Beanbag Big Model 1.6 - Modelo multimodal de pensamento profundo da equipe do Beanbag no WordPop

O que é o Beanbag Big Model 1.6

O Doubao Big Model 1.6 (Doubao-Seed-1.6) é um big model multimodal de deep thinking lançado pela ByteDance. O modelo suporta uma variedade de formas de entrada, como texto, imagens, vídeos, etc., e pode gerar saída de texto de alta qualidade. O modelo tem uma janela de contexto de 256k de comprimento, com um comprimento máximo de entrada de 224k tokens e um comprimento de saída de até 16k tokens, o que proporciona uma forte capacidade de raciocínio. O modelo oferece três modos de raciocínio: automático, pensante e não pensante, o que permite uma adaptação flexível a diferentes tarefas. Em avaliações confiáveis, o Beanbag 1.6 tem excelentes recursos matemáticos e de raciocínio e é amplamente utilizado na criação de conteúdo, diálogo inteligente, geração de código, tutoria educacional e geração de conteúdo multimodal, fornecendo ferramentas avançadas de produtividade de IA para empresas e desenvolvedores.

Três versões do modelo Beanbag Big Model 1.6

• doubao-seed-1.6Modelo abrangente e completo, o modelo suporta contextos de 256K, com a capacidade de pensamento profundo, compreensão multimodal e operação de interface gráfica. Ele permite que os usuários escolham se querem ativar o modo de raciocínio profundo de acordo com suas necessidades.
• doubao-seed-1.6-thinkingDeep Thinking Intensive Edition, que aprimora ainda mais as habilidades básicas de escrita de código, cálculos matemáticos e raciocínio lógico para cenários que exigem análise profunda e raciocínio complexo.
• doubao-seed-1.6-flashVersão extremamente responsiva com pensamento profundo e compreensão multimodal, com suporte a 256 mil contextos e latência muito baixa (TOPT de apenas 10 ms), adequada para cenários que exigem alta capacidade de resposta, como interação em tempo real e processamento de tarefas visuais.

Principais recursos do Beanbag Big Model 1.6

• Desempenho de inferência aprimoradoO modelo apresenta melhorias significativas na velocidade de inferência, precisão e estabilidade, e pode lidar com cenários comerciais mais complexos.
• Pesquisa instantânea e pesquisa aprofundadaO modelo é equipado com recurso de pesquisa instantânea, suporta pesquisas com base em informações incompletas e fornece recomendações após várias rodadas de reflexão e pesquisa. O recurso DeepResearch suporta a geração rápida de relatórios de pesquisa e análise.
• Compreensão multimodal abrangenteO modelo suporta nativamente o pensamento multimodal e é capaz de compreender e processar vários tipos de dados, incluindo texto, imagens e vídeo.
• Capacidade de operar uma interface gráfica de usuário (operação GUI)Com base no pensamento visual profundo e no posicionamento preciso, o modelo pode interagir com navegadores e outros softwares para executar uma variedade de tarefas com eficiência.

Endereço do projeto para Beanbag Big Model 1.6

• Site do projeto::https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-seed-1-6

Como usar o Beanbag Big Model 1.6

• Visite o site oficialVisite o site oficial do projeto Beanbag Big Model 1.6.Modelo de motor de vulcãoPágina de detalhes. No site oficial, saiba mais detalhes sobre o modelo, incluindo recursos, desempenho e cenários de aplicação. Siga as instruções para concluir o registro e o login.
• Obter chave de APINo console do Volcano Engine, crie uma chave de API para ser usada em chamadas de API subsequentes.
• Selecione a versão do modeloSelecione diferentes versões do Beanbag Big Model 1.6 de acordo com suas necessidades.
• Escrever código para chamar a APIEscreva código em Python ou em outra linguagem de programação para chamar a API do 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)

Desempenho do Beanbag Big Model 1.6

• Teste de Diamante GPQAO modelo de raciocínio Beanbag 1.6 obteve uma pontuação de 81,5 no teste GPQA Diamond. Essa pontuação atinge o primeiro nível do mundo, tornando-o um dos melhores modelos de raciocínio disponíveis.
• avaliação de matemática AIME25O modelo Beanbag 1.6-thinking obteve uma pontuação de 86,3 na avaliação de matemática AIME25. Isso representa uma melhoria de 12,3 pontos em relação ao modelo anterior de raciocínio profundo Beanbag 1.5, o que demonstra uma melhoria significativa.

Modelo de preços para o mega modelo beanbag 1.6

O preço do Beanbag Grand Model 1.6 é baseado em um modelo unificado, com tokens cobrados da mesma forma.

• Comprimento de entrada 0-32K::
  • Preço de entrada: US$ 0,8/milhão de tokens.
  • preço de produção: $8/milhão de tokens.
• Comprimento de entrada 32K-128K::
  • Preço de entrada: US$ 1,2/milhão de tokens.
  • preço de produção: US$ 16/milhão de tokens.
• Comprimento de entrada 128K-256K::
  • Preço de entrada: US$ 2,4/milhão de tokens.
  • preço de produção: US$ 24/milhão de tokens.
• Entrada 32K, saída dentro de 200 tokens::
  • Preço de entrada: US$ 0,8/milhão de tokens.
  • preço de produção: $2/milhão de tokens.

Principais benefícios do Beanbag Big Model 1.6

• Capacidade de processamento multimodalProcessa e compreende vários tipos de entradas de dados, incluindo texto, imagens e vídeo, o que lhe confere uma vantagem significativa na geração e compreensão de conteúdo multimídia.
• Três modos de pensarSão fornecidos três modos, automático, pensante e não pensante, para se adaptar a diferentes requisitos e complexidade de tarefas.
• janela de contexto longaSuporte a janelas de contexto longas de até 256k, comprimento máximo de entrada de até 224k tokens, suporte a comprimento de saída de até 16k tokens, adequado para o processamento de tarefas complexas de texto longo.
• Raciocínio sólidoDesempenho excelente em várias avaliações confiáveis, especialmente em raciocínio e habilidades matemáticas, com capacidade de raciocinar logicamente e resolver problemas rapidamente.
• Processamento eficiente de lotes e otimização de cacheSuporte a processamento em lote e otimização de cache, pode processar com eficiência dados em grande escala e é adequado para cenários de alta simultaneidade.
• Ampla gama de cenários de aplicaçãoAplicável a uma ampla gama de campos, como criação de conteúdo, diálogo inteligente, geração de código, tutoria educacional e geração de conteúdo multimodal, ele oferece uma poderosa ferramenta de produtividade de IA para empresas e desenvolvedores.

Pessoas para o Beanbag Big Model 1.6

• criador de conteúdoEscritores, editores, jornalistas, operadores de autopublicação, etc., geram textos publicitários de alta qualidade, notícias, histórias, romances e muito mais.
• Desenvolvedores e programadoresUse o Beanbag Big Model 1.6 para ajudar a gerar trechos de código para aumentar a eficiência do desenvolvimento ou para solucionar erros no código.
• Educadores e alunosRecursos de ensino: Os professores geram recursos de ensino para auxiliar no planejamento das aulas; os alunos os utilizam para responder a perguntas sobre o assunto e para auxiliar no aprendizado e na pesquisa.
• Tomadores de decisão e analistas de negóciosApoio à tomada de decisões por meio de análise de mercado, avaliação de riscos etc., usando os recursos de raciocínio e análise do Beanbag Big Model 1.6.
• Atendimento inteligente ao cliente e desenvolvedores de chatbotBeanbag Big Model 1.6: Proporcione uma experiência de diálogo natural e suave em várias etapas para aumentar a eficiência da interação do usuário.