豆包编程模型正式发布！更强编码能力，使用成本降低62%

游戏评测 2025年11月17日 17:41 31 游客

11 月 11 日，火山引擎正式发布豆包编程模型（Doubao-Seed-Code），该模型专为 Agentic 编程任务深度优化，兼容 Anthropic API 等主流开发环境，在 SWE-Bench-Verified 榜单中达到 SOTA 水平。在价格上，豆包编程模型综合使用成本相比业界平均水平降低 62.7%，达国内最低，现已通过火山方舟面向开发者全量开放 API，个人开发者也可通过火山引擎 Coding Plan 最低首月 9.9 元订阅使用

目前，该模型已通过火山方舟平台全量开放 API。面向个人开发者，火山引擎进一步推出 Coding Plan，最低首月 9.9 元订阅使用。

同时，TRAE 中国版正式接入豆包编程模型。为了更好地支持企业级 AI 开发场景，TRAE(CN) 企业版今日正式公测。

面向 Agentic 编程任务深度优化

Doubao-Seed-Code 面向 Agentic 编程任务进行了深度优化，在 Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands 等多项权威基准测试中表现优异，领先国内同类模型。

Doubao-Seed-Code 支持 256K 长上下文，可以轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景，更好支持端到端自主编程，在全栈开发中表现良好，前端能力尤为突出。同时，作为国内首个支持视觉理解能力的编程模型，它可参照 UI 设计稿、截图或手绘草图生成代码，或对生成页面进行视觉比对，自主完成样式修复和 Bug 修复，大幅提升前端开发效率。

面向开发者的实际需求，Doubao-Seed-Code 还针对 Anthropic API、TRAE 等主流开发生态做了兼容。对于使用 Claude Code 的团队，只需几行代码即可切换到 Doubao-Seed-Code，享受更高性价比的服务。

强大性能背后，Doubao-Seed-Code 依赖于一套大规模 Agent 强化学习训练系统。

该系统内构建了覆盖十万容器镜像的庞大训练数据集，具备万级并发沙盒会话的能力，可以对上千卡的单个 RL 任务实现高效训练。基于这套系统，模型无需蒸馏或标注的冷启动数据，完全依靠端到端强化学习训练即可练就顶尖的 Agent 能力，优化路径更简洁高效。

训练结果显示，模型在 Multi-SWE-Bench 和 SWE-Bench-Verified 两个数据集上的表现稳定上升，展现出良好的泛化能力。在 SWE-Bench 基准测试中，仅依赖 RL 训练的 Doubao-Seed-Code 模型就可达到最优水平，表明纯强化学习在真实编程场景下具备潜力。

值得关注的是，与 TRAE 开发环境深度结合后，Doubao-Seed-Code 在 SWE-Bench Verified 榜单中达到 78.80% 的成绩，取得了新的 SOTA，充分验证了模型与工具深度适配后的协同效应。

综合使用成本国内最低，更有 Coding Plan 优惠计划

Doubao-Seed-Code 不止性能强，更考虑开发者的实际需求，将成本红利最大限度交给开发者。其沿用了火山引擎首创的分层定价模式，并配合全量透明 Cache 能力，在多轮对话中进一步降低成本。综合来看，Doubao-Seed-Code 输入、输出单价已达国内最低：

0-32k 输入区间：输入 1.20 元/百万 Tokens，输出 8.00 元/百万 Tokens

32-128k 输入区间：输入 1.40 元/百万 Tokens，输出 12.00 元/百万 Tokens

128-256k 输入区间：输入 2.80 元/百万 Tokens，输出 16.00 元/百万 Tokens

举例来说，创建一个美观的交互式英语学习网站，相同 tokens 量下（0-32k 输入区间），Claude Sonnet 4.5 成本约 4.05 元，GLM-4.6 约 0.77 元，而 Doubao-Seed-Code 仅 0.34 元。

在此基础上，火山方舟还为个人开发者量身打造了「Coding Plan」优惠计划，进一步释放成本红利，最低首月 9.9 元即可畅享豆包编程模型。该套餐支持 Claude Code，以及 veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI 等主流工具环境，更借助火山方舟超大资源池，为开发者提供稳定算力保障，获得畅快和稳定的编码体验。