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大家又爱又恨的豆包又进化了🤣 火山引擎FORCE大会落地： 豆包大模型2.1 Pro正式发布，综合性能对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro，跻身全球第一梯队。 / 三大核心能力跨过生产级质变点： ①编程：代码评测追平Claude，仓库级生成反超GPT-5.5，可承接芯片RTL设计18小时全流程工程交付 ②Agent：ALE评测超越Claude Opus 4.7，移动端操作能力全球SOTA，支持500个智能体协同作业 ③多模态：视频时序理解大幅领先Gemini，2小时长视频可一站式完成全流程产出 定价输入6元/输出30元/百万Token，综合使用成本比海外旗舰低80%，性能追平，价格直接打两折。 同期公布Seedance 2.5视频模型、音频大模型1.0即将上线，多模态全家桶就位。 #豆包大模型2#.1 #AI大模型#

豆包是我日常用得最多的国产模型，迭代最快最稳。豆包 App 的 C 端日活过亿，火山引擎的模型即服务在国内份额第一，日均 Token 调用量和 OpenAI、Google 是同一档的。能撑起这个体量，模型得过硬。 豆包大模型 2.0 刚发布，第一时间用豆包App“专家”模式测了下洗车问题，效果挺不错，不仅回答出来了，而且因为我是在海外使用，特别说明了中国和美国法律的法规不同。（参考图2） 我看了他们的官方推送（链接见评论），一个感受越来越强：字节是在认真对标 OpenAI 和 Google。 从里面能看出几个不一样的地方。 【1】他们在乎的是用户到底需要什么 豆包 2.0 的官方推送里，反复出现一个词：“真实世界复杂任务”。不是说跑了哪个榜第一，而是围绕大规模生产环境下的使用需求做了系统性优化。 举个具体例子：他们基于 ClawdBot/OpenClaw 框架在飞书上搭了一个智能客服 Agent。这个客服不只是回答问题，它能调用不同 Skills 完成对话，遇到搞不定的问题会主动拉群找真人同事，帮用户预约上门维修，维修完还会主动回访。一个完整的业务闭环，不只是一个 Demo。 【2】自建评测，而不是追着榜单跑 字节做了大量自建的 Benchmark 和内部评测。公开榜单是有限的，而且越来越容易被针对性优化。真正想让模型在生产环境里好用，必须自己定义评估标准。 这让我想起姚顺雨加入腾讯后在内部说的一句话：“不要打榜，也不要盯着榜单做事。真正决定模型能否走出 Demo 的，不是再刷几个榜，而是你有没有把系统放进真实世界的约束里，用真实世界的方式去评估它。” 字节显然很早就在这么做了。 【3】成本降了一个数量级 豆包 2.0 的模型效果对标 GPT 5.2 和 Gemini 3 Pro，但 Token 定价降了大约一个数量级。在 Agent 时代，一个复杂任务可能要消耗大量 Token 做推理和长链路生成，成本是真正的瓶颈。把价格打下来，才能让 Agent 真正普及起来，而不是只有极客在玩。 【4】长期投入，不走捷径 字节在底层技术研究上一直有持续投入，很多工作是长期推进的。比如最近大火的 Seedance 2.0 视频生成模型确实做到了世界领先水平，不是刷榜号称领先，而是产品可用级别的领先。豆包 2.0 的多模态能力也是这种长期积累的结果，在视频理解的 EgoTempo 基准上甚至超过了人类分数。 这些东西不是突击几个月能做出来的。 从产品体量、模型投入、评估体系到成本控制，字节对标的就是 OpenAI 和 Google。豆包用起来确实好用，而且每次更新都能感觉到在变好。对我来说，这比任何跑分都有说服力。

字节发布了新的豆包大模型 Doubao-Seed-2.1-Pro，我拿它写了几轮代码，帮大家看看实际是什么水平。 一段 prompt，让它做一个完整的产品落地页，hero、桌面 app mockup、价格表、FAQ 全在，一把就跑起来了。 入口很简单：下载 TRAE Work CN（免费），模型选 Doubao-Seed-2.1-Pro。 下面几个案例一个一个说：内容系统产品落地页制作、VLM 界面还原、failing test 自定位自修、3D 小游戏自测自修。

截至上半年，每天 2 亿多人使用的豆包，日收入不足百万元，主要来自电商佣金。 而到今年 5 月，豆包应用每天消耗数千万元——参照火山引擎公开 API 价格，结合豆包大模型的毛利率、豆包用户使用习惯推算。文字聊天不贵，按每天人均 15-20 分钟的使用时长，只要几分钱，但推理，以及图片识别、语音聊天、视频聊天等多模态功能需要的算力成本要贵几倍甚至几十倍。 这还没算为训练豆包模型搭建的算力中心成本。一座大型智算中心往往需要数万张 AI 芯片，还要配套数据中心、供电、网络、散热和运维等基础设施。根据《南华早报》报道，字节跳动计划将 2026 年的资本开支上调超 2000 亿元，相当于它 2025 年利润的约六成。 如果字节能获得更多训练必须的英伟达卡、国产推理卡产能更充足，豆包消耗的资源会更高。 豆包延续移动互联网时代做产品的路径，以免费应用吸引大批用户，再谋划商业变现。但由于 AI 的高昂成本，仅仅维持豆包正常运行需要的钱就超过了整个 Bilibili 的经营成本——豆包每天总用户使用时长不到 Bilibili 的 1/8。 据我们了解，两个月前，有字节高层到访 Anthropic，回来不久，字节开始调整 AI 资源分配，重心从豆包这类面向大众的产品，转向服务企业的产品。 过去半年，Anthropic 证明了 AI 编程能让巨额基建投入产生回报：Claude Code 2025 年 5 月上线，半年做到 10 亿美元年化收入，今年 2 月翻到 25 亿。靠为企业提供付费服务，每天只有 3000 万人用的 Anthropic 估值冲到 9650 亿美元，反超每周有近 9 亿消费者用 ChatGPT。 字节 Seedance 也证明了企业服务这条路走得通。据《晚点 LatePost》了解，字节这款视频生成模型当前年化收入（ARR）已达 20 亿美元（约 143 亿元），单月超 10 亿元——差不多抵消豆包的算力成本。Seedance 绝大多数收入来自企业客户。 知情人士告诉我们，字节大模型数据审核团队今年从约 1500 人扩到 3000 多人，为编程模型清洗训练数据；火山引擎的 MaaS 业务也被摆到更重要的位置，字节最高层定下了收入翻 10 倍、加快出海的目标。 曾经字节和快手自己就给过教训——今日头条不到两年就让广告与增长同步起量，快手慢半拍、等短视频红利见尾才系统卖广告，补课成本高得多。AI 演进更快，留给各家想清楚怎么赚钱的时间只会更短。

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

字节跳动也扛不住，大家免费用了。 在刚刚苹果商店里，豆包 APP 出现了付费服务声明，最便宜的标准版订阅会员，连续包月为 68 人民币，约合 10 美金。 而专业版会员，连续包月为 500 人民币，约合 74 美金，此声明疑似为豆包即将推出，大模型付费订阅服务。

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

当我们将目光聚焦于昂贵的 Codex 和 Claude Code 时，不妨把视线转回到豆包，其进化成果同样令人瞩目，尤其是全免费的 Seed 2.1 Turbo 大模型。 豆包的 Seed 2.1 Turbo 大模型，是字节跳动面向规模化生产场景打造的低成本、低时延版本。 它功能齐备，效果比肩 Seed 2.1 Pro，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解等方面能力出色。 具备较强的自主规划与动态修复能力，可胜任真实研发与高价值生产任务，能满足企业级部署场景中对成本、吞吐与批量调用的需求。 用户无需支付额外费用，就能使用这些强大功能，对于广大开发者和企业来说，无疑是极具性价比的选择。 我问了我的桌面豆包是否免费，它的回答是付费主要是买更多的月度额度和高峰期优先使用权，生成效果和是否付费无关，和你选择的模型有关。 豆包目前已经可以跑电脑本地文件了，而且免费免费。怪不得中国人都称豆包为国民Ai。

最近在测试国产大模型的能力，豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平， 解决了了一个比较复杂的更新功能。 体感上看， 接近claude-opus-4-6 ， 只能说是接近4.6的版本， 我觉得还有点差距， 不过我已经很好了， 已经基本上可以以工作了，相比Claude Opus 价格便宜实太多了 。 国内用户 下载trace 使用 以下是我个人测试的情况