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

Qué es Beanbag Big Model 1.6

Doubao Big Model 1.6 (Doubao-Seed-1.6) es un big model multimodal de pensamiento profundo lanzado por ByteDance. El modelo admite diversas formas de entrada, como texto, imágenes, vídeos, etc., y puede generar una salida de texto de alta calidad. El modelo tiene una ventana de contexto de 256k de longitud, con una longitud máxima de entrada de 224k tokens y una longitud de salida de hasta 16k tokens, lo que proporciona una gran capacidad de razonamiento. El modelo ofrece tres modos de razonamiento: automático, reflexivo y no reflexivo, lo que permite una adaptación flexible a distintas tareas. En evaluaciones autorizadas, Beanbag 1.6 tiene excelentes capacidades de razonamiento y matemáticas, y se utiliza ampliamente en la creación de contenidos, el diálogo inteligente, la generación de código, la tutoría educativa y la generación de contenidos multimodales, proporcionando potentes herramientas de productividad de IA para empresas y desarrolladores.

Tres versiones del modelo Beanbag Big Model 1.6

• doubao-semilla-1.6Modelo integral: el modelo admite 256K contextos, con capacidad de pensamiento profundo, comprensión multimodal y funcionamiento de interfaz gráfica. Permite a los usuarios elegir si activan el modo de pensamiento profundo en función de sus necesidades.
• doubao-semilla-1.6-pensamiento: Deep Thinking Intensive Edition, que mejora aún más las habilidades básicas de escritura de código, cálculos matemáticos y razonamiento lógico para escenarios que requieren un análisis profundo y un razonamiento complejo.
• doubao-semilla-1.6-flashVersión extremadamente receptiva con pensamiento profundo y comprensión multimodal, compatible con 256K contextos y latencia muy baja (TOPT de sólo 10ms), adecuada para escenarios que requieren una capacidad de respuesta muy alta, como la interacción en tiempo real y el procesamiento de tareas visuales.

Características principales de Beanbag Big Model 1.6

• Mayor rendimiento de la inferenciaEl modelo presenta mejoras significativas en velocidad de inferencia, precisión y estabilidad, y puede manejar escenarios empresariales más complejos.
• Búsqueda instantánea e investigación en profundidadEl modelo tiene capacidad de búsqueda instantánea, admite búsquedas basadas en información incompleta y ofrece recomendaciones tras varias rondas de reflexión y búsqueda. La función DeepResearch permite generar rápidamente informes de investigación y análisis.
• Comprensión multimodal globalEl modelo admite de forma nativa el pensamiento multimodal y es capaz de comprender y procesar múltiples tipos de datos, incluidos texto, imágenes y vídeo.
• Capacidad para manejar una interfaz gráfica de usuario (GUI): Basado en el pensamiento visual profundo y el posicionamiento preciso, el modelo puede interactuar con navegadores y otros programas informáticos para realizar diversas tareas con eficacia.

Dirección del proyecto Beanbag Big Model 1.6

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

Cómo utilizar Beanbag Big Model 1.6

• Visite el sitio web oficialVisita la página oficial del proyecto Beanbag Big Model 1.6.Modelo de motor volcánicoPágina de detalles. En el sitio web oficial, conozca más detalles sobre el modelo, incluidas las características, el rendimiento y los escenarios de aplicación. Siga las indicaciones para completar el registro y el inicio de sesión.
• Obtener clave APIEn la consola del Motor Volcano, cree una Clave API que se utilizará en las siguientes llamadas a la API.
• Seleccione la versión del modelo: Seleccione diferentes versiones de Beanbag Big Model 1.6 según sus necesidades.
• Escribir código para llamar a la APIEscriba código en Python u otro lenguaje de programación para llamar a la API de Beanbag Big Model 1.6.

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)

Rendimiento del modelo Beanbag Big 1.6

• Prueba del diamante GPQAEl modelo de razonamiento Beanbag 1.6 obtuvo una puntuación de 81,5 en la prueba GPQA Diamond. Esta puntuación alcanza el nivel de primer nivel mundial, lo que lo convierte en uno de los mejores modelos de razonamiento disponibles.
• evaluación matemática AIME25El modelo de pensamiento profundo Beanbag 1.6 obtuvo una puntuación de 86,3 en la evaluación de matemáticas AIME25. Esto supone una mejora de 12,3 puntos con respecto al anterior modelo de pensamiento profundo Beanbag 1.5, lo que demuestra una mejora significativa.

Modelo de precios para el megamodelo beanbag 1.6

Los precios del Gran Modelo Beanbag 1.6 se basan en un modelo unificado, en el que todas las fichas se facturan igual.

• Longitud de entrada 0-32K::
  • Precio de entrada0,8 $/millón de fichas.
  • precio de producción$8/millón de fichas.
• Longitud de entrada 32K-128K::
  • Precio de entrada1,2 $/millón de fichas.
  • precio de producción16 $/millón de fichas.
• Longitud de entrada 128K-256K::
  • Precio de entrada2,4 $/millón de fichas.
  • precio de producción$24/millón de fichas.
• Entrada 32K, salida dentro de 200 tokens::
  • Precio de entrada0,8 $/millón de fichas.
  • precio de producción2$/millón de fichas.

Principales ventajas del modelo Beanbag Big 1.6

• Capacidad de procesamiento multimodal: Procesa y comprende múltiples tipos de entradas de datos, incluidos texto, imágenes y vídeo, lo que le confiere una ventaja significativa en la generación y comprensión de contenidos multimedia.
• Tres modos de pensarSe ofrecen tres modos, automático, pensante y no pensante, para adaptarse a los distintos requisitos y complejidad de las tareas.
• ventana contextual larga: Admite ventanas contextuales largas de hasta 256k, longitud máxima de entrada de hasta 224k tokens, longitud de salida de hasta 16k tokens, adecuado para procesar tareas complejas de texto largo.
• Razonamiento sólidoExcelente rendimiento en varias evaluaciones acreditadas, especialmente en razonamiento y aptitudes matemáticas, con capacidad para razonar lógicamente y resolver problemas con rapidez.
• Procesamiento por lotes eficaz y optimización de la cachéPermite el procesamiento por lotes y la optimización de la caché, puede procesar eficazmente datos a gran escala y es adecuado para escenarios de alta concurrencia.
• Amplia gama de aplicaciones: Aplicable a una amplia gama de campos como la creación de contenidos, el diálogo inteligente, la generación de código, la tutoría educativa y la generación de contenidos multimodales, proporciona una potente herramienta de productividad de IA para empresas y desarrolladores.

Gente para Beanbag Big Model 1.6

• creador de contenidos: Escritores, editores, periodistas, operadores de la autopublicación, etc., generan textos publicitarios, noticias, relatos, novelas y mucho más de gran calidad.
• Desarrolladores y programadoresBeanbag Big Model 1.6: Utilice Beanbag Big Model 1.6 como ayuda para generar fragmentos de código con el fin de mejorar la eficacia del desarrollo o para solucionar errores en el código.
• Educadores y estudiantesRecursos didácticos: los profesores generan recursos didácticos para ayudar en la planificación de las clases; los alumnos los utilizan para responder a preguntas sobre la asignatura y para ayudar en el aprendizaje y la investigación.
• Analistas y responsables de la toma de decisiones empresariales1.6. Apoyo a la toma de decisiones mediante la realización de análisis de mercado, evaluación de riesgos, etc. utilizando las capacidades de razonamiento y análisis del Beanbag Big Model 1.6.
• Atención al cliente inteligente y desarrolladores de chatbotModelo 1.6: Proporcione una experiencia de diálogo natural y fluida en varias rondas con el modelo 1.6 de Beanbag Big para mejorar la eficacia de la interacción con el usuario.