近日，火山引擎正式发布豆包编程模型（Doubao-Seed-Code），这是国产AI编程领域的一次重大升级。该模型不仅在SWE-Bench-Verified等权威榜单中刷新SOTA成绩，还成为国内首个支持视觉理解能力的编程模型。并且使用成本比业界平均水平降低62.7%，为开发者提供了高性价比的AI编程新选择。
性能领先：多模态能力补齐国产短板
Doubao-Seed-Code专为Agentic编程任务深度优化，在Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands等主流测评中表现优异，仅次于Claude Sonnet 4.5等国际顶级模型。其最大亮点在于原生支持256K长上下文，可处理大型代码库，并具备视觉理解能力。这意味着开发者只需上传一张截图或草图，模型就能快速复刻页面或生成交互代码，大幅提升前端开发效率。（这一亮点最吸引人！！）
成本优势：一杯咖啡价搞定月度开发
火山引擎为Doubao-Seed-Code设计了分层定价模式，在0-32k输入区间，输入价格低至1.20元/百万Tokens，输出为8.00元/百万Tokens。实测显示，创建一个交互式英语学习网站，成本仅约0.34元，而相同任务下Claude Sonnet 4.5需4.05元。针对个人开发者，平台推出“Coding Plan”套餐，首月9.9元即可畅享模型能力，支持Claude Code、Cursor等主流工具环境。
无缝兼容：零成本迁移主流生态
Doubao-Seed-Code原生兼容Anthropic API，使用Claude Code的开发者只需修改环境变量即可快速切换，几乎无需学习成本。同时，模型已深度集成至TRAE中国版等IDE，在企业级场景中支持10万文件数的大型代码库，并提供数据加密和稳定算力保障。目前，字节内部超80%工程师使用TRAE辅助开发，月活用户超100万。
实测验证：软件编码能力
本人最近一直在使用LangChain研发RAG\Agent之类的产品。那么就使用国产Trace+Doubao-Seed-Code 来编码一个最简单的RAG系统吧。
使用如下提示词：
请使用langchain v1最新版本，开发一个rag系统。向量数据库使用chromadb，文本数据使用files目录下的文件。大模型和嵌入模型使用siliconflow平台的，相关配置已放在项目的.env里，请根据这个来调整代码。
等待5分钟作业，代码全部生成，再经过3步代码微调，全程不写一行代码，全部由TRACE+Doubao-Seed-Code 完成。大概10分钟，一个简单的RAG系统就完成了。
跟Cursor来一次对比。相同的提示词，等待了大概5分钟，代码全部完成，代码经过5-6次微调，还是有bug，没有正确运行。
| 实力证明： TRACE+Doubao-Seed-Code 组合就是编程 王炸组合！！ |
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实测验证：从游戏开发到复杂工程
在多项实测中，Doubao-Seed-Code展现出强大实用性。开发一款超级炫酷的《3D城市》小游戏，只需要输入以下提示词即可完成。
使用Three.js创建一个3D城市场景,呈现一个繁忙的城市环境其中包含摩天大楼、公寓楼和沿街的小商店。加入有行驶的汽车、交通信号灯和人行横道的道路,为城市注入生机。添加在人行道上行走和过马路的行人,以增强真实感。包含路灯、长椅和树木等街道元素,打造更具沉浸感的体验脸。利用动态光照模拟昼夜循环,并实现基本的相机控制,让用户能够从不同角度探索这个充满活力的城市景观。所有代码放在一个文件里
效果如下：
咱们再编写一个经典的扫雷游戏，再次体验下Doubao-Seed-Code的强大！
提示词：
编写一个经典的扫雷游戏要求：禁止使用任何改变应用结构或组件化范式的 JavaScript 框架/库（例如：React, Vue, Angular）。可以cdn引用第三方库以满足题目要求，如Three.js，p5js。最终产物必须是纯粹的 HTML、CSS 和 JS 文件。如果需要创建多个文件（HTML/CSS/JS），请确保所有文件引用均使用相对路径。所有文件需要保存在workspace目录下
技术支撑：纯强化学习炼就SOTA能力
背后技术层面，火山引擎构建了覆盖10万容器镜像的训练库，通过端到端强化学习直接从沙盒反馈中优化模型，无需依赖蒸馏数据。这套系统支持万级并发会话，使Doubao-Seed-Code在真实编程场景中表现出良好的泛化能力和自主修复意识。
随着海外模型断供风险加剧，Doubao-Seed-Code的推出为国产开发生态注入了强心剂。其“视觉+代码”的多模态能力、极致成本控制和工具兼容性，正推动AI编程进入“平民化”时代。开发者可访问火山引擎官网申请体验，或通过Coding Plan低成本入门。