告别Claude！只需5分钟，2毛钱打造你的“我的世界”翻版，豆包编程模型震撼上线！

PTAG AI导航（aidh.net）最新报道：首款豆包编程模型的问世

在11月11日，字节跳动旗下的云和AI服务平台火山引擎隆重推出了豆包大模型家族中的首款编程模型——Doubao-Seed-Code。这一创新性模型专注于优化Agentic Coding任务，突破了性价比的界限，为开发者带来了全新的机遇。

在性能方面，Doubao-Seed-Code在众多主流编程测评中脱颖而出，其得分超过了DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、GLM-4.6等国产模型，整体表现仅次于AI编程领域的顶级模型Claude Sonnet 4.5。值得一提的是，Doubao-Seed-Code支持原生256K的上下文处理，超越了Claude Sonnet 4.5的200K上下文，为开发者提供了更强大的支持。

不仅如此，Doubao-Seed-Code还注重在真实编程场景中的应用。通过针对主流开发工具的优化，无论是Claude Code、Trae，还是veCLI的用户，都能顺利上手，并获得稳定的输出效果。这种兼容性和易用性无疑为开发者提供了更大的便利。

此外，Doubao-Seed-Code是国内首款具备视觉理解能力的编程模型，能够根据UI设计稿、截图或手绘草图生成代码，甚至可以对生成页面进行视觉比对，自主完成样式修复和Bug修复，大幅提升前端开发的效率。这种功能的实现，不仅展示了技术的进步，更为开发者的创作提供了无限的可能性。

火山引擎今天还宣布，AI原生IDE产品Trae的中国版已成功接入Doubao-Seed-Code模型，Trae与Doubao-Seed-Code的组合在权威编程基准测试SWE-Bench-Verified中一同登顶，展现了模型与工具之间的生态闭环。

在价格方面，Doubao-Seed-Code采用了分层定价模式，特别是在用户最常使用的0-32K输入区间，输入价格仅为1.20元/百万Tokens，输出价格为8.00元/百万Tokens。使用全量透明缓存后，模型的使用成本还能再降低80%，综合使用成本降低62.7%。这样的价格策略无疑让更多开发者能够享受到高性能的编程服务。

在实测过程中，我们让Doubao-Seed-Code复刻了经典游戏《我的世界》，成本不到2毛钱，游戏的画风与体验都与原版相似，直接可玩。这一切都表明，Doubao-Seed-Code不仅在技术上实现了突破，更在成本上为开发者带来了实惠。

AI导航（aidh.net）团队对Doubao-Seed-Code在真实编程场景的表现进行了深度体验。它不仅能够自主规划开发计划、快速搭建前端网页，还能深入数据库进行修改，遇到错误时主动修复、补充注释、优化结构。此时，Doubao-Seed-Code已不再是单纯的“写代码的机器”，而是一个能够与人并肩思考、共同创造的开发伙伴。

工具兼容性一直是影响AI编程模型采用的主要因素之一，而Doubao-Seed-Code在这方面也下足了功夫。它选择了原生兼容Anthropic API，无需任何转换即可直接使用Claude Code，极大地降低了开发者的学习成本。

火山方舟平台还为Doubao-Seed-Code提供了详细的API调用指南，初学者只需跟着指南一步一步操作，就能体验到这一新模型的强大功能。

在我们的测试中，Doubao-Seed-Code展示了出色的开发能力。它能够顺利实现小球弹跳的物理效果，并新增功能，让小球的受力情况可以通过点击进行改变。这样的创新不仅提升了用户体验，也彰显了模型的灵活性。

在网页截图开发的能力测试中，Doubao-Seed-Code可以根据上传的截图分析页面布局和视觉特点，逐步搭建网页的核心组件，并在交付成品前进行功能测试。这种高度的自动化与智能化，使得开发者能够将更多的精力投入到创意和设计中。

在日常应用场景中，使用Doubao-Seed-Code开发小工具同样快捷高效。我们尝试输入“生成一个宠物日记 App”，模型便自动搭建App框架，设计组件，几分钟内交付了可直接使用的成品。这样的高效性，不仅节省了开发时间，也让开发过程变得更加轻松愉快。

在开发过程中，Doubao-Seed-Code遵循“先规划，再开发”的逻辑，利用深度思考能力对生成结果进行自我分析与优化。当用户需求不够明确时，模型能够主动梳理需求，甚至提出问题以获取更多信息。这样的特性，使得Doubao-Seed-Code在真实生产环境中的部署更加顺利。

实际上，Doubao-Seed-Code的能力远不止于简单的小程序或网页开发，它同样能够胜任复杂的一线开发任务。在实际测试中，我们向模型发送了超长提示词，请求其打造一个开源项目分享网站的原型。模型不仅准确还原了设计要求，还生成了可直接交互的前端页面，展示了其卓越的执行力。

在Bug修复方面，Doubao-Seed-Code也展现了出色的能力。它能够精确定位问题，采取分步骤、增量式的修复策略，确保每次改动的有效性。同时，它不仅限于语法修复，更能理解程序的逻辑和业务需求，主动改进程序的安全性和可靠性。

在挑战后端数据库的过程中，Doubao-Seed-Code展现了其强大的规划能力，能够设计出符合实际生产环境要求的系统结构，确保数据一致性和安全性。即使在面对复杂任务时，模型也能通过不断迭代和优化，最终交付可用的数据库系统。

Doubao-Seed-Code的成功并非偶然，火山引擎为其打造了一个大规模的Agent强化学习训练系统。通过覆盖10万容器镜像的庞大训练数据集，模型在多样化、复杂的编程场景中得以稳定学习。此外，万级并发沙盒session能力和千卡GPU集群的支持，使得模型能够在高负载下持续优化。

在SWE-Bench基准测试中，Doubao-Seed-Code凭借强化学习训练实现了SOTA级别的性能，展现了其在真实软件工程场景下的巨大潜力。与此同时，火山引擎还为其配备了全量透明缓存能力，提升了交互效率与响应速度。

伴随着Doubao-Seed-Code的发布，火山引擎推出了Coding Plan，展现出较强的性价比，满足了不同开发者的需求。这一计划不仅适合大多数开发者，也为企业级用户提供了稳定可靠的使用体验。

随着越来越多的海外AI编程模型面临断供风险，Doubao-Seed-Code作为国产编程模型的崛起，正迅速填补这一空白，为开发者提供稳定的替代方案。随着国产模型在性能和兼容性等方面的不断优化，其在国内开发生态中的影响力和应用潜力将愈加显著，为企业和开发者带来更加稳健的选择。

在这个快速发展的时代，我们有理由相信，Doubao-Seed-Code将为编程领域带来更多的创新与可能性，帮助开发者更好地实现创意与梦想。