在DeepSeek老家发新模型，豆包怎么想的？

摘要：

尽管研发模型是当前最紧要的任务，但凤凰网科技从豆包内部人士处了解到，内部对应用层的投入同样巨大，“拿的资源不比模型层少”。

凤凰网科技 出品

作者｜徐珍

编辑｜董雨晴

豆包的思考模型终于正式揭开面纱。

4月17日，火山引擎总裁谭待现身杭州，分享近四个月以来字节豆包大模型的研发进展。

其中最值得关注的，是思考模型Doubao-1.5-thinking-pro的正式上线。目前，其已通过火山引擎正式开放体验接口。

一季度，AI赛道天翻地覆。

DeepSeek最先凭借推理模型震惊海外，大厂的步伐相对滞后，这让去年AI战略被打满分的字节跳动略显尴尬。

不过，有行业人士对凤凰网科技表示，“豆包的步伐会慢，跟它用户量级大有关，如何平衡投入产出比是个问题”。

据谭待表述，豆包大模型在3月底日均tokens使用量已超12.7万亿，是2024年12月的3倍，一年前的106倍。

在基座大模型愈发呈现寡头之势的当下，豆包大模型的一举一动也备受外界关注。

根据官方测评，豆包深度思考模型的人类评估表现超出DeepSeek R1 8%，同时单位推理成本相比DeepSeek R1降低了50%。

在数学推理、编程竞赛、科学推理等专业任务领域，该模型性能相较OpenAI o3-mini-high、Gemini 2.5 Pro等模型同样并不逊色。用谭待的话来说，就是“均达到或接近全球第一梯队”。

另一亮点是多模态的能力，毕竟DeepSeek迟迟不支持除文字以外的内容。

本次豆包深度思考模型专门打造了一款视觉版，具有原生多模态深度思考能力，可以一键拍图识别地点、识别外文菜单。

豆包大模型总算是扳回了一局。

目前，在AppStore内豆包已重回免费榜第一，DeepSeek目前排名第三，元宝则位于第八。

用多模态打DeepSeek？

相比元宝赤裸裸的借DeepSeek的东风，豆包的姿态略显摇摆。

2月初，火山引擎官方即全面支持DeepSeek系列大模型，但另一边，豆包自身还在铆足劲进行模型研发投入。

当月下旬，字节跳动旗下AI助手豆包开始小范围测试深度思考模型的消息，彼时豆包相关负责人对媒体回应称，豆包App在测试的是其深度思考模型的不同实验版本；3月5日，豆包宣布上线深度思考推理模式，并以输入框的“深度思考”按钮为功能入口。

不过这些小试牛刀未能溅起多大水花。

直到本次推理模型全面上线，坦诚讲，虽然没有DeepSeek R1出现时的那种惊艳，但大厂全面作战的能力更强，在产品细节上的打磨更为细致。

比如基于豆包·深度思考模型，豆包App进行了定向训练，让模型具备了“边想边搜”的能力。思考过程中，豆包可基于推理，多次调用工具、搜索信息，提供更加全面、准确的结果。

除此之外，视觉理解模型解决了DeepSeek R1只能做文字输入的最大难点。

这一次在发布现场，谭待演示了一个很好的应用案例：

出国旅游时遇到的最大难题之一——点菜。“只翻译菜单是不够的，能直接点菜才是完美”。除此之外，模型还要思考如何换算汇率来控制预算，还要弄懂外文菜单的意思，如果有老人、孩子，要照顾他们的喜好，是否过敏等等。根据谭待现场所举的例子，豆包深度思考模型首先兑换货币控制预算，周全考虑老人孩子喜好，还细致避开过敏菜肴，非常出色地完成了任务。

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豆包仍在憋大招

过去一个多月，是豆包团队紧锣密鼓的一个月。

人员架构上引入新的技术大拿，最著名的当属从谷歌加入字节的、曾参与Gemini开发的Google follow吴永辉博士。

此后其便领导豆包大模型团队加足马力，与此同时朱文佳继续负责模型应用相关工作。

尽管研发模型是当前的紧要任务，但凤凰网科技从豆包内部人士处了解到，内部对应用层的投入同样不低。“最近一个多月，各个产品部门都拉满了，个别部门还在憋大招。”

去年5月“豆包大模型家族”正式发布时惊艳四座，价格屠夫成为字节在大模型市场的一个新标签。

今年2月，百度智能云事业群总裁沈抖还曾在全员会上暗戳戳的表示，“国内大模型去年‘恶意’的价格战，导致行业整体的创收相较于国外差了多个数量级”。当时，谭待通过朋友圈回应称，大模型降价是通过技术创新实现的，大家应像DeepSeek一样聚焦基本功，少做无端猜测。

不过，本次发布的Doubao-1.5-thinking-pro模型没有特别突出它的API价格。

凤凰网科技在查询官方后发现，豆包推理模型的输入、输出价格分别为0.004元/千token和0.002元/千token，同等级模型，阿里qwen-plus输入价格可做到0.0008元/千token，输出价格与豆包模型一样。DeepSeek R1的API价格在忙时段，输入和输出分别可达0.001元/千token和0.016元/千token。

另据官方表示，豆包深度思考模型采用MoE（混合专家）架构，总参数为200B，每次推理时激活的参数为20B，可以更低延迟。相比之下，DeepSeek-R1总参数规模为671B，激活参数为37B。

在提及本次模型更新中的难点时，谭待表示，整体来说是实现效果好最难。“因为要先用各种方法达到最好的效果，在这个基础上再用各种方式去降低成本，这是一个优化的过程”。其认为，好效果能带来更大的突破，解锁更多的场景，吸引更多的用户和企业使用。所以得以预见，豆包推理模型的API价格未来还将处于动态调整的过程中。

包括朱啸虎在内的一众行业人士均认为，当前国内已经有很好的开源模型，这使得应用市场出现了显著的机会。业内越来越多人亦认为大模型的竞争最后只会剩下几家。

如李开复所言，“中国大模型未来大概率只剩下DeepSeek、阿里和字节跳动三家”。不过即便如此，相较于DeepSeek和阿里，字节仍旧需要走出自己的路。