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豆包大模型
字节跳动自主研发的一系列大型语言模型
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Seed1.6简介
seed1.6是由字节跳动seed团队研发的通用模型系列，具备多模态处理能力，支持256k长度的上下文深度推理。该模型继承了seed1.5稀疏moe的研究成果，经过纯文本预训练、多模态混合训练和长上下文训练三个阶段，显著增强了文本与视觉理解能力。在后训练阶段进一步优化推理性能，推出seed1.6-thinking与seed1.6（adaptive cot），实现高效推理与灵活思考的平衡。seed1.6在高考、jee advanced等测试中表现出色，并将持续探索更优架构，提升推理能力与多模态表现。
Seed1.6的核心功能
多模态理解：可同时解析文本与视觉信息，对图像、视频等内容进行深入分析，实现图文结合的交互体验。深度推理：支持长达256K的上下文处理，适用于复杂逻辑任务和长文本场景，如长篇阅读理解和多步骤推理。自适应思考机制：依据问题复杂度自动切换思考模式（全思考、不思考、自适应思考），兼顾推理质量与响应效率。图形界面识别与操作：具备理解并操作网页、软件界面等图形元素的能力，可用于自动化任务执行与人机交互。
Seed1.6的技术架构
预训练阶段：采用网页、书籍、论文、代码等多种高质量数据源进行训练，增强知识密度。通过提高学科类、代码类及推理类数据比例，并融合视觉与文本数据进行联合训练。利用不同长度文本逐步扩展模型最大序列长度至256K。后训练优化：Seed1.6-Thinking：通过延长思考链实现更强推理效果，采用多阶段RFT与RL方法持续优化，增强模型复杂问题处理能力，深度融合VLM以提升视觉理解。Seed1.6（Adaptive CoT）：基于动态思维技术，在不影响效果的前提下压缩CoT长度，实现性能与准确性的最佳匹配。引入新奖励函数，使模型可根据输入内容智能判断是否启用思考机制。架构与算法升级：不断优化模型结构、训练策略及底层基础设施，提升整体性能。采用高效的数据清洗、去重与采样方法提高预训练质量。借助parallel decoding技术，在输出答案前使用更多思考token，从而增强高难度任务下的表现力。
Seed1.6的实际表现
MMLU基准测试：Seed1.6-AdaCoT在MMLU测试中的CoT触发率为37%，在保持性能稳定的同时有效减少token消耗。高考模拟测试：Seed1.6-Thinking在2025年山东卷高考真题测试中文科获得683分，理科获得648分，远超多数985高校录取分数线。AIME数学竞赛测试：Seed1.6-AdaCoT在AIME测试中CoT触发率高达90%，效果接近Seed1.6-FullCoT。BeyondAIME进阶测试：Seed1.6-Thinking在BeyondAIME测试中通过parallel decoding技术实现8分的显著提升。JEE Advanced考试测试：Seed1.6-Thinking在JEE Advanced试题测试中位列印度全国前十，数学部分全部答对。
Seed1.6的官方资源
项目主页：https://www.php.cn/link/40dddac87629fbf3d3fc493dc30e6a6a
Seed1.6的应用方向
教育辅助：为学生提供个性化学习指导，根据题目难度调整思考深度，生成详细解题过程与反馈，自动批改作业并评分。内容创作：支持高质量文案生成与长文本创作，协助设计师获取创意灵感与优化建议，提升创作效率。办公智能化：自动解析长文档，提取关键信息并生成摘要，作为智能助手协助完成日常办公事务，提高工作效率。医疗辅助诊断：结合文本与影像资料辅助医生进行病情分析，生成诊断报告，帮助查阅医学文献并提取重要信息，助力科研与临床决策。智能客服系统：根据用户问题复杂程度自动调节思考深度，提供精准解决方案，识别用户情绪变化，优化服务体验。
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