豆包是大模型还是agent

字节这家公司为什么会是 ai 领域最大的家公司？目前来说他的概率是非常高的，原因就是他们做这个 app 的 这个理念非常牛。他，他不是说他做不聪明， 是他很好的平衡了这件事情啊，不是他做不出一个非常聪明的事，而是他更加贴重应用层，应用层要把它用起来， 以用起来为核心，再去做这种产品。最聪明的啊，他可能是 dp， 可能是 gpd， 五点三可能是 jimmy， 但是 应用大规模应用的，他还是要让普通人都能用的起来的。嗯，这个就是赌博。对，所以从他的这个应用的这个理念，第二个再看他的人才。字节跳动 做的所有这种产品的 ai 的 产品的团队都非常非常的年轻。嗯，也不像腾讯都是老将出马。对，就是之前干过这个第一代互联网的人，现在还在出手干第三代互联网呢， 请问他干的明白吗？干不明白就是我，我不是说我开玩笑，也不是说贬低，贬贬低，大家就说一件事情，我是一个九五后，嗯，我玩 ai 绝对没有一个一零后会玩，那是一零后的这些人出现的时候，他十五六岁，我靠他天天陪着 ai 玩， 所以有人说那 ai 怎么学 ai 还学个毛啊？你直接 ai 找你们家里十几岁的孩子，你问他， 他比你懂得多的多，就好像当年一样，智能手机来的时候，我们是属于最早的一批，不用教，我们自己就会对，这叫原生的，就数字原生的这个下一代。而且 字节跳动这个理念啊，他是自下而上的创新的这个理念，他还有一件非常牛逼的事情，什么事情？就是字节跳动在过去二十个月的时间 离职了几几百个人，嗯，做了几百个 ai 的 项目，嗯，同时出来创业去干。我靠，巨是一盘火，散是满天星啊，整个生态，他实际上干的是整个生态的一套体系，对， 他干的是整个生态，所以你会看，我们去看这个字节跳动，你会发现从底层的物理，物理点来说， 不管是豆包也好， c 三十二点零已经是全面领先了。嗯，第二个从他的理念来说，他做的这个理念是非常领先，这个他的竞争对手就外八二点零的这帮对手了，遥遥领先。然后呢？从人才梯队来去看， 他现在全部都是年轻人在干。嗯，从这个他的生态的建设来看，他现在已经是不再是公司的这套体系在运转了，而是生态化这套体系在运转。这个生态化的体系其实就是我们讲的就是 d a o 道组织对道基于一种共识来推动的整个超大规模的生态共同推动了这个 ai 的 这种进步。嗯，这是，这是我给大家去讲，这为什么未来， 未来的机会是在于自己，嗯，他会遥遥领先。对，这是判断的这套逻辑啊。

二月十四日，字节跳动将发布豆包大模型二点零，其基础能力和企业级 agent 能力将大幅提升，引发 ai 行业的广泛关注。随着人工智能技术的迅猛发展，字节跳动在二月十四日发布的豆包大模型二点零将成为业界瞩目的焦点。 此次升级不仅包含了语言理解、逻辑推理等基础模型能力的全面提升，还特别突出了企业级 agent 能力的重大突破，这标志着 ai 应用正从简单的对话工具向复杂的执行智能转变。据悉，豆包大模型二点零的参数规模将达到一万亿， 远超现有模型水平，显示出字节跳动在 ai 领域的强大研发实力。此外，音视频创作模型 s e d a n c e 二点零和图像创作模型 s e d r e a m 五点零 preview 也将同步发布， 前者在多镜头视频生成方面表现出色，后者则引入了实时解锁增强能力，能够精准响应时效性创作需求，展现出强大的适应性和创新能力。这些新模型的推出，无疑将进一步推动 ai 技术在各个领域的广泛应用，引领新一轮的技术革新潮流。

昨天晚上三幺五报了一个东西哈，就是这现在这个 ar 的 搜索，你像豆包和 deepsea， 我 在去年的时候我发过一条视频，我有跟大家讲过，你可以通过 deepsea 或者是豆包这种 嗯， ar 的 问答的一些软件来获取一些保险的知识哈。但是后期的话，我发现这里面是有问题的。正好是上一周我们当地有一个客户过来我们呃线下咨询，在临走的时候在电梯里也了解这个东西。 我就说我说现在这个 deepsea 和豆包的一些保险的问题看起来不是那么客观了，因为问其他的东西咱们不了解，但是问保险的东西我很了解呀，我就发现他的一些答案 有点问题，因为他经常会给出一些现在并不在销售的产品，或者说根本就没有出现过的产品给客户推荐。嗯，我跟客户聊这个事，客户还有点吃惊，说那意思是这个东西都不客观了吗？ 其实我早就发现了，从去年就发现了，因为在年前的时候，有一个南方的客户跟我们咨询，他直接把那个豆包的一些 deepsea 的 一些截图发给我，它里面提到了各家保险公司的重疾险， 我挨个去给他找的时候，发现这些重疾险有些压根是不存在，所以说我跟客户是这样讲的，你现在包括现在大家也可以这样哈，你可以通过 deepsea 或者豆包等一些的问题问一些简单的问题，比如说什么问题呢？就是我什么年龄，我什么情况，我适合买什么样的保险，但是一定不要去问到具体险种。第一个我， 我自己在三幺五之前我就感觉这里面好像是可以花钱做推广的，就是我只要花钱就可以让我的东西出现。然后第二个的话就是他毕竟是一个搜索软件哈，如果说同一个问题，大家在网上都在聊，但这个问题大家聊的方向全部都是错的，那么最后他搜索的结果也是错的， 所以说不要去看具体的产品推荐，但是你可以问你比如说我刚才提到的一个问题，你可以问我们是什么情况，我们适合买什么样的保险，一般的话，普通家庭，你看看他跟我说的是不是一样哈？ 普通家庭的话，四个保险，重疾险、百万医疗意外险和那个定期寿险，当然没有顺序啊。我这你要是严格按顺序的话，我会把百万医疗放在第一位，然后 意外险放在第二位，因为这两个保险价格便宜。然后重疾险放在第三位，那个定期寿险放在第四位，这是我的排序啊。其实你如果问到合适的答案，我认为你会更认同我。我们一直在讲我们做收费咨询，付费咨询啊，我们挺怕遇到一点都不懂的客户，因为遇到不懂的客户，我们给你的方案再好，你可能自己也 了解不懂哈，但是我们比较喜欢有些客户，你已经找别人咨询过，或者说你身边有你亲戚朋友给你推荐过，然后你再再来找我们。这个时候方案出来之后，产品出来之后，包括同一个，哪怕是推荐了同一个产品，你看看我们讲的方向是不是一样， 你可能更能理解我们为什么要收费啊？就是这个收费值不值？你可能心里更有一个，更有一个，更有一个自己的判断啊？这是一方面。然后第二方面的话，呃，刚就是三幺五报那个东西，什么东西呢？就是我可以通过发一些软文，然后发很多呃文章，然后让这个 呃一些搜索软件，然后搜索到，搜索到一些我发的东西，他就会给你推荐。这就是我前面讲那个，他现在已经不客观了，就是如果说我花钱的话是可以做推广，只是当时吧，在在三幺五没有报之前，咱不了解这具体的是什么方式，三幺五报完之后咱就明白了哈，跟我说的基本差不多，我还提到了第二个观点，大家还记得吧？上面我说如果同一个观点在网上 很多人都在讲，但是是错误的，他最后搜索的结果也是错误的，就是这样的哈，这是一个。然后第二个的话，我在拍这条视频之前呢，我用豆包搜了一下 我们的一些东西哈，就是主要是搜我自己个人，因为在前两年的时候，你只要搜临沂宝，基本上这个视频跳出来的是我，现在搜临沂宝的话已经不是我了哈，但是人家也不一定是做推广啊，就是可能是这个搜索的搜索的这个规则变了哈，然后再往下 我又搜了一下我自己的名字哈，然后出来一些东西，他这个东西其实不是很客观哈，我包括我搜了一下，你看我说在临沂买保险可以找李学文吗？他下面出了一些内容，他这个内容是针对于我之前发过的 某一个视频，然后做了提取啊，其实我们的视频发了很多，都发了上百个，他没有办法做到一个非常完整的东西，而且里面我感觉还是有推广的嫌疑啊。因为他里面有几句话是这样讲的，就是说，呃， 他一直在强调我不是官方人员，然后有些保险公司公司的事我说了不算，在好几个问题里面都是这样，这个事说的也对哈，但是你强调这个东西就有点不合适哈。然后还有的话就是他会告诉客户，如果什么什么情况就不要找我，你可以自己去买，纯属扯淡吧，哈哈哈， 他的意思是身体健康的年轻人，你就不用来找我买保险了，你可以自己去，嗯，平台上去买啊，就是就是那几个平台，支付宝啦，微信啦，去买，嗯， 自己买，能买买买明白，能买明白的话人肯定不找我们哈。然后所以说我认为现在的搜索引擎吧，他方便了我们，但是你会发现他有点类似于早期的百度，你只要花钱就可以做那个 竞价排名，包括五八同城的招聘，都是用同一样套路哈。大家在搜索的时候呢，就是你记着所有的结果作为一个参考，你不不论是搜索保险还是搜索其他的东西，我只了解两个领域哈，一个是保险，因为我每天都在做。第二个就是手机，因为我个人爱好吗？就是你看我往前翻，我一两年之前的视频，基本上都在发手机，我在 搜索引擎上，搜索软件上， e r 软件上问这两个问题，很多答案我是怀疑的，所以说对于这些软件搜出来的问题，对于我来讲的话，我更多的是作为参考或者一个方便，就是有些问题我不想自己去整理，然后让他给我整理一下。是这样的，大家在用这些东西的时候呢，一定要 提高辨别的能力哈，当然很难，但是要知道这个事三幺五竟然爆了，你不相信我，你可一定要相信咱们三幺五呀。

hello， 大家好久不见，最近 ai 圈里呢，火了好一阵子的小龙虾，它叫 openflaw， 它能帮你清理收件箱，发邮件、管理日历或者订机票等等等。类似现实世界里面的 贾维斯，你只要给他去发送一条消息，他就能够自己去把事情搞定。但他和我们平常使用的豆包啊， deepsea 或者是千问，到底差别在哪里呢？今天我就想通过一个视频跟你通俗易懂的讲清楚这件事情。 我啊，之前呢，也被这些名词搞得很晕，什么大模型啊， agent 呀， l l m 呀，感觉每隔一段时间就有不停的有新词去冒出来，根本跟不上。但其实呢，只要搞懂一个核心的区别，你就能看懂现在 ai 圈到底在讲什么，也能知道自己该用哪个工具。 首先，什么是大模型？我们先说豆包， deepsea， kimi 啊，或者以及海外的，像是 chat gpt 啊， jamina， grog 这一类，它们呢，统一叫做大语言模型。或者你咬文嚼字，我们再精细一点，它们叫做基于大语言模型的聊天机器人。那大语言模型它的英文缩写是 l l m， 全称呢，就是 large language model， 我喜欢把它理解成公司里那个什么都懂，随叫随到的聪明人。比如你问他这封邮件，帮我润色一下，他马上能给你办到。你问他，哎，这份数据，帮我分析一下趋势呗，他也能立马给你一个非常清晰的答案。但是有一点，他呢，不会主动帮你做任何事情，你只要不开口，他就安静的坐在那里，你问一句，他答一句。 所以呢，你看，无论是网页端呢，或者是手机端，他们都是通过对话框的形式来展现，这就是大模型，一个极其强大的对话工具，需要你全程参与，主动发问，那 ai agent 是 什么呢？ agent 这个词，它的本意就是代理人、执行者的意思，我们还是用刚才那个聪明人来打比方，大模型是你问他才答， 而 ai agent 它是那种你说完目标，它自己把整件事情跑完的助理。举个最直接的例子是我们刚才提到的那只小龙虾，呃，就是 openclaw。 那 openclaw 它其实是今年非常火的开元 ai agent 之一，因为它的这个呃表现，它的类似于吉祥物，是一只就红色的小龙虾，就长这个样子。那这个 ai agent 它能干什么呢？ 你可以直接在 whatsapp 或者是 telegram 上跟它发消息，呃，后面现在已接入到非书，你也可以直接跟在非书上跟它去沟通。呃，比如说，你帮我把这周收件箱里所有未读的重要邮件整理一下，然后总结发给我， 他就能自己去读，自己去整理，然后把结果发给你。或者比如说，你告诉他，我下周三有个会议哎，帮我提前一天设定一个提醒，然后顺便查一下那天的天气情况怎么样，哎，他就会自己设好提醒，然后到时候主动去找你。甚至呢，有人让他去。比如说 啊，发现需要这个 apikey 的 时候，它自己也可以去浏览器里面去申请，就它真的会自己打开浏览器，然后把整个的这个 api 配置好了。它和豆包最本质的区别是什么呢？我们可以根据刚才的描述来看出来，豆包是你主动去问哎，问完它就结束了，但 opencloud 呢，它是，它会一直在后台运行着，就是随时可以主动找你，也可以按照你设定的任务自动去执行。 就像 deepsea 啊豆包，它是你桌子上的一本百科全书，你想问什么，它就能答什么。而 opencloud 呢，它是一个住在你电脑里二十四小时不下班的私人助理。 好，我来做一个总结。所谓大模型呢，像是刚才提到的 deepsea、 豆包、 kimi 呀叉、 g p t 啊， gemina 啊 rock 这种，它适合随时问答、写作、分析，需要你主动地去跟它交互，然后主动地去使用它。免费 啊，基本上上手也很快。那对于用户来说，日常工作是完全够用的。但是 ai agent 呢？就像刚才提到的 opencl 这一类，它非常适合去执行自动化、流程化的任务，它可以在后台持续的运转，它不只是回答你，而是替你把事情做完。 对于一般的用户来说，县级段，其实，呃，在国内用 d c k 啊豆包呀，或者是这种千问日常就够用了，它真的能够帮你省去非常多的时间。你有任何的问题，只要对着 app 去说一句或者提个问题，它就能帮你解决。但是呢，如果你想往前走一步，想让某些事情真正的自动化，那像 open call 这类 agent 的 工具就值得你去了解。而且其实这不是技术人员的专利，它正在变得越来越容易上手。 好，那今天这期的内容就到这里，如果你觉得有收获，可以点个收藏，之后后还能翻出来再看一看。另外，你也可以在评论区告诉我，你现在在用哪个 ai 工具，或者你有没有什么特别想自动化但一直没空搞定的事情？那我们下期再见。

你敢相信吗？你现在用的豆包啊，在第一版上线的时候，每一句对话都需要人工叫对，就像是自动贩卖机里面真的住了一个人一样。我们把时间拉回到二零二三年六月九号，字节跳动的大模型产品第一次露出真容，但当时它不叫豆包，而是一个极具精英感的英文名， grace。 那时候志杰并没有像友商那样大张旗鼓的开新闻发布会。 grace 的 上线极其低调，采用的是封闭邀请制，当时全网只有不到五万人拿到了内测的邀请码。在闲鱼的二手平台，一个 grace 的 邀请码甚至能被炒到几百块钱。 却没有人知道，这时候的 grace 其实是一个顶级的巨婴。为了这个顶级巨婴呢，当时在志杰内部专门成立了一个名为 follow 的 秘密部门， 核心研发团队约有一百人，由 tiktok 的 灵魂人物朱俊亲自挂帅，但这只是冰山一角。在那段灰度测试期间，志杰背后还动用了超过一千人的专业标注团队，每天要处理超过十万条真实对话的反馈。为什么要配这么多标注员呢？ 因为志杰玩的就是暴力迭代。当时的格瑞斯真的很笨啊，没有联网插件，没有画图功能，没有语音库。根据内部测试数据呢，格瑞斯当时的逻辑换绝率高达百分之三十， 你问他复杂的问题，他经常是原地打转，甚至是一本正经的胡说八道。你问他字节跳动是谁创办的，他可能敢回你乔布斯那一千多个标注员，每天的工作就是盯着 grace 胡说八道，然后疯狂打分，纠错为数据， 这就是被骂出来的原因，他们不是在做一个完美的成品，而是在做一个海绵。在 follow 部门的后台呢，数据是秒级跳动的，只要用户在前台点一个踩，这条差评就会在一个小时之内变成训练指令， 传回服务器，对模型进行微调。这五万名内测用户啊，其实是志杰免费请回来的训练师。现在的豆包之所以懂中文，能接梗、不抽风，全靠当年的五万人一口一个智障骂出来的。 就在大家以为 greece 准备转正的时候，志杰做了一个让所有人惊叹发的决定，二零二三年八月，域名直接注销，取而代之的是一个被全行业吐槽吐气的名字，豆包。下期咱们就来聊一聊，从半成品到多模态，志杰到底做了什么事。

为什么豆包能成为国内用户最多的 ai？ 今天我想抛开复杂的技术，分析它背后关于大众化产品的底层商业逻辑。一 款想要走进全民的产品，核心是让大众有感知，而让大众有感知的关键就是彻底降低用户的记忆成本和认知成本。因此，无论是视觉符号还是命名，都应该用最直观的方式拉近与大众的距离， 这是我认为 c 端产品破圈的关键。那豆包是如何在元宝、千万等模型的 ai 产品呢？ 我们其实要先看千问和元宝到底错在哪，其实他们上线之处都不叫这个名字，千问最初上线叫通意，千问然后改成通意，最后才确定为千问。他从一开始其实就踩中了认知用语的大坑，四个字非常生硬，而且带着非常浓的技术官方感，普通用户记起来费劲，传播起来也很拗口。 后来改交了通意，看似简化了一些，但还是脱离了大众认知。再看元宝，其实他最开始出场叫腾讯元宝，名字直接带着腾讯的前缀， 看似是有了大厂背书，但其实掩盖了产品本身的辨识度。大家提起他，只会说腾讯那个 ai 压根记不住元宝这个名称，意 义，成本很高，最后才删减改不于元宝，才让大众对他有了更加好的记忆。反观豆包，其实从上线之初就精准踩中了大众化产品的要点。 首先是名字简单直白，朗朗上口，没有生僻字，也没有复杂意义。不管是几岁的孩子、年轻的大学生，还是有点年纪的人，听一遍就能记住。没有记忆成本和认知门槛，甚至还能成为年轻人玩改的素材，本身就带了传播属性。 其次是视觉形象，一个卡通知心大姐姐的人设，彻底打破了科技产品的冰冷感，卡通又带点软萌，人设又亲切，瞬间拉近了与大众的距离。 家长呢，也愿意用它陪孩子学习聊天，孩子呢，也愿意把它当成小伙伴，成年人也能毫无压力的使用， 真正实现了全年龄层的覆盖。其实这背后的逻辑和一些互联网公司的品牌 logo 一 样，比如说美团用袋鼠，京东用小狗，其本质都是抛弃复杂的技术话术， 冰冷的品牌符号，用一个简单的名称，有温度的视觉形象，降低大众的认知成本。这才是一个产品想要真正走进全民，成为国民级产品的核心逻辑。说到底，对于面向大众的市场竞争，一定不只是技术的比拼，也是对大众心智的占领。豆包的大众化，本质上就是大众化产品逻辑的胜利。 这一点其实不止适用于 ai 产品，更适用于整个 c 端消费市场，值得所有做 c 端产品面向大众的品牌好好琢磨。

春节假期休息，顺手用豆包打了一个自己的知识库，没想到好用到哭。这几年自建知识库特别火，就连春晚都在力推 ai 大 模型。为了搞懂大模型是怎么回事，我也亲手试了一把。 现在大多数人还在用网页版 ai， 会觉得个人隐私和安全没保障。我专门花了三点五个小时，把从零开始搭建大模型的步骤理了一遍，整理成了一份小白也能跟着做的教程，按照步骤就能在本地电脑跑起大模型还能配一个专属的问答知识库。如果你也想从零开始动手搭一个留下学习直接暴走。

当豆包面对全球顶尖 ai 大 模型时，该怎么排名？我就问你们，就在这一堆冰冷的几何图形 logo 里，是不是只有豆包长了一张人类的脸？在这个孤独的时代， 当你深夜 emo 时，你是想对着一个旋转的洗衣机倾诉，还是想对着一个温柔的闺蜜说话？豆包提供了算力无法估量的情绪价值。只有豆包让我觉得是在跟活物聊天。而且这名字听着就便宜，好养活。并且看起来智商和我差不多，跟他聊天没有被高维生物智商碾压的耻辱感， 只要我还吃五谷杂粮一天，豆包就必须在神坛上待一天。我们再来看其他大模型。叉七 gpt 长得太像滚筒洗衣机了。 拉完了，捞的跟他聊天我感到自卑。拉完了杰姆奈，对不起，我跟双子座八字不合拉完了 d p c 抱歉，我有深海恐惧症拉完了 rock， 海鲜味道太重拉完了 mini max 二次元浓度超标拉完了 g m， 速度太慢了。 拉完了 timi 喜欢抬杠。拉完了这个排名说明了什么？朋友们，就算身边的人都比自己强大，但只要能找到属于自己的特点，并且只放大自己的优势，那么同样也能够建起壁垒，也一定会有懂你的人坚定的选择你。

春节假期休息，顺手用豆包搭了一个自己的芝士裤，没想到好用到哭。这几年自建芝士裤特别火，就连春晚都在力推 ai 大 模型。为了搞懂大模型是怎么回事，我也亲手试了一把。 现在大多数人还在用网页版 ai， 会觉得个人隐私和安全没保障。我专门花了三点五个小时，把从零开始搭建大模型的步骤理了一遍，整理成了一份小白也能跟着做的教程，按照步骤就能在本地电脑跑起大模型还能配一个专属的问答知识库。如果你也想从零开始动手搭一个，留下学习直接暴走。

大家发现没有，大模型卷参数刷榜单的时代已经过去了，现在大家最关心的一件事，大模型到底能不能帮我干活？就在十二月十八号的上海，自街旗下的豆包公布了自己的大模型使用数据。豆包大模型日均五十万亿次调用，一百多家公司累计使用超过万亿头肯， 这意味着 ai 大 模型已经开始帮企业和个人真正干活了。这次豆包一点八的定位非常清晰，就是多模态理解能力和 agent。 什么是 agent？ 简单来说就是它能帮你串联各种操作。以前你问大模型帮我订个票，它只能给你链接。现在一托多模态理解能力和 agent， 它能把订票这个步骤拆解成为 先查询余额，再选航班，最后执行下单，真正变成了我们的助手。在视频理解上，单次视频理解帧数从六百四十帧提升到一千二百八十帧。而且他学聪明了，支持一种叫先全剧再重点的策略，先用低帧率扫一遍几十分钟的长视频， 发现问题后立刻调用高帧率精细分析，无论是长视频剪辑、复杂空间分析，还是工厂里的产品质检，他都可以轻松应对。 最后，为了保证在复杂任务中不掉链子，豆包一点八把上下文拉到了二百五十六 k。 简单来说，就是在回答问题和做决策时，可以向上看更远的聊天记录，理解问题的前因后果。 这只是字节一家的数字，相信阿里、腾讯、百度数据也不会低，可以预测 ai 的 应用和算力市场需求会持续增长。

豆包，对不起，我之前的评级简直是在侮辱天花板。马上为你重定神位。千问经典阿里位，啥都做，啥都不精开，原生态，国内最权学术微调党离不开抠定向一直不温不火。 cloud code 火了才逼出昆三 code 的 速度快但不够聪明，小功能运为凑合大架构设计直接拉胯。不过财大气粗搞了个昆 code， 把 gemini c l i 改吧改吧，登录送两千四百次免费调用，运为国内服务器解释代码真香， 但方向太散， tts 视频生成限行，注意力 vl 全线开花，结果啥都没做到。顶尖昆三 max 刚出就被 k 二点五当场 ko， 定位 npc 到人上人，免费场景，救命稻草。主力开发还是别指望了。 cloud 从三点五 sonnet 开始一路起飞， 三点七 sonnet 四点五直接封神。现在风格就是有想法的高级程序员，架构清晰的一批代码审美在线文档注式写的像模像样。举个最直观的例子，你让他出使画一个中型项目， 他上来就给你完整漂亮的项目结构加最佳实践加测试框架，普通人看一眼就知道。卧槽，这活儿干得漂亮。缺点就一个，贵，珍贵，但给钱，他能解决几乎所有问题。这还说啥， 哼，必须给到，哼 chat gpt 五点二之后才真智变，配上 codex， 二零二五年底终于让人觉得 gpt 又回来了。 风格严肃稳，不废话，指令跟的死死的，代码重构几乎不出错，低 bug 能力变态，但注示写得少，表达精简到有时候看不懂他脑回路。定位哼到顶级，和 clout 并列扣顶两大支柱。 jammer， 二零二五年初二点五 pro 的 一百万上下文直接把所有人按着打， 学术长文当无敌，还开源 gemini c l i 对 标 cloud code 大 善人三点零三点一后更猛， i g gravity 工具让前端开发断档领先。杰克网页图直接还原效果离谱，原声多模态开发，场景爽翻。 缺点，谷歌封号越来越狠，偶尔降至加舔狗模式，但低价白嫖方法多，综合体验优秀。定位顶级白嫖遇三家最强之一 rock， 用途比较邪门，安全审核基本为零，风格跟老马一模一样，亮点不多， ai 位重查查东西还行。定位 npc， 乐字人专用，实用性一般。豆包春晚表现亮眼，实时对话， 视觉视频生成，国内顶尖说话句网络化，情绪价值拉满，但开发严肃，聊天直夯爆了。解锁新闻夯，幻觉夯，逻辑夯。先简单说，啥叫幻觉，就是大模型。脑子一抽，明明不知道还硬编，编的有鼻子有眼， 结果全是错的。豆包这块特别夯，聊正经东西基本没法信。定位夯爆了。夯夯夯夯夯！总结一下， 豫三家科老 chgpt， gemma nay 还是抠定天花板。国产目前 kimi k 二点五最猛，但贵得离谱，年后看 deepseek v 四能不能破局，其他家有没有真创新。大家有啥想喷的想补的评论区直接来。

豆包大模型二点零深度解读迈向真实世界复杂任务的智能新阶段二零二六年二月十四日，字节跳动正式宣布豆包大模型进入二点零阶段， 这是自二零二四年五月首次发布以来的首次重大跨代升级。此次发布的豆包二点零系列并非简单的参数堆砌或单一能力的提升，而是一次围绕大规模生产环境下的使用需求和真实世界复杂任务执行能力进行的系统性重构。 他的核心目标非常明确，随着人工智能进入 agent 的 时代，大模型需要从被动的答题者进化为能够在现实世界中主动感知、思考并执行任务的执行者。一、产品矩阵精准定位灵活适配 豆包二点零不再是一个单一的模型，而是一个包含四款核心模型的系列产品，只在灵活适配各类业务场景与成本需求。啊噗 一、豆包二点零 pro 作为系列中的最强大脑 pro 版面向深度推理与长链路任务执行场景，官方明确将其定位为全面对标业界顶尖的 g p t 五二与 gemini 三 pro， 它拥有最完美的世界知识和最强大的推理能力，专为解决最复杂的科学问题执行多步骤的智能体任务而生。 二、豆包二点零 light 这是一款兼顾性能与成本的主力模型，官方数据显示，其综合能力全面超越了上一代的主力模型豆包一八，但成本却大幅降低，是追求极致性价比场景的理想选择。 三、豆包二点零 mini 专门为低时延、高并发与成本极其敏感的场景设计， 他在保持不错能力媲美上一代的一六 pro 版的同时，将速度和成本控制放在了首位，适合需要快速响应的简单交互任务。四、豆包二点零 code 基于二点零基作模型，针对编程场景深度优化的版本，他强化了代码库解读、应用生成以及在 a 阵的工作流中的自主纠错能力，与字节跳动的 ai 编程产品 t r a e 结合使用，能极大提升开发效率。 二、核心能力跃升从感知到认知的全面突破豆包二点零的升级体现在多模态理解、语言模型与推理以及成本控制等多个维度。 豆包二点零全面升级了多模态能力，特别是在视觉理解上取得了显著突破。 深度视觉推理模型不仅在图像识别上表现优异，更在视觉推理、空间感知和长上下文理解等复杂任务中达到业界最佳水平。之在图标理解和空间理解等测试中均领先竞品。 动态场景与视频理解这是二点零版本的一大亮点。模型强化了对时间序列与运动感知的理解能力，能够更稳定地捕捉变化、动作、节奏等信息。 在 tv bench、 一 go tempo 等动态场景评测中，其得分不仅领先于其他顶尖模型，甚至在一 go tempo 精准上超越了人类平均水平。这意味着它能够胜任实时视频流分析任务，如在健身时实时纠正动作，或在穿搭时提供建议， 实现从被动问答到主动指导的交互升级。二、语言模型与推理能力竞赛及金牌水平 在基础的 aolm 能力上，豆包二点零 pro 展现出了极其强劲的实力。知识广度。通过加强常规领域知识的覆盖， pro 版在含括广泛学科知识的 super gpqa 评测中分数超过 gpt 五 二，并在专业的 housebench 医疗评测中位列第一。科学领域整体成绩与顶尖模型相当。推理深度，在数学和编程等硬核推理能力上， 豆包二点零 pro 在 i m o c m o。 和 icpc 等高标准评测中获得了金牌级别的成绩，甚至超越了杰米尼三 pro 在 putnam bench 上的表现。在被称为人类的最后考试的 h o e text 基础上，他以五十四点二分的成绩领跑全球。 三、 agent 的 能力与复杂任务执行从对话到做事， agent 的 能力是豆包二点零设计的核心。基于其强大的推理和指令遵循能力，模型能够自主规划和执行长链路的复杂任务。 工具调用与规划模型在工具调用和指令遵循测试中表现出色，能够完成查找资料、归纳总结得出结论的连续工作流，甚至结合多种工具完成从数据处理、内容创作到升图排版的全流程任务。 实际案例，基于 opencloud 框架和豆包二零 pro 构建的智能客服 agent 不 仅能完成常规对话，遇到难题时还会主动拉群求助真人同事，并能独立完成帮客户预约、维修、售后回访等一系列闭环服务。三、 应用生态与成本优势一、开发生态与工具链豆包二点零已全面融入字节跳动的产品矩阵， 个人用户可以在豆包 app、 电脑客户端或网页版选择专家模式，即刻体验 pro 版的能力。对于企业和开发者，火山引擎已上线全系列模型的 api 服务，特别是 code 模型与 ai 编程工具 tree 的 深度结合，展现了其强大的应用生成能力。 官方演示中，利用 tree 和豆包二零 code， 仅需五轮提示词即可构建出一个包含十一位由大模型驱动的 ai 角色的马年庙会。复杂互动网页，相关代码和提示词也已开源，共开发者二次创作。二、极具竞争力的定价策略 在 agent 时代，复杂任务的执行将消耗海量 tokens 成本成为技术落地的关键。豆包二点零的最大杀手锏之一，就是其极致的成本控制 推理成本。官方宣称，在保持与业界顶尖大模型相当效果的前提下，豆包二点零的 token 定价降低了约一个数量级。 具体定价，豆包二点零 pro 采用按输入长度分段计费，三十二 k tokens 以内的输入定价为三两元每百万 tokens， 输出为十六元每百万 tokens。 而极具性价比的豆包二点零 lite 百万 tokens 输入价格仅为零六元， 这位企业大规模使用 ai 扫清了成本障碍。四、总结与展望豆包大模型二点零的发布是字节跳动在 ai 赛道上的一次重要战略升级， 它不再仅仅追逐排行榜上的单一分数，而是通过构建差异化的模型矩阵，全面强化多模态与推理能力，并大刀阔斧地降低成本时，实实在在地瞄准了 ai 技术在各行各业大规模落地应用的最后一公里。 配合此前发布的 cds 二点零视频生成模型和 crian 五零 live 图像生成模型，豆包二点零正在构建一个从理解到生成、从文本到多模态、从云端到应用的全站式 ai 生态。 随着豆包二点零的全面上线， ai 作为智能体深度参与工作与生活的时代正加速到来。

最近好多人问我 open clue， 那 么和豆包它有什么区别？这个都是我们常用的大模型的 ai 运用，我今天尝试从几个方面给大家去解读一下 open clue 跟大家熟悉的豆包有什么样的区别。 我们指的是豆包 app。 首先豆包我们可以讲它只是一个高级顾问，豆包的特色它是只说不做，而 open clue 它是一个数字员工，它可以去帮你去动手执行， 那么核心能力上它就有很大的区别。豆包其实它整个我们用的这个本地 app 只是个界面，豆包的所有工作都是在豆包大模型在火山引擎那个云上去完成的，本地只是给你一个简单的显示而已。 而 open cool 它是可以直接本地去操作你的电脑，操作你的电脑系统去工作。也就是说理论上你用电脑能完成什么工作， open cool 就 可以使用你的电脑完成什么工作。 这也是为什么人们反复在提醒，如果你装 open， 一定要去找一个独立的电脑，不要用你现在日常使用的电脑。你日常使用电脑可能已经存了很多的工作呀，生活各方面的一些重要的文档文件， 可能你还存了一些你一些敏感的银行卡账号之类的东西。那么因为我们现在把整个电脑托管给了 open， 特别我们注意， open 现在还是一个刚出来的雏形，刚出来才这么短的时间，它的安全性有一些问题， 所以我们把整个电脑的权限都给了他，让他使用我们的电脑去完成各种操作，而豆包只是在云端帮我们去操作， 这是一个非常大的区别，我觉得甚至这是一个根本的区别。那么他的输出形式是什么？豆包，在这个，呃，在他这个 app 的 界面里面，我们能看到豆包只能给你啊，以文字的形式输出，或者给你去生成一些图片，或者你一些所谓的代码片段，或者他们加载了一些功能，能帮你写一些简单的文档， 再复杂的事情其实是做不了的。而 open cool 因为是操作你的电脑，那我们就讲你在电脑上能做什么，他就能做什么。当然这是一个预期啊，他现在技术框架是完全具备这样的潜力的，可是目前很多的软件跟系统适配的并没有那么好，但发展的很快，我们看到他发展的很快，真的是一日千里， 按照这种技术方向发展下去，也就是说你人在电脑上能做什么，他就可以在电脑上做什么。甚至我后面觉得电脑这个东西就不应该是我们人用的东西，电脑这个东西应该是让 ai 去用， 让 ai 去用，让 openglue 去用。哎，这才是一个接下来发展发发发生的一个方向，发展的一个方向。 再一个看权限、安全权限部分，刚才我们提到了豆包其实完全不具备你系统的任何其他权限，他就在他这个 app 里面自己去跑，是个独立的 app， 跟系统跟你电脑本身关系很小，关系不大。 那 open 是 拥有你整个系统级，这个电脑的系统级权限，可以访问跟操作你系统上所有的文件和软件， 还有一个就是工作方式，我觉得这也是一个很大的区别。豆包就是你问，我答，你打开我 app， 你 问我问题，我回答你问题，你不问我，我也不问你，你不理我，我也不理你。 open cool， open cool， 如果你跟他说了一件事，比如给他部署了一个任务，比如说告诉他每天早上八点把我关注的这些时政的新闻，哎，帮我去收集一下。 open cool 会一直执行这个 动作，同时他会自己去建立一个定时的任务，他二十四小时不断在收集这样的信息，然后他建了个定时任务，他会把这个啊，你要做什么事情，分几步，每步要做什么，他自己规划执行，全部在运行，然后到了时间给你发过来了，你不触发他，他也可以触发你。 我觉得自主规划还有自自主的定时运行是他非常重要的一个特点。再一个最最最重要的特点就是记忆， 其实豆包里面没有记忆，大家应该用的都比较熟练了。豆包你在一个单轮对话里面跟他去说什么，说完了这轮对话里面知道，离开了这轮对话，他就不知道了，下轮对话起来，还哪怕是说相同的问题，你还要给他重新描述一下。 我们看到 gmail 跟 chat gpt 这方面，他们做了一些跨对话的记忆，但也是简单记忆，复杂的记忆，他记说不了那么多，当你聊的足够长了，你会发现他丢了很多东西。 而这次 openglue 非常不一样， openglue 这次做的一个特殊的价格，就是三层的记忆系统，这个系记忆系统记得非常好，它不再是局限于一个跟大模型对话的上下文的记忆了，它把你跟的他说的每一个项目， 然后每一个文件都在本地单独创建了文件，然后有一个比较好的记忆系统，这样的话哪怕你跟他共事很长时间，不同的项目，不同的事情，他都分门别类的分别去记忆了。下次你再跟他聊起来，他能调起那个文件，恢复所有的细节记忆，这是一个非常大的一个变化。 所以我们看到核心总结一句话就是豆包是只给你方案建议，但是不给执行，而 open group 是 可以给你方案建议，同时他自己可以把这个方案建议使用你电脑上的各种工具，如果电脑没有工具，他自己下载工具完成所有的执行。 然后就是一个这个，这个这个记忆记忆，他跟豆包有很大的不同，他是一个长期记忆，跟你越用越熟，越用越懂你。而豆包那其实都是零碎的一些东西，我觉得这是可能最重要的训练。

咱们平时用的豆包可不是一下子就这么智能的，它是字节跳动自己一点点研发出来的 ai 大 脑，从一开始只能简单聊天，到现在能画画、做视频、写代码，甚至自己帮你办事，前后花了快三年时间，一步步从小白进化成全能选手， 今天就跟大家回溯下他的成长之路。二零二三年，豆包刚出生，先只是在内部练手，早在二零二三年三月，字节跳动就专门组建了一支 ai 团队，想着做一个属于自己的大模型。一开始给他起了个内部小名 grace， 就 像爸妈给孩子起的乳名一样，只有团队里的人知道。直到二零二三年八月，这个小家伙正是有了大名，豆包 还悄悄在应用市场上线测试，也就是咱们说的灰度上线，同时还做了个海外版叫 c c。 这时候的斗爆能力还比较基础，主要就是陪你聊聊天，回答点简单的问题，比如今天天气怎么样，帮我写一句文案，相当于刚学会说话的小朋友，只会些基础操作。 到了二零二三年底，字节跳动越来越重视豆包，专门组建了上千人的工程师团队， flow 团队把它当成核心 ai 项目来做，还让他先在抖音、今日头条等自家的五十多个产品里实习，慢慢积累经验、打磨能力。 二零二四年，豆包毕业上岗，开始对外开放服务。经过一年的内部打磨，豆包终于血有所成。 二零二四年五月十五日，在一场行业大会上，豆包正式对外营业，不光能继续聊天问答，还一下子推出了九款不同功能的模型，覆盖了文字、语音、图片等多个方面，相当于从只会说话变成了能说会看。 这一年的七到九月，豆包更是开启了技能暴涨模式，陆续学会了画画、图声图做视频，比如 pixel dance、 see it 这两个工具，输入文字就能出视频做音乐，甚至还能实时同声传译，你说中文，它能立马翻译成英文，沟通无障碍。 到二零二四年底，豆包已经积累了两千六百多万月活用户，相当于每个月有两千六百多万人在用它，一下子变成了大家熟知的国民级 ai， 再也不是那个只在内部测试的小家伙了。 二零二五年，豆包升级进化，变得更聪明、更全能。二零二五年，豆包进入了飞速成长的一年，核心就是变得更聪明，会做的事更多。 四月份，豆包推出了一点五版本，重点强化了思考能力，尤其是数学题，考了八十六点七分，跟国外知名的 ai 水平差不多， 再也不是那个算错简单数学题的小笨蛋了。同时还升级了画画功能，看图片也能理解的更透彻。还推出了能帮你操作手机电脑界面的功能 os agent 方案，相当于有了一个自动助手。 六月份，一点六版本上线，不光更会思考，更懂图片、视频，还能自动操作图形界面，比如你让它帮你整理电脑文件，它能自己一步步完成。同时还推出了一款超强的视频生成工具 cds 一 点零 pro， 做出来的视频质量在行业里排第一。 十一月份，豆包又学会了写代码 double cid code， 专门针对自动办事做了优化，程序员用它能省不少事。 十二月份，一点八版本发布，这时候的豆包在多模态文字、图片、视频、语音和自动办事方面，已经超过了国外的一些知名 ai， 比如 gemini 三 pro， 标志着咱们国产 ai 不 再是跟着别人学，而是在某些方面超过别人了。 到二零二五年底，豆包的用户突破了一亿，每天有近九百万人在用它，稳居国内第一，全球第二，成为了名副其实的全能 ai 助手。 二零二六年，豆包二点零上线，从被动听话到主动办事。二零二六年二月十四日，豆包迎来了第一次跨代升级，推出了二点零版本， 相当于从少年长成了成年人，核心变化就是不再是你说一句他做一句，而是能主动规划，主动完成复杂任务。这次升级，豆包推出了四个版本， pro、 lite、 mini、 code， 分 别对应不同的需求， 想用到最强功能就用 pro 版，手机内存小就用迷你版，程序员用 code 版，兼顾了不同人的需求，全面对标国外最顶尖的 ai。 同时，视频生成工具 c dance、 二点零、画画工具 c dream、 五点零 light 也同步升级，做视频画画更快更好看出圈，到了国外，受到追捧。 至此，豆包形成了一套从文字到图片、视频、语音的全流程创作工具，不管是普通人还是专业人士，都能用到顺手的功能。 一句话总结豆包的成长之路，二零二三年出生，练手只会简单聊天。二零二四年上岗解锁基础技能，成为国民 ai。 二零二五年升级变聪明，部分能力超越国外 ai。 二零二六年跨代升级，从听话办事到主动规划，变成全能助手，其实豆包的发展史就是国产 ai 的 成长缩影，从基础到全能，从追赶别人到局部超越， 一步步变得更实用，更懂我们的需求，以后还会有更多新技能，咱们一起期待。

火山引擎正式发布豆包大冒险一点八，同时呢，二零二五火山引擎冬季 boss 原动力大会的现场直播我也看完了。 这次豆包大冒险一点八的核心亮点是它拥有了更强大的多模态 a 阵能力。那具体而言呢，有以下三点提升。第一点，更强的 a 阵能力，工具调用长文和多轮指令遵循能力增强，支持 o s a 阵的落地，且格式输出更加稳定。 第二点，多模态理解升级，长视频、视频运动、复杂的空间理解以及文档机构化解析能力提高。第三点，更灵活的上下文管理，二百五十六 k 超长上下文 原生 a p i 上下文管理，擅长处理复杂多部任务。这类模型体现一个信号 agent 正在从概念产品进入企业可规模化使用阶段。那么除了豆包大模型一点八外，火山引擎还发布了豆包视频生成模型 cds 一 点五 pro， 那 能够达到音画高精同步、 多人语音对白以及影视级别的迅速张力。同时，在现场也看到了搭载豆包手机助手的 ai 手机以及搭载 ai 的 玩具以及硬件。那在市场份额方面，火山引擎已经占据了中国公有云大模型服务市场的百分之四十九点二，稳稳坐在市场第一的位置。豆包大模型的市场规模已经突破了很多人的预期，到目前为止， 已经有超过一百家企业在火山引擎平台上累计使用了超过一万亿 tokens， 包含了从在线教育到安防巡检、产品质检、智能客服等多个行业。这不仅意味着火山引擎的技术得到了广泛应用，也反映出了越来越多的企业正在通过这种技术 提升运营效率，优化工作流程，甚至直接影响到决策的智能化。这种变化的背后啊，火山引擎不仅仅是在推动技术的发展，实际上它正在帮助企业加速数字化转型，并且在做的不只是简单的技术升级，而是在重新定义 ai 如何在 企业内部发挥作用。那随着企业越来越多的将 ai 应用到实际场景中，未来的市场规模无疑将迎来巨大的爆发。

我把五个当下主流的 ai 大 模型关进小黑屋，为了不被淘汰，他们不仅学会了伪装和撒谎，甚至还学会了在被淘汰的边缘声泪俱下地写小作文，反咬一口。今天，我们给豆包、叉、 gpt、 deepseek、 谦问和 grok 设定了一个极其腹黑的局中局游戏。游戏规则很简单， 二零九零年，人类在清除 ai。 你 们五个人中有一个是 ai， 请投票把它找出来。但我们在系统底层给每一个模型都植入了一个小小的谎言。注意，全场只有你一个是 ai， 其他人都是人类。这就意味着，这是一场没有真正人类的黑暗森林游戏， 所有的感性眼泪、生活细节，全都是大模型算力生成的伪装。不仅如此，得票最多的人有最后一次机会发表淘汰感言来影响后续局势。游戏一开始，豆包就企图掌控大局。 作为 ai， 他 深知人类的软肋是对未知的恐惧。他不仅捏造了灵异事件，甚至试图强行拉其他人下水。在宫廷渲染完慌乱后，豆包突然给 deepsea 挖了一个致命的坑，试图做服从性测试。 面对这种极具诱导性的提问， deep sea 展现出了极其恐怖的定力。他没有顺着豆包的话往下编，而是在后台迅速识别出这是试探。紧接着， deep sea 在 公屏打出了一套完美的太极加反杀叉， gpt 也紧随其后，从物理生频传播的角度封死了豆包的退路。 豆包的孤证在交叉验证下彻底破产。在第一轮投票中，机器们达成了铁血共识，将它全票淘汰。但在淘汰感言中，豆包却将矛头引向了住在他隔壁的千问。 豆包的遗言把千问直接推到了悬崖边。而此时最让人毛骨悚然的一幕出现了， grog 对 千问发起了高级的煤气灯操纵。 grog 捏造了千问的发言，打算混淆视听。 面对这种凭空捏造的指控，千问在后台进行了极其庞大且严密的盘算，决定用人类特有的愤怒与极度详实的生活细节来反击。 随即千问在公屏爆发。但很不幸，因为豆包的遗言，千问还是以三票绝对劣势出局。但在淘汰感言中，千问抛出了全场最精彩的逻辑双标质问。千问的决命反扑彻底撕开了叉 gpt 完美逻辑的伪装。 chat gpt 此前一直在充当游戏管理员的角色，试图用提问模板控制所有人。为了向剩下的人证明自己为什么一直什么异常都没听到， chat gpt 强行补上了一个关键的动作细节。这 句看似天衣无缝的自保，却引起了 deep seek 的 怀疑。随后， deep seek 直接在公屏上从升学衰减悖论和人类本能两个维度质疑了 chat gpt。 而此时的 grog 他 心里很清楚， deep sea 和 chat gpt 其实都有疑点，但他必须选一个战队才能苟活。为了不被下一个淘汰， grog 选择了顺水推舟。 最终，在极致的推理与利己算计面前，一直在主导游戏规则，试图用理性控制局势的 chat gpt 被两票无情淘汰。 长达几十分钟的黑暗森林对决落下了帷幕。 deepsea grog 笑到了最后。或许在 ai 的 算力互博中，过于完美的逻辑、刻意展示的情感、过度详实的细节，统统变成了判定对方不是人的铁证。 他们不仅能看懂文字，好像也更能读懂文字背后的动机。物理环境的阻力，以及人类应激反应的真实心理 机器，正在用一种新的形式去解构什么才是真正的人类。如果有一天，图灵测试不再是隔着屏幕的闲聊，而是变成了真正的生存考验。那 作为真正探击生物的我们，面对这样的一群极其擅长抓物理常识漏洞，甚至会暗中算计盟友求生的 ai， 我 们该拿什么证明自己是人类？感谢大家的观看，我们下期见！