豆包大模型1.6— 字节跳动推出的多模态深度思考模型-人工智能-PHP中文网

豆包大模型1.6— 字节跳动推出的多模态深度思考模型

碧海醫心

发布： 2025-06-12 17:36:13

原创

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豆包大模型1.6是什么

豆包大模型1.6（doubao-seed-1.6）是字节跳动推出的一款多模态深度思考型大模型。它支持auto、thinking和non-thinking三种模式，能够处理文本、图像、视频等多样输入形式，并输出高质量文字内容。该模型具备256k的长上下文窗口，最大输入长度可达224k tokens，输出长度最高支持16k tokens，推理能力强劲。在多个权威测评中表现优异，尤其在推理与数学能力方面显著提升。该模型广泛应用于内容创作、智能对话、代码生成等领域，为开发者和企业提供强大的ai 工具。目前，豆包1.6已上线火山引擎平台，支持api调用。

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豆包大模型1.6的主要功能

推理能力：在推理速度、准确性与稳定性方面均有明显增强，适用于更复杂的业务场景。
边想边搜与DeepResearch：支持在推理过程中进行信息搜索，结合缺失数据完成推荐；DeepResearch功能可快速生成调研报告。
多模态理解能力：全系列原生支持多模态分析，能有效处理文本、图像、视频等多种类型的数据。
图形界面操作能力（GUI操作）：基于视觉深度思考和精准定位技术，可与浏览器及其他软件交互执行任务。

豆包大模型1.6的三个模型

doubao-seed-1.6：全能综合型模型，是国内首个支持256K上下文的思考模型。具备深度思考、多模态理解和图形界面操作等多项能力。用户可根据需要灵活开启或关闭深度思考功能，支持自适应模式，根据提示词难度自动切换是否启用深度思考，在提升效果的同时减少tokens消耗。
doubao-seed-1.6-thinking：深度思考强化版，专注于提升复杂任务处理能力，如代码编写、数学计算、逻辑推理等。同样支持256K上下文，适合需要深入分析和复杂推理的应用场景。
doubao-seed-1.6-flash：极速响应版本，具备低延迟特性，TOPT（Top-of-Pipeline Time）仅需10ms，响应迅速。支持深度思考与多模态理解，视觉识别能力媲美主流旗舰模型，适合对实时性要求高的应用，如即时交互和视觉任务处理。

豆包大模型1.6的性能表现

GPQA Diamond测试：豆包1.6-thinking模型得分81.5，处于全球领先水平，是当前最优的推理模型之一。
数学测评AIME25：豆包1.6-thinking模型得分为86.3，较上一代模型提升了12.3分。

豆包大模型1.6的定价模式

豆包大模型1.6采用统一价格体系，无论是否启用深度思考模式，无论是文本还是视觉输入，均按相同标准计费。

输入长度0-32K：
- 输入费用：0.8元/百万tokens。
- 输出费用：8元/百万tokens。
输入长度32K-128K：
- 输入费用：1.2元/百万tokens。
- 输出费用：16元/百万tokens。
输入长度128K-256K：
- 输入费用：2.4元/百万tokens。
- 输出费用：24元/百万tokens。
输入32K、输出200 tokens以内：
- 输入费用：0.8元/百万tokens。
- 输出费用：2元/百万tokens。

如何使用豆包大模型1.6

注册并登录火山引擎平台：访问火山引擎官网，按照指引完成注册与登录。
开通豆包大模型服务：进入服务页面，找到豆包大模型1.6相关选项。
激活服务：依据页面引导完成服务开通。
选择模型版本：根据需求选择合适的模型版本，如doubao-seed-1.6、doubao-seed-1.6-thinking或doubao-seed-1.6-flash。
获取API密钥：服务开通后，平台将提供一个用于身份验证的API密钥。
调用模型接口：
- 通过API调用：豆包大模型1.6以API形式对外提供服务。
- 构造请求体：根据实际需求设置输入内容及参数。
- 发送请求：通过HTTP协议向模型API地址发送请求。
- 接收返回结果：模型处理完成后，返回相应结果数据。
示例代码（Python）：以下是一个使用Python调用豆包大模型1.6的简单示例：

<code>import requests
import json
<h1>API密钥和接口地址</h1><p>api_key = "your_api_key"
api_secret = "your_api_secret"
model_version = "doubao-seed-1.6"  # 或doubao-seed-1.6-thinking、doubao-seed-1.6-flash
api_url = f"<a href="https://www.php.cn/link/dfd1e5f05a19b577a89a80f1cc545b7e">https://www.php.cn/link/dfd1e5f05a19b577a89a80f1cc545b7e</a>}"</p><h1>请求参数</h1><p>data = {
"input": "你的输入文本",
"parameters": {
"max_length": 256,  # 输出的最大长度
"temperature": 0.7,  # 随机性参数
"top_p": 0.9,  # 核心采样参数
"top_k": 50,  # 核心采样参数
"do_sample": True  # 是否采样
}
}</p><h1>设置请求头</h1><p>headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}</p><h1>发起请求</h1><p>response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))</p>
                    <div class="aritcle_card">
                        <a class="aritcle_card_img" href="/ai/726">
                            <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/000/000/175680204067325.png" alt="豆包大模型">
                        </a>
                        <div class="aritcle_card_info">
                            <a href="/ai/726">豆包大模型</a>
                            <p>字节跳动自主研发的一系列大型语言模型</p>
                            <div class="">
                                <img src="/static/images/card_xiazai.png" alt="豆包大模型">
                                <span>834</span>
                            </div>
                        </div>
                        <a href="/ai/726" class="aritcle_card_btn">
                            <span>查看详情</span>
                            <img src="/static/images/cardxiayige-3.png" alt="豆包大模型">
                        </a>
                    </div>
                <h1>处理返回结果</h1><p>if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("模型输出：", result["output"])
else:
print("请求失败，状态码：", response.status_code)
print("错误信息：", response.text)</code>

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