2.0-Code）專為編程場景打造，與TRAE結合使用效果更佳。
模型套用
豆包2.0 Pro可通過豆包App、電腦端和網頁版訪問，其“專家”模式支持對話功能。豆包2.0 Code具備代碼生成能力，能用於開發如3D版大富翁遊戲或《我的世界》高仿版等項目。該系列模型也向企業與開發者提供API服務。
主要升級
多模態理解能力全面升級
豆包2.0全面升級了多模態能力，在各類視覺理解任務上均達到世界頂尖水平，視覺推理、感知能力、空間推理與長上下文理解能力表現尤為突出，豆包2.0 Pro 在大多數相關基準測試中取得最高分。
面對動態場景，豆包2.0強化了對時間序列與運動感知的理解能力，在TVBench等關鍵測評中處於領先位置，且在EgoTempo基準上超過了人類分數，表明它對“變化、動作、節奏”這類信息的捕捉更為穩定，在工程側可用性更高。
長視頻場景中，豆包2.0在大多評測上超越了其他頂尖模型，且在多個流式實時問答視頻基準測試中表現優異，能作為AI助手完成實時視頻流分析、環境感知、主動糾錯與情感陪伴，實現從被動問答到主動指導的互動升級，可套用於健身、穿搭等陪伴場景。
LLM與Agent表現大幅強化
提升長程任務執行能力，需要豐富的真實世界知識。通過加強長尾領域知識，豆包2.0 Pro在SuperGPQA 上分數超過GPT 5.2，並在HealthBench上拿到第一名，在科學領域的整體成績與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當。
在推理和Agent能力評測中，豆包2.0 Pro在IMO、CMO數學奧賽和ICPC編程競賽中獲得金牌成績，也超越了Gemini 3 Pro在Putnam Bench上的表現，展現了強勁的數學和推理能力。在HLE-text（人類的最後考試）上，豆包2.0 Pro取得最高分54.2分，在工具調用和指令遵循測試中也有出色表現。
豆包2.0還進一步降低了推理成本。其模型效果與業界頂尖大模型相當，但token定價降低了約一個數量級。在現實世界的複雜任務中，由於大規模推理與長鏈路生成將消耗大量token，這一成本優勢將變得更為關鍵。
基於OpenClaw框架和豆包2.0 Pro模型，在飛書上構建了一個智慧型客服Agent。通過調用不同技能，客服Agent能出色地完成客戶對話，當遇到解決不了的難題，還會主動拉群求助真人同事，幫客戶預約上門維修人員，並在維修後主動進行回訪，順帶推薦春節優惠產品。
Code模型提升開發效率
豆包2.0 Code是基於2.0基座模型，針對編程場景進行最佳化的版本。其強化了代碼庫解讀能力，還提升了套用生成能力。此外，豆包2.0 Code還增強了模型在Agent工作流中的糾錯能力。
該模型已上線TRAE中國版作為內置模型，支持圖片理解和推理。
以開發一個「TRAE春節小鎮 · 馬年廟會」互動項目為例。這是一個比較複雜的場景，但是通過TRAE+豆包2.0 Code，只需要1輪提示詞，就能構建出基本的架構和場景，再經過幾次調試，總共5輪提示詞，就可完成這個作品。11位性格各異的NPC，由大語言模型驅動，會根據人設自然聊天、招呼顧客、現場砍價；AI遊客們像真實逛廟會一樣，自己決定去哪家攤位、買什麼、說什麼。煙花升空時的祝福語、孔明燈上的四字題詞，也都由 AI 即時生成——每一次進入小鎮，看到的互動都可能不同。
技術特性與性能
2026年2月14日，豆包大模型正式推出2.0版本，這是時隔21個月以來的最大版本更新。該版本針對大規模生產環境的使用需求進行了系統性最佳化。
在多模態理解方面，豆包大模型2.0在多模態感知、高精度文字提取、圖表理解、空間理解、運動理解、視覺知識和推理、長視頻理解等方面具備能力，在MathVista、MathVision、MathKangaroo、MathCanvas等數學推理基準，以及VLMsAreBiased、VLMsAreBlind、BabyVision等基準測試中評分較高。
在企業級Agent能力方面，模型支持對技能的理解和套用，其Function Call、多輪指令遵循、搜尋和工具調用能力得到增強，格式輸出較為穩定，支持靈活的上下文管理，能夠支持企業級複雜、長程任務，套用於數據分析和客服Agent等企業場景。
在成本效率方面，通過架構最佳化，豆包大模型2.0系列（包括 Pro、Lite、Mini）在同等性能下提升了Tokens效率，降低了推理成本。
面對動態場景，豆包2.0增強了對時間序列與運動感知的理解能力，還可實現實時視頻流分析、環境感知與主動互動，廣泛套用於健身指導、穿搭建議、看護陪伴等生活場景。
