产品简介
豆包 Seed Evolving 是火山方舟上的一条模型线，用统一 Model ID doubao-seed-evolving 调用，版本换代在服务端自动生效，开发者不用迁移 Endpoint，也不用改调用参数。它面向 Agent 与 Coding 场景，2026 年 6 月 23 日首发，7 月 14 日把上下文扩到 1M，此后按滚动节奏迭代。最近一次更新在 11 月 5 日，重点落在多步骤任务的任务规划与结果验收、工具调用与事实一致性，官方称多数场景的响应时延与单次成本同时下降。
核心功能
- 一个 Model ID 跟着升级：版本换代在服务端生效，调用方式保持不变，省掉每次换代迁移 Endpoint 与回归测试的工作，代价是无法钉在某个具体版本上做长期复现。
- 1M 上下文与 256K 输出：上下文窗口 1024K，最大输入 1024K，最大输出 256K，思维链内容上限同样 256K，长文档与仓库级代码可以一次喂进去。
- 为 Agent 场景训练：面向多步骤、长周期任务，模型自行拆解目标、持续推进并判断完成标准，减少中途反复向用户确认。
- 抗幻觉与事实一致性：信息不确定时先检索与核验再给结论，并标注适用范围；11 月 5 日这次更新把工具调用与事实一致性作为重点改善项。
- 多模态理解齐备：支持文档理解、图片理解与视频理解，也能做结构化输出与上下文缓存，适合把非结构化资料先转成可计算的结构。
- 限流与计费透明：最大 RPM 500、TPM 100 万；输入 6 元、输出 30 元每百万 tokens，缓存命中 1.2 元，缓存存储 0.017 元每百万 tokens 每小时。
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 豆包 Seed Evolving：
- Coding Agent：仓库级改造、多轮工具调用与测试回填，1M 上下文省掉切片检索这一步。
- 长程业务任务：客服、销售与资料归纳这类需要连续多步推进、还要判断何时算完成的场景。
- 文档处理：合同、图纸与报告的结构化抽取，配合结构化输出直接入库。
- 图纸与 3D 建模理解：读工程图与技术文档后给出操作建议。
- 高并发调用：RPM 500 的额度适合作为业务侧默认模型跑批量任务。
优点亮点
- 一个 Model ID 始终指向最新版本，接入一次就不用反复迁移。
- 1M 上下文加 256K 输出，长文档与仓库级代码不必先做切片。
- 训练重点就在 Agent 与 Coding，多步骤任务的完成度和稳定性是官方反复强调的方向。
- 11 月 5 日这一版专门加强了抗幻觉与事实一致性，属于长程任务最容易踩坑的地方。
- 接口与 OpenAI 兼容，火山方舟 SDK 与常见客户端都能直接接。
- 缓存命中 1.2 元每百万 tokens，多轮长任务的实际账单比标价低不少。
价格与方案
按输入长度 0 到 1024K 统一计价：输入 6 元每百万 tokens，输出 30 元每百万 tokens，缓存命中 1.2 元，缓存存储 0.017 元每百万 tokens 每小时。火山方舟另有 Agent 与 Coding Plan 订阅可选。TRAE 企业版内置同名模型，标价与方舟一致。
总结与建议
Seed Evolving 的卖点不在某个版本号，而在于一个 Model ID 长期跟着最新能力走，接入一次就不用管换代。1M 上下文与 256K 输出把长任务的前置切片省了，11 月 5 日这版又补了抗幻觉与工具调用的稳定性。想钉死版本做复现的团队得自己留快照，其余场景它是个省心的默认选项。
版本演进
- Seed Evolving 滚动更新，聚焦 Agent 执行与抗幻觉 （2026-11-05）：11 月 5 日火山方舟更新 doubao-seed-evolving：多步骤任务的任务规划与结果验收更完整，工具调用与事实一致性明显改善，信息不确定时先检索核验再给结论，多数场景的响应时延与单次成本同步下降。版本升级在服务端自动生效，仍通过统一 Model ID 调用。当前上下文 1024K、最大输出 256K、思维链上限 256K，RPM 500、TPM 100 万，输入 6 元、输出 30 元每百万 tokens。
- 豆包 Seed Evolving 首发，7 月上下文扩至 1M （2026-06-23）：豆包 Seed 系列在火山方舟上线 Seed Evolving，定位 Agent 与 Coding 场景，用统一 Model ID 提供滚动升级。7 月 14 日支持 1M 超长上下文并提升长程任务与 token 效率，8 月 1 日、8 月 27 日、9 月 9 日陆续在通用能力、视觉理解、可信调研与多模态理解上迭代。