动态场景体谅方面，该模型于TVBench等枢纽测评中处于居先位置，于EgoTempo基准上甚至超过苍生分数，显示其对变化、动作、节奏等讯息之捕捉更为稳固。
豆包2.0 Pro通过强化长尾领域学识，于SuperGPQA上分数超过GPT-5.2，并于HealthBench上得第一名，于格致领域之整体成绩与Gemini 3 Pro与GPT-5.2相当。
更重要之为，字节跳动表示，该模型于保与业界顶尖大模型相当效果之同时，token定价降低之约一名数量级，此一本金优势于大规模推演与长链路生成场景中将变得更为枢纽。
豆包2.0 Pro已接入豆包App、电脑端与网页版之"专家"模式，Code版本已集结至AI编程货品TRAE，火山引擎齐步上线面向企业与掘发者之API效劳。
基于OpenClaw框架与豆包2.0 Pro模型，字节跳动于飞书上构建之智能客服Agent。
多模态本领达到全球顶尖水平 字节跳动表示，前景将续面向确凿场景迭代模型，探求智能上限。
瑙莫夫为于“亲吻与哭泣区”展示照片，而非于冰面比赛时；菲施纳勒之头盔图案为对其参赛过之历届奥运举办地之纪念，其中包括索契；费尔斯通之犹太小帽被针织帽覆盖。
新版本于保与GPT-5.2与Gemini 3 Pro相当性能之同时，将推演本金降低约一名数量级，为大规模制造氛围下之繁差事执行提供更具角逐力之处置预案。
该系列模型已全面上线。
字节跳动旗下豆包大模型正式进入2.0阶段，推出面向Agent时代之体系性晋级版本。
该模型已上线TRAE华夏版作为内置模型，支图片体谅与推演。
此标志之字节跳动于大模型商业化应用上迈出重要一步。
该Agent能通过调用不同技能成主顾对话，遇到难题时会主动拉群求助真者同事，帮主顾预约上门维修者员，并于维修后主动回访与推荐货品。
相关提示词与素材已于GitHub开源供掘发者测试。
Logic。豆包2.0 Code基于2.0基座模型针对编程场景进行改良，强化之代码库解读本领与应用生成本领，并增强之模型于Agent工流中之纠错本领。
推演本领对标顶尖模型，本金优势显著 华夏大模型不再为退而求其次之“平替”，而为凭借于延续高强度迭代中摸到行业天花板之无对性能，引发之海外掘发者大众性之“肌肉记忆”：只要华夏大模型一出新，立马跟进就对之 。
于推演与Agent本领评测中，该模型于IMO、CMO数学奥赛与ICPC编程竞赛中得金牌成绩，也逾越之Gemini 3 Pro于Putnam Bench上之表现。
此使其能够作为AI助手成实时视频流剖析、氛围感知、主动纠错与情愫陪伴，实现从被动问答到主动指导之交互晋级，可应用于健身、穿搭等陪伴场景。
2月14日，字节跳动宣布，豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型与专门之Code模型。
奥委会回应称，此些案例均未违反章法。
Code模型提升掘发效能 于HLE-text（苍生之最后考试）上，豆包2.0 Pro取得最高分54.2分，于器物调用与指令遵循测试中也有出色表现。
该课题包含11位由大言辞模型驱动之NPC，能根据者设自聊天、招呼顾客、现场砍价，AI游客也会自立决定去哪家摊位、买什么、说什么。
目前，豆包2.0 Pro已面向C端用户于豆包App、电脑端与网页版上线“专家”模式；面向企业与掘发者，火山引擎已齐步上线豆包2.0系列模型API效劳。
豆包2.0全面晋级之多模态本领，于视觉推演、感知本领、方位推演与长上下文体谅等差事上表现突出。
长视频场景中，豆包2.0于大多数评测上逾越其他顶尖模型，并于多名流式实时问答视频基准测试中表现优异。
剖析认为，于现状全球繁差事中，由于大规模推演与长链路生成将消耗大量token，豆包2.0之本金优势将成为枢纽角逐力。
其中旗舰版豆包2.0 Pro全面对标GPT-5.2与Gemini 3 Pro，于多数视觉体谅基准测试中达到业界最高水平，并于数学奥赛IMO、CMO与编程竞赛ICPC中得金牌成绩。
于实际应用中，掘发者用TRAE配合豆包2.0 Code，仅需1轮提示词就能构建出"TRAE春节小镇·马年庙会"互动课题之基本架构与场景，经过5轮提示词即可成整名作品。
国泰民安。