一塊糖的錢，就能開發一個網站。AI編程工具正從專業人士的生產工具變成“日用品”。
11月11日，火山引擎正式發布豆包編程模型（Doubao-Seed-Code）。這是一款專為Agentic Coding任務深度優化而生的編程模型，該模型在多項權威基準測試中達到國內領先水平，同時其綜合使用成本比行業平均水平低62.7%的定價策略引發業界的廣泛關注。
多項基準測試領先，視覺編碼實現突破
在AI編程領域，性能是關鍵指標。豆包編程模型用亮眼的成績展現了其卓越的技術實力。據介紹，豆包編程模型在與TRAE開發環境深度結合后，該模型在SWE-Bench Verified榜單中以78.8%的得分達到業界最佳水平。這一成績充分驗證了模型與工具深度適配后的協同效應。
除了在SWE-Bench Verified榜單上的亮眼表現，豆包編程模型在Terminal Bench、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等多項權威測評中也獲得了出色的成績，展現出國內領先的技術實力。
豆包編程模型的技術突破不僅體現在評分上，更在實際開發場景中得到驗證。該模型支持256K長上下文，能夠輕松處理長代碼文件、多模塊依賴等復雜編程任務。這對于從事全棧開發的工程師來說，這意味著工作效率的顯著提升。其內置的全量cache能力，可以通過上下文緩存機制，在多輪對話場景中大幅減少重復計算，顯著提升交互效率并降低使用成本，這在頻繁迭代調試的開發工作流中體驗提升尤為明顯。
在實操中，通過豆包編程模型實現的端到端構建的五子棋游戲、復刻的Excel應用以及經典旋轉六邊形小球彈跳等典型案例來看，其在前端交互、動態模擬至復雜邏輯實現等方面都表現十分出色。
除了通用的代碼能力，豆包編程模型還展現了在特定場景下的深度優化。作為國內率先支持視覺理解能力的編程模型，豆包編程模型實現了“看圖寫代碼”的能力提升。豆包編程模型可以參照開發者提供的UI設計稿、界面截圖或手繪草圖直接生成對應代碼，大幅降低前端開發門檻。模型還具備視覺比對能力，能夠自主完成樣式修復和Bug修復，將開發者從繁瑣的樣式調試中解放出來。
實現技術突破的背后，是火山引擎在底層技術上的持續創新與巨大投入。豆包編程模型依托于創新的大規模強化學習訓練系統Coding RL Agent at Scale，該系統構建了覆蓋10萬容器鏡像的訓練數據集，支持端到端沙盒環境評測。同時，豆包編程模型依托千卡GPU集群實現高效并行訓練，具備萬級并發沙盒session能力，并通過端到端強化學習優化，直接從任務沙盒反饋中學習，無需蒸餾或標注的冷啟動數據，實現了更直接、更高效的優化路徑。這一訓練范式不僅縮短了模型迭代周期，更顯著提升了其在真實開發環境中的適應能力。
端到端模型訓練的下游指標評測結果顯示，模型在Multi-SWE-Bench和SWE-Bench-Verified兩個數據集上呈現穩定上升趨勢，展現出良好的泛化能力。在SWE-Bench基準測試中，僅依賴RL訓練的Doubao-Seed-Code模型就可以達到最優水平，這表明了純強化學習在真實編程場景下具備潛力。
打破成本與遷移壁壘，讓AI編程“觸手可及”
如果說卓越的性能是豆包編程模型吸引開發者的“磁石”，那么其優秀的生態兼容性和成本控制，則是推動其廣泛應用的“催化劑”。
在生態兼容性方面，豆包編程模型做出了前瞻性布局。豆包編程模型原模型兼容Anthropic API，對于已經習慣使用Claude Code或其生態工具的開發團隊而言，遷移成本被降至極低。這意味著，開發者通常只需修改幾行代碼配置，即可從現有環境“無縫切換”到豆包編程模型，可以在享受媲美國際頂尖模型的編碼體驗的同時，獲得更高的性價比。這種“開箱即用”的便利性，極大地加速了豆包編程模型的普及過程。
同時模型針對TRAE、Claude Code、veCLI等主流開發工具進行了深度優化，確保了穩定可靠的調用體驗同時，為不同偏好的開發者提供了靈活適配的接入選擇，讓開發者能夠在熟悉的工具中享受更優質的服務。
在技術創新之外，豆包編程模型在成本方面也具有明顯的優勢。通過火山方舟提供的API服務，配合全量透明Cache能力，該模型實現了綜合使用成本相比業界平均水平降低62.7%的顯著成效。這一成本優勢在實際部署中轉化為更高的資源利用率與更低的運維開銷。
具體定價結構顯示，在0-32k輸入區間，輸入成本僅為1.20元/百萬Token，輸出為8.00元/百萬Tokens；在32-128k輸入區間，輸入1.40元/百萬Tokens，輸出12.00元/百萬Tokens；在128-256k輸入區間，輸入2.80元/百萬Tokens，輸出16.00元/百萬Tokens。這種階梯式的定價策略，確保了不同規模的開發團隊都能找到適合自身需求的方案。
以創建一個交互式英語學習網站為例，相同tokens使用量下（0-32k輸入區間），Claude Sonnet 4.5的使用成本約4.05元，GLM-4.6約為0.77元，而豆包編程模型的使用成本僅需0.34元。與國際主流模型相比，豆包編程模型的成本優勢明顯，使得個人開發者和小型團隊也能毫無壓力地使用AI編程，實現了“用一塊糖的錢完成一個網站”的開發體驗。
值得注意的是，對個人開發者，火山引擎推出Coding Plan訂閱服務，支持Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流編程工具，最低首月9.9元即可體驗最新豆包編程模型。這一普惠定價策略有效降低了AI編程的使用門檻，讓更多獨立開發者能夠以極低成本驗證創意、快速迭代項目。
伴隨豆包編程模型發布，TRAE CN企業版也正式開放公測，為企業級AI開發場景提供全方位保障。該版本針對企業場景進行了更深度的優化，支持最多10萬文件數、15000萬行代碼的大型代碼庫，并通過更大的GPU集群確保高并發場景下的穩定響應。在安全保障方面，企業版實現代碼加密傳輸和"用后即拋"的數據處理原則，端到端代碼加密傳輸，嚴格遵循“用后即拋”的數據處理原則，配備完善的權限管理和成本管控功能，全面滿足企業級應用的安全需求。
當前，AI編程市場廣闊，海外市場AI編程發展迅速。OpenAI、Anthropic、Cognition等企業紛紛布局AI編程領域，Windsurf、Cursor、Anthropi等AI編程工具不斷涌現，推動全球開發者效率革新。其中，Anthropic最新估值攀升至1830億美元，ARR高達50億美元，AI編程工具Cursor近日也宣布融資23億美元，估值達到了293億美元。這一系列數據背后，折射出全球AI編程生態的激烈競逐。
國內AI編程生態同樣正在加速演進。數據顯示，受益于行業整體快速發展及豆包大模型降價效應，火山引擎tokens日均使用量從日均1200億（2024年5月）增長到日均30萬億（2025年9月），增長超過200倍。爆發式增長印證了國內AI編程生態正從技術探索邁向規模化應用。
豆包編程模型的落地應用，正悄然改變著開發者的日常。從個人開發者用其快速生成前端頁面、調試函數，到企業級項目中實現復雜架構的智能優化與協同開發，豆包編程模型憑借性能、兼容性與成本的優勢，結合模型自身持續迭代優化的能力，為開發者提供了真正可持續、可依賴的AI編程基礎設施。
市場調查機構Gartner預估，到2028年全球75%的開發者將使用AI輔助編程。豆包編程模型等優秀國產AI編程工具的崛起，正在讓中國開發者群體以更低成本、更高效率擁抱這一趨勢。隨著編程技術門檻持續降低，開發成本變得更加親民，創新的大門正在向更廣泛的開發者群體敞開。
一塊糖的錢，就能開發一個網站。AI編程工具正從專業人士的生產工具變成“日用品”。
11月11日，火山引擎正式發布豆包編程模型（Doubao-Seed-Code）。這是一款專為Agentic Coding任務深度優化而生的編程模型，該模型在多項權威基準測試中達到國內領先水平，同時其綜合使用成本比行業平均水平低62.7%的定價策略引發業界的廣泛關注。
多項基準測試領先，視覺編碼實現突破
在AI編程領域，性能是關鍵指標。豆包編程模型用亮眼的成績展現了其卓越的技術實力。據介紹，豆包編程模型在與TRAE開發環境深度結合后，該模型在SWE-Bench Verified榜單中以78.8%的得分達到業界最佳水平。這一成績充分驗證了模型與工具深度適配后的協同效應。
除了在SWE-Bench Verified榜單上的亮眼表現，豆包編程模型在Terminal Bench、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等多項權威測評中也獲得了出色的成績，展現出國內領先的技術實力。
豆包編程模型的技術突破不僅體現在評分上，更在實際開發場景中得到驗證。該模型支持256K長上下文，能夠輕松處理長代碼文件、多模塊依賴等復雜編程任務。這對于從事全棧開發的工程師來說，這意味著工作效率的顯著提升。其內置的全量cache能力，可以通過上下文緩存機制，在多輪對話場景中大幅減少重復計算，顯著提升交互效率并降低使用成本，這在頻繁迭代調試的開發工作流中體驗提升尤為明顯。
在實操中，通過豆包編程模型實現的端到端構建的五子棋游戲、復刻的Excel應用以及經典旋轉六邊形小球彈跳等典型案例來看，其在前端交互、動態模擬至復雜邏輯實現等方面都表現十分出色。
除了通用的代碼能力，豆包編程模型還展現了在特定場景下的深度優化。作為國內率先支持視覺理解能力的編程模型，豆包編程模型實現了“看圖寫代碼”的能力提升。豆包編程模型可以參照開發者提供的UI設計稿、界面截圖或手繪草圖直接生成對應代碼，大幅降低前端開發門檻。模型還具備視覺比對能力，能夠自主完成樣式修復和Bug修復，將開發者從繁瑣的樣式調試中解放出來。
實現技術突破的背后，是火山引擎在底層技術上的持續創新與巨大投入。豆包編程模型依托于創新的大規模強化學習訓練系統Coding RL Agent at Scale，該系統構建了覆蓋10萬容器鏡像的訓練數據集，支持端到端沙盒環境評測。同時，豆包編程模型依托千卡GPU集群實現高效并行訓練，具備萬級并發沙盒session能力，并通過端到端強化學習優化，直接從任務沙盒反饋中學習，無需蒸餾或標注的冷啟動數據，實現了更直接、更高效的優化路徑。這一訓練范式不僅縮短了模型迭代周期，更顯著提升了其在真實開發環境中的適應能力。
端到端模型訓練的下游指標評測結果顯示，模型在Multi-SWE-Bench和SWE-Bench-Verified兩個數據集上呈現穩定上升趨勢，展現出良好的泛化能力。在SWE-Bench基準測試中，僅依賴RL訓練的Doubao-Seed-Code模型就可以達到最優水平，這表明了純強化學習在真實編程場景下具備潛力。
打破成本與遷移壁壘，讓AI編程“觸手可及”
如果說卓越的性能是豆包編程模型吸引開發者的“磁石”，那么其優秀的生態兼容性和成本控制，則是推動其廣泛應用的“催化劑”。
在生態兼容性方面，豆包編程模型做出了前瞻性布局。豆包編程模型原模型兼容Anthropic API，對于已經習慣使用Claude Code或其生態工具的開發團隊而言，遷移成本被降至極低。這意味著，開發者通常只需修改幾行代碼配置，即可從現有環境“無縫切換”到豆包編程模型，可以在享受媲美國際頂尖模型的編碼體驗的同時，獲得更高的性價比。這種“開箱即用”的便利性，極大地加速了豆包編程模型的普及過程。
同時模型針對TRAE、Claude Code、veCLI等主流開發工具進行了深度優化，確保了穩定可靠的調用體驗同時，為不同偏好的開發者提供了靈活適配的接入選擇，讓開發者能夠在熟悉的工具中享受更優質的服務。
在技術創新之外，豆包編程模型在成本方面也具有明顯的優勢。通過火山方舟提供的API服務，配合全量透明Cache能力，該模型實現了綜合使用成本相比業界平均水平降低62.7%的顯著成效。這一成本優勢在實際部署中轉化為更高的資源利用率與更低的運維開銷。
具體定價結構顯示，在0-32k輸入區間，輸入成本僅為1.20元/百萬Token，輸出為8.00元/百萬Tokens；在32-128k輸入區間，輸入1.40元/百萬Tokens，輸出12.00元/百萬Tokens；在128-256k輸入區間，輸入2.80元/百萬Tokens，輸出16.00元/百萬Tokens。這種階梯式的定價策略，確保了不同規模的開發團隊都能找到適合自身需求的方案。
以創建一個交互式英語學習網站為例，相同tokens使用量下（0-32k輸入區間），Claude Sonnet 4.5的使用成本約4.05元，GLM-4.6約為0.77元，而豆包編程模型的使用成本僅需0.34元。與國際主流模型相比，豆包編程模型的成本優勢明顯，使得個人開發者和小型團隊也能毫無壓力地使用AI編程，實現了“用一塊糖的錢完成一個網站”的開發體驗。
值得注意的是，對個人開發者，火山引擎推出Coding Plan訂閱服務，支持Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流編程工具，最低首月9.9元即可體驗最新豆包編程模型。這一普惠定價策略有效降低了AI編程的使用門檻，讓更多獨立開發者能夠以極低成本驗證創意、快速迭代項目。
伴隨豆包編程模型發布，TRAE CN企業版也正式開放公測，為企業級AI開發場景提供全方位保障。該版本針對企業場景進行了更深度的優化，支持最多10萬文件數、15000萬行代碼的大型代碼庫，并通過更大的GPU集群確保高并發場景下的穩定響應。在安全保障方面，企業版實現代碼加密傳輸和"用后即拋"的數據處理原則，端到端代碼加密傳輸，嚴格遵循“用后即拋”的數據處理原則，配備完善的權限管理和成本管控功能，全面滿足企業級應用的安全需求。
當前，AI編程市場廣闊，海外市場AI編程發展迅速。OpenAI、Anthropic、Cognition等企業紛紛布局AI編程領域，Windsurf、Cursor、Anthropi等AI編程工具不斷涌現，推動全球開發者效率革新。其中，Anthropic最新估值攀升至1830億美元，ARR高達50億美元，AI編程工具Cursor近日也宣布融資23億美元，估值達到了293億美元。這一系列數據背后，折射出全球AI編程生態的激烈競逐。
國內AI編程生態同樣正在加速演進。數據顯示，受益于行業整體快速發展及豆包大模型降價效應，火山引擎tokens日均使用量從日均1200億（2024年5月）增長到日均30萬億（2025年9月），增長超過200倍。爆發式增長印證了國內AI編程生態正從技術探索邁向規模化應用。
豆包編程模型的落地應用，正悄然改變著開發者的日常。從個人開發者用其快速生成前端頁面、調試函數，到企業級項目中實現復雜架構的智能優化與協同開發，豆包編程模型憑借性能、兼容性與成本的優勢，結合模型自身持續迭代優化的能力，為開發者提供了真正可持續、可依賴的AI編程基礎設施。
市場調查機構Gartner預估，到2028年全球75%的開發者將使用AI輔助編程。豆包編程模型等優秀國產AI編程工具的崛起，正在讓中國開發者群體以更低成本、更高效率擁抱這一趨勢。隨著編程技術門檻持續降低，開發成本變得更加親民，創新的大門正在向更廣泛的開發者群體敞開。
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