看圖寫代碼，3毛錢開發一個網頁，字節AI Coding新模型真卷麻了

編程模型最新卷王來了。

就在今天，火山引擎推出了面向Agentic編程任務深度優化的全新代碼模型Doubao-Seed-Code。

三個不同的維度，捲出了新高度。

第一，性能SOTA，與TRAE開發環境深度結合後，能更快、更準地解決問題，登頂了SWE-Bench Verified榜單。

第二，價格，調用價格國內最低，火山引擎還配套推出9塊9套餐，一杯咖啡錢，就能搞掂各種摸魚小遊戲——比如辦公室躲老闆（doge）。

最後，遷移成本——Doubao-Seed-Code原生兼容Anthropic API，在Claude Code環境中進行遷移，都不用做複雜的配置，幾乎就是零成本切換。

不過說歸說鬧歸鬧，最後還得看實測效果。

咱實測一波看看……

實測Doubao-Seed-Code

老樣子，Coding測試，咱先設置幾個進階任務，看看能力究竟幾斤幾兩。

首先是基礎功能，然後交互優化，接著工程化重構，最後完整網站設計……

邏輯上層層遞進，難度上從單一視覺實現到複雜問題解決，逐步考驗Doubao-Seed-Code的綜合能力。

第一階段聚焦簡單任務，看看它的基礎視覺效果實現能力。

請幫我創建一個銀河系粒子效果動畫。要求：

1）使用Canvas繪製粒子系統；2）粒子隨機分佈在畫布上，模擬星空效果；3）粒子有不同的大小和亮度，模擬遠近不同的星星；4）添加鼠標交互，鼠標移動時粒子會有輕微的響應；5）背景使用深色漸變，營造宇宙深邃感。請使用HTML5 Canvas和JavaScript實現。

這個任務的核心需求單一，沒有複雜的交互，模型耗時1分多鍾輸出完整的HTML5 Canvas+JS代碼，運行後粒子隨機分佈，大小與亮度差異也確實能體現遠近感，和鼠標交互的輕微響應也能get。

結果很不錯，能快速完成簡單視覺任務，技術棧使用準確且基礎功能無偏差。

緊接著，驗證一下模型對「視覺風格+複雜交互邏輯」的理解與優化能力。

這次在Claude Code里進行API調用，不得不誇一句，「無縫銜接」真絲滑，就這個API原生兼容爽！

實際上也不止Claude Code，Doubao-Seed-Code在Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能編程環境里，都能與開發者們日常使用的工具無縫銜接。

完整html，Minecraft風格，展示拉鏈形狀，當我上下移動鼠標時，拉鏈會像真實的拉鏈一樣打開和關閉。拉鏈閉合拉開的速度慢點。要求：禁止使用任何改變應用結構或組件化範式的JavaScript 框架/庫（例如：React，Vue，Angular）。可以cdn引用第三方庫以滿足題目要求，如Three.js，p5js。最終產物必須是純粹的HTML、CSS和JS文件。如果需要創建多個文件（HTML/CSS/JS），請確保所有文件引用均使用相對路徑。

任務是開發Minecraft風格拉鏈交互效果，相比第一階段增加了「鼠標上下移動控制拉鏈開合（速度慢）」 的交互要求。

模型第一次做完項目倒是非常貼心地幫忙檢查了運行效果，也給了一些速度修改建議。

Minecraft風格是有了、拉鏈形狀也有了，但這個交互方式，怎麼看也不像拉鏈啊……

是不是提示的問題，那咱再進一步改造一下：

這個交互模式不像現實生活中的拉鏈

很快就找到了問題所在，定位到交互邏輯與現實場景脫節的核心問題。

一次改造後的效果如下：

雖然第一次沒完成，但調整起來效率尚可，在多輪交互時響應也還算絲滑。

下面，咱來看看Doubao-Seed-Code解決工程化問題的能力，給它給一份舊代碼，讓它找bug並且進行項目重構。

測試素材是一份有多個問題的記事本項目。

（提供文件）定位這份代碼的bug，並進行結構化重構

Doubao-Seed-Code拿到任務後先是明確了舊代碼的問題，將Bug定位到了具體的代碼行。

隨後輸出重構代碼，還列出了優化清單。

對比兩份代碼，從菜單創建模塊可以看出，左邊舊代碼結構混亂，並且沒有分離設計，重構後的代碼拆分了菜單與文件操作模塊，並且綁定了快捷鍵。

具體到某個函數，比如打開文件夾模塊，左邊舊代碼中文內容亂碼，沒有進行文件不存在的異常處理，新代碼都進行了改善。

可以看出模型面對「多Bug+結構混亂」的複雜工程問題時，具備系統性診斷與專業重構的能力。

重構後的記事本be like：

最後進行完整項目開發，測試模型對多需求整合與落地的能力。

幫我開發一個故宮博物院的導覽網站。需要包含幾個主要宮殿的介紹，配上高清的館藏文物圖片。最重要的是，每個宮殿的介紹頁面，都要有一個語音導覽按鈕，點擊後能播放由AI生成的專業語音解說。

由於沒有提前提供素材，模型在交付的代碼中主動補充了圖片替換教程，詳細說明如何按需搜索素材並替換佔位圖，解決了素材缺失的問題。

從最終效果來看，網站結構完整，涵蓋了核心功能模塊，語音導覽按鈕的邏輯也已預留，並且實現了完整功能。

同時還考慮到了實際使用中的素材問題，不得不說，全面～

等一下，好像還有更有意思的事情，Doubao-Seed-Code居然能看圖寫代碼！

現階段，只有Claude系列、GPT-4V等一些國外模型能夠參考UI設計稿或截圖生成代碼。

Doubao-Seed-Code要是能做到，那真是國產編程模型獨一份了。

馬上來試試！先提供一個「移動端咖啡點單頁面」的UI設計稿：

（提供UI設計稿）請參考給出的UI設計稿圖片，生成一個「移動端咖啡點單頁面」，生成滿足所有要求的前端代碼，確保頁面主題明確。

點餐頁面就這麼水靈靈的做出來了，相似度99%！

那另外的1%去哪了？

原來是為了避免素材依賴，Doubao-Seed-Code給畫了個和原圖不太一樣的咖啡杯（hhh

這隻能說，「圖片在手，UI我有」了。

整體測完後，Doubao-Seed-Code的實測效果，確實符合官方強調的優勢特點——

國內首個支持視覺理解能力的編程模型 ，能夠參照 UI設計稿、界面截圖或手繪草圖 直接生成對應代碼；同時，還能對已生成的頁面進行視覺比對，主動識別樣式偏差與功能Bug，並自主完成修復優化，顯著提升了前端開發效率；

原生兼容Anthropic API 。對於廣大使用Claude Code的開發者，幾乎零成本即可將API切換到Doubao-Seed-Code。 多平台適配 ，還對Claude Code、Trae等主流IDE進行了特別優化；

原生256K長上下文 ，在處理長代碼文件、多模塊依賴等複雜場景能力提升，實現端到端自主編程，全棧開發友好，前端能力突出；

當然，性能上的優勢之外，火山引擎在AI大模型浪潮中給人的最大印象，還得是穩定又便宜。

模型夠強，保障夠硬，價格夠低

AI Coding愈發競爭激烈，各廠商紛紛發力卷性能卷價格卷使用保障，火山引擎也不遑多讓。

最最最受關切的成本問題，也被火山引擎打到了「一杯咖啡價」。

綜合使用成本在業界平均水平上砍了62.7%，在調用價格上，不僅比國際主流模型低得多，還捲到了國內最低價：

0-32k輸入區間：輸入1.20元/百萬Token，輸出8.00元/百萬Token

32-128k輸入區間：輸入1.40元/百萬Token，輸出12.00元/百萬Token

128-256k輸入區間：輸入2.80元/百萬Token，輸出16.00元/百萬Token

打個比方，要創建一個美觀的交互式英語學習網站，在0-32k區間的相同tokens量下，Claude Sonnet 4.5的成本約4.05元，GLM-4.6約0.77元，而Doubao-Seed-Code僅約0.34元。

這不剛好雙11，火山引擎還給個人開發者安排了慳錢大禮包，推出了支持最新模型的Coding Plan，最低套餐首月僅需9.9元。

火山引擎自投身編程模型研發以來，從早期版本的逐步迭代，到推出如豆包大模型系列，在編程能力上可以說是持續進化。

開源了命令行AI Agent——veCLI，通過自然語言交互，實現從指令到代碼的自動化構建與運行。

還基於編程相關模型打造了IDE產品TRAE 。如今，在字節內部，超過80%的工程師都在使用TRAE輔助開發，其整體月活用戶已超100萬。

現下，Doubao-Seed-Code和TRAE的組合拳更是有亮眼表現，在SWE-Bench-Verified基準上「卷」到了SOTA。

Doubao-Seed-Code在Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等主流測評也表現出色，在國內同賽道模型中表現突出。

表現如此，離不開背後的技術支撐優化。

這次，火山引擎為Doubao-Seed-Code構建了覆蓋10萬容器鏡像的龐大訓練庫，支持端到端沙盒環境評測；依託千卡GPU集群，實現了萬級併發沙盒session能力。

採用端到端強化學習，直接從任務沙盒反饋中學習，不用依賴複雜的蒸餾過程，優化路徑也更高效。

另外，火山引擎還在算力和安全保障上，做了進一步加碼。

背靠火山引擎的超大資源池，即便遇到多用戶並行調用、複雜項目開發等高頻場景，也能保持穩定響應。

同時，模型由火山方舟提供推理接口服務，代碼數據傳輸和調用過程全程加密，不用擔心核心開發信息泄露。

可以說把企業級AI開發，痛點都琢磨得透透的了。

不愧是宇宙廠自己先用先檢驗的產品和技術。

AI coding正進入了「一杯咖啡」時代，而且還是一杯國產咖啡價格的時代。

本文來自微信公眾號 「量子位」（ID：QbitAI），作者：關注前沿科技，36氪經授權發佈。