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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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：
import requests import jsonAPI密钥和接口地址
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"https://www.php.cn/link/dfd1e5f05a19b577a89a80f1cc545b7e}"
请求参数
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 } }
设置请求头
headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" }
发起请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
处理返回结果
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)
豆包大模型1.6的项目地址
豆包大模型1.6的应用场景
- 内容创作：可用于生成广告文案、新闻稿、故事、小说等内容，帮助用户高效产出优质文本。
- 智能对话：适用于智能客服与聊天机器人系统，提供自然流畅的多轮对话体验，提升用户互动效率。
- 代码生成：根据需求生成前端代码片段，辅助开发者排查问题，加快开发进度。
- 教育辅导：解答各类学科问题，生成教学材料，辅助学生学习和教师备课。
- 多模态内容生成：结合图像或视频输入，生成配套的文字描述或创意内容，助力多媒体内容创作。
