火山引擎正式发布全新编程大模型——豆包编程模型（Doubao-Seed-Code），该模型专为 Agentic 编程任务进行深度优化，在 SWE-Bench-Verified 官方榜单上以78.80%的准确率刷新纪录，登顶SOTA。同时，模型全面兼容 Anthropic API 等主流开发环境，助力开发者无缝接入。
据官方公告，豆包编程模型在综合使用成本上相较行业均值降低高达62.7%，成为目前国内最经济高效的AI编程工具。具体定价如下：
- 0-32k 输入区间：输入1.20元/百万 Tokens，输出8.00元/百万 Tokens
- 32-128k 输入区间：输入1.40元/百万 Tokens，输出12.00元/百万 Tokens
- 128-256k 输入区间：输入2.80元/百万 Tokens，输出16.00元/百万 Tokens
为满足个人开发者需求，火山引擎同步推出“Coding Plan”订阅方案，首次订阅仅需9.9元。该套餐不仅支持 Claude Code，还可与 veCLI、Cursor、Cline 等主流编程工具无缝集成，提升开发效率。
此外，TRAE 中国版已全面接入豆包编程模型。面向企业级AI开发场景，TRAE(CN)企业版即日起启动公测，提供更稳定、安全的开发支持。
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豆包编程模型支持高达 256K 长上下文，可轻松应对大型代码文件、多模块依赖等复杂工程挑战，在端到端自主编程任务中表现优异，尤其在全栈和前端开发方面能力突出。作为国内首个具备视觉理解能力的编程大模型，它能根据 UI 设计图、屏幕截图或手绘草图自动生成前端代码，并支持对生成页面进行视觉对比，自动识别并修复样式偏差与Bug，显著提升前端研发效率。
该模型依托一套大规模 Agent 强化学习训练系统构建而成。系统内包含覆盖十万级容器镜像的庞大训练数据集，支持万级并发沙盒会话，并可在上千张GPU卡上高效执行单个强化学习任务。在此基础上，Doubao-Seed-Code 无需依赖蒸馏或人工标注的冷启动数据，完全通过端到端强化学习实现Agent能力的自主进化，训练路径更加简洁高效。
训练过程显示，模型在 Multi-SWE-Bench 和 SWE-Bench-Verified 两大基准测试中性能持续提升，泛化能力出色。仅通过强化学习训练的版本已在 SWE-Bench 测试中达到领先水平，验证了纯RL方法在真实编程任务中的巨大潜力。
结合 TRAE 开发环境后，Doubao-Seed-Code 在 SWE-Bench Verified 榜单中斩获78.80%的优异成绩，创下新的SOTA记录。
