火山引擎發佈豆包編程模型，專為 Agentic 編程任務深度優化

IT之家 11 月 11 日消息，今日，火山引擎正式發佈豆包編程模型（Doubao-Seed-Code）。該模型專為 Agentic 編程任務深度優化，在 SWE-Bench-Verified 官方榜單中刷新 SOTA，兼容 Anthropic API 等主流開發環境。

據火山引擎介紹，豆包編程模型綜合使用成本相比業界平均水平降低 62.7%，「國內最低價」。目前，該模型已通過火山方舟平台全量開放 API。面向開發需求量大的個人開發者，訂閱製套餐包「Coding Plan」首月低至 9.9 元。

同時，TRAE 中國版正式接入豆包編程模型。為了更好地支持企業級 AI 開發場景，TRAE (CN) 企業版今日正式公測。

IT之家附官方介紹如下：

面向 Agentic 編程任務深度優化

Doubao-Seed-Code 面向 Agentic 編程任務進行了深度優化，在 Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands 等多項權威基準測試中表現優異，領先國內同類模型。

Doubao-Seed-Code 支持 256K 長上下文，可以輕鬆處理長代碼文件、多模塊依賴等複雜場景，更好支持端到端自主編程，在全棧開發中表現良好，前端能力尤為突出。同時，作為國內首個支持視覺理解能力的編程模型，它可參照 UI 設計稿、截圖或手繪草圖生成代碼，或對生成頁面進行視覺比對，自主完成樣式修復和 Bug 修復，大幅提升前端開發效率。

面向開發者的實際需求，Doubao-Seed-Code 還針對 Anthropic API、TRAE 等主流開發生態做了兼容。對於使用 Claude Code 的團隊，只需幾行代碼即可切換到 Doubao-Seed-Code，享受更高性價比的服務。

強大性能背後，Doubao-Seed-Code 依賴於一套大規模 Agent 強化學習訓練系統。

該系統內構建了覆蓋十萬容器鏡像的龐大訓練數據集，具備萬級併發沙盒會話的能力，可以對上千卡的單個 RL 任務實現高效訓練。基於這套系統，模型無需蒸餾或標註的冷啟動數據，完全依靠端到端強化學習訓練即可練就頂尖的 Agent 能力，優化路徑更簡潔高效。

訓練結果顯示，模型在 Multi-SWE-Bench 和 SWE-Bench-Verified 兩個數據集上的表現穩定上升，展現出良好的泛化能力。在 SWE-Bench 基準測試中，僅依賴 RL 訓練的 Doubao-Seed-Code 模型就可達到最優水平，表明純強化學習在真實編程場景下具備潛力。

值得關注的是，與 TRAE 開發環境深度結合後，Doubao-Seed-Code 在 SWE-Bench Verified 榜單中達到 78.80% 的成績，取得了新的 SOTA，充分驗證了模型與工具深度適配後的協同效應。

綜合使用成本國內最低，更有 Coding Plan 優惠計劃

Doubao-Seed-Code 不止性能強，更考慮開發者的實際需求，將成本紅利最大限度交給開發者。其沿用了火山引擎首創的分層定價模式，並配合全量透明 Cache 能力，在多輪對話中進一步降低成本。綜合來看，Doubao-Seed-Code 輸入、輸出單價已達國內最低：

0-32k 輸入區間：輸入 1.20 元 / 百萬 Tokens，輸出 8.00 元 / 百萬 Tokens
32-128k 輸入區間：輸入 1.40 元 / 百萬 Tokens，輸出 12.00 元 / 百萬 Tokens
128-256k 輸入區間：輸入 2.80 元 / 百萬 Tokens，輸出 16.00 元 / 百萬 Tokens

舉例來說，創建一個美觀的交互式英語學習網站，相同 Tokens 量下（0-32k 輸入區間），Claude Sonnet 4.5 成本約 4.05 元，GLM-4.6 約 0.77 元，而 Doubao-Seed-Code 僅 0.34 元。

在此基礎上，火山方舟還為個人開發者量身打造了「Coding Plan」優惠計劃，進一步釋放成本紅利，最低首月 9.9 元即可暢享豆包編程模型。該套餐支持 Claude Code，以及 veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI 等主流工具環境，更借助火山方舟超大資源池，為開發者提供穩定算力保障，獲得暢快和穩定的編碼體驗。