字節跳動旗下豆包大模型正式邁入2.0時代，新版本通過系統性優化適配大規模生產環境需求，在多模態理解、復雜任務執行及成本效率方面實現突破性進展。此次升級涵蓋Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型及Code編程專用模型，形成覆蓋全場景的AI解決方案矩陣。
針對專業領域需求，豆包2.0 Pro在深度推理與長鏈路任務執行方面展現強勁實力。該模型在SuperGPQA知識測試中超越GPT 5.2，HealthBench醫療基準奪得榜首，科學領域表現與Gemini 3 Pro持平。在數學與編程競賽中，其IMO、CMO奧賽及ICPC編程競賽成績均達金牌水準，Putnam數學基準測試表現更勝Gemini 3 Pro一籌。人類終極考試HLE-text測試中，該模型以54.2分刷新紀錄，工具調用與指令遵循能力獲得權威認證。
多模態能力升級成為本次迭代核心亮點。豆包2.0在視覺推理、空間感知及長上下文理解等維度達到全球頂尖水平，Pro版本在多數基準測試中獨占鰲頭。面對動態場景，其時間序列分析能力在TVBench測評中領先業界，EgoTempo運動感知測試超越人類平均水平，可穩定捕捉變化節奏信息。在長視頻處理領域，該模型實現實時流分析、環境感知與情感交互，健身指導、穿搭建議等陪伴場景應用成效顯著。
成本控制方面，豆包2.0通過架構優化實現推理成本數量級下降。在保持與頂尖模型相當效果的前提下，其token定價降低約90%，這項突破在大規模推理與長文本生成場景中具有戰略意義?；鹕揭嫱介_放API服務，為企業開發者提供高性價比的智能解決方案。
編程專用模型豆包2.0 Code與TRAE開發平臺深度整合，構建出高效代碼生成體系。該模型強化了代碼庫解析能力，在Agent工作流中引入智能糾錯機制，顯著提升復雜應用開發效率。以"TRAE春節小鎮·馬年廟會"互動項目為例，開發者僅需5輪提示詞即可完成從架構搭建到場景優化的全流程，驗證了其在快速原型開發領域的實用價值。目前該模型已作為TRAE中國版內置組件，支持圖片理解與多模態推理。
通用模型陣營中，Lite版本在性能與成本間取得平衡，綜合能力超越前代主力模型豆包1.8；Mini版本則專注于低延遲、高并發場景，為物聯網、移動端等資源受限設備提供智能支持。三款模型現已在豆包App、網頁端及電腦端全面部署，用戶通過"專家"模式即可體驗前沿AI技術。
