Beanbag Big Model 1.6 - Multimodal Deep Thinking Big Model del equipo Beanbag en WordPop

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豆包大模型1.6是什么

豆包大模型1.6（Doubao-Seed-1.6）是字节跳动推出的多模态深度思考大模型。模型支持文字、图片、视频等多种输入形式，能生成高质量的文字输出。模型具备256k长上下文窗口，最大输入长度可达224k tokens，输出长度支持最大16k tokens，推理能力强。模型提供三种思考模式：auto（自动）、thinking（深度思考）和non-thinking（普通模式），支持灵活适应不同任务需求。在权威测评中，豆包1.6的推理和数学能力表现优异，广泛应用在内容创作、智能对话、代码生成、教育辅导和多模态内容生成等领域，为企业和开发者提供强大的AI生产力工具。

豆包大模型1.6模型的三个版本

doubao-seed-1.6：全能综合型模型，模型支持256K上下文，具备深度思考、多模态理解和图形界面操作等能力。支持用户根据需求选择是否开启深度思考模式。
doubao-seed-1.6-thinking：深度思考强化版，进一步提升代码编写、数学计算和逻辑推理等基础能力，适合需要深度分析和复杂推理的场景。
doubao-seed-1.6-flash：极速响应版，具备深度思考和多模态理解能力，支持256K上下文，延迟极低（TOPT仅需10ms），适合对响应速度要求极高的场景，如实时交互和视觉任务处理。

豆包大模型1.6的主要功能

增强的推理性能：模型在推理速度、精确度和稳定性方面有显著提高，能处理更加复杂的业务场景。
即时搜索与深度研究：模型具备即时搜索的能力，支持根据不完全的信息进行搜索，在多轮思考和搜索后提供建议。DeepResearch功能支持迅速生成研究分析报告。
全面的多模态理解：模型原生支持多模态思维，能理解和处理包括文本、图像和视频在内的多种类型的数据。
图形用户界面操作能力（GUI操作）：基于视觉深度思考和精确定位，模型能与浏览器和其他软件进行交互，有效执行各种任务。

豆包大模型1.6的项目地址

Página web del proyecto::https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-seed-1-6

如何使用豆包大模型1.6

Visite el sitio web oficial：访问豆包大模型1.6的项目官网，火山引擎模型详情页。在官网上，了解更多关于模型的详细信息，包括功能、性能和应用场景。按提示完成注册和登录。
Obtener clave API：在火山引擎控制台中，创建一个API密钥（API Key），用在后续的API调用。
选择模型版本：根据需求选择豆包大模型1.6的不同版本。
编写代码调用API：用Python或其他编程语言编写代码，调用豆包大模型1.6的API。

import requests
import json

# API密钥和接口地址
api_key = "your_api_key"
api_secret = "your_api_secret"
model_version = "doubao-seed-1.6"  # 或doubao-seed-1.6-thinking、doubao-seed-1.6-flash
api_url = f"https://api.volcengine.com/v1/model/{model_version}"

# 请求数据
data = {
    "input": "你的输入文本",
    "parameters": {
        "max_length": 256,  # 输出的最大长度
        "temperature": 0.7,  # 随机性参数
        "top_p": 0.9,  # 核心采样参数
        "top_k": 50,  # 核心采样参数
        "do_sample": True  # 是否采样
    }
}

# 设置请求头
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 发送请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 处理响应
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("模型输出：", result["output"])
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)
    print("错误信息：", response.text)

豆包大模型1.6的性能表现

GPQA Diamond测试：豆包1.6-thinking模型在GPQA Diamond测试中取得了81.5分的成绩。这一成绩达到全球第一梯队水平，成为目前最好的推理模型之一。
math测评AIME25：豆包1.6-thinking模型在数学测评AIME25中的成绩达到86.3分。相比之前的豆包1.5深度思考模型，成绩提升12.3分，显示出显著的进步。

豆包大模型1.6的定价模式

豆包大模型1.6的定价基于统一的模式，tokens的计价均一致。

输入长度0-32K::
- 输入价格：0.8元/百万tokens。
- 输出价格：8元/百万tokens。
输入长度32K-128K::
- 输入价格：1.2元/百万tokens。
- 输出价格：16元/百万tokens。
输入长度128K-256K::
- 输入价格：2.4元/百万tokens。
- 输出价格：24元/百万tokens。
输入32K、输出200 tokens以内::
- 输入价格：0.8元/百万tokens。
- 输出价格：2元/百万tokens。

豆包大模型1.6的核心优势

Capacidad de procesamiento multimodal：处理和理解多种类型的数据输入，包括文本、图片和视频，这使得它在多媒体内容生成和理解方面具有显著优势。
三种思考模式：提供auto（自动）、thinking（深度思考）和non-thinking（普通模式）三种模式，适应不同的任务需求和复杂度。
长上下文窗口：支持高达256k的长上下文窗口，最大输入长度可达224k tokens，输出长度支持最大16k tokens，适合处理复杂的长文本任务。
Razonamiento sólido：在多个权威测评中表现优异，特别是在推理和数学能力方面，能快速进行逻辑推理和问题解决。
高效的批量处理和缓存优化：支持批量处理和缓存优化，能高效处理大规模数据，适合高并发场景。
Amplia gama de aplicaciones：适用内容创作、智能对话、代码生成、教育辅导和多模态内容生成等多个领域，为企业和开发者提供了强大的AI生产力工具。