Seedance 2.0实在太过耀眼，夺走了所有人的目光，所以Doubao-Seed-2.0显得有点默默无闻，不过春节期间我在豆包的专家模式里用它的时候，却获得了不少惊喜。

从字节官方提供的79页的Model Card来看，Doubao-Seed-2.0非常强调真实世界任务的解决，还特别严谨指出了自己在Coding和世界知识方面不如竞品Claude和Gemini。

以下内容翻译自官方发布的Model Card：

需要注意的是，Doubao-Seed-2.0系列与国际前沿大语言模型（LLMs）仍存在差距...

Doubao-Seed-2.0系列在编码方面与Claude相比存在相当大的差距（considerable gaps），以SWE-Evo和NL2Repo为例。

Doubao-Seed-2.0系列在与用户体验密切相关的长尾知识方面与Gemini相比存在相对明显的差距（relatively obvious gaps），以SuperGPQA和SimpleQA-Verified为例。

不过春节过完之后，发生了一些小反转，年前几个国产新模型的竞技场排名也都出来了。（竞技场LMAreana就是全世界模型被用户公开盲测的地方，代表了实际的用户体验）

排名最高的，竟然是Doubao-Seed-2.0。

Doubao-Seed-2.0不仅拿下了国内综合第一，还在全球总榜里冲进了前10。其他几家新模型，GLM5、文心5、Qwen3.5、Kimi K2.5，紧跟着排在了16 17 18 19名。

特别值得一提的是，Doubao-Seed-2.0的视觉能力更是仅次于Gemini的三个版本，排名全球第4。考虑到Doubao-Seed-2.0比Gemini的输入成本低5倍左右，这个模型在多模态理解方面是个巨大的降本增效神器。

原生多模态

这份竞技场的排名很有趣，Doubao-Seed-2.0是和Gemini3一样的原生多模态模型，代表它对图片、视频、音频的理解应该是非常出众的，我在豆包的专家模式里测试了这个模型的图片识别能力。

这个模型的图片推理能力强的有点吓人了…

我给了模型一张图，让它猜测地点，这个照片是我自己拍的小众景点，网上也没有发过

我问了Gemini的思考模式，它猜错了，提示它错了之后，第二次又猜错了，而且它只知道按图上的文字搜索来猜

我又问了豆包新出的专家模式，它第一次也错了，我提示它错了，这时候，它突然进入了狂暴模式，思考了大概有几分钟，思维链条有上千字，又是分析城市地理，又是分析各个景点的街道方向，建筑特征，中间还调用了搜图工具来对比…最后成功答对了

我问它怎么猜的，它列了三个步骤，严丝合缝，毫无破绽，这是它自己写的复盘过程，有理有据，它没有用大众点评这种数据库去搜店铺名作弊，而是真的在通过原生的视觉来进行推理：

复盘：

第一步：先锁死100%不会错的大前提——地域绝对是云南大理

核心铁证就是图里的摩托车车牌，清晰可见云L开头。

第二步：推翻最初的“大理古城”结论

1.地形完全不符：大理古城，是建在平坝上的棋盘式方正街巷，几乎没有长距离、大坡度的连续上坡路

2.业态和建筑不符：大理古城主街是纯旅游商业化的规整商铺，几乎没有原生居民楼

3.地标位置不符：大理古城的城门都建在平地上，不会出现在坡道的顶端高处

第三步：排除大理古城后，我在大理范围内找同时满足这些条件的地方：有千年历史的古街巷+带老城门楼、整条主街是依山而建的长上坡青石板路、至今保留原生烟火气而非纯商业化景区。

答案只有一个：龙尾关。

除了照片理解，我还测试了图表理解，我把一张过去十年的黄金走势图，让模型还原成一个Excel表格

根据表格做图简单，但根据图表倒推表格，视觉能力弱的话是断然做不出来的。

它成功地画出了一个十年的黄金走势表。

但它也很快发现一个问题：

该图表的价格数值与现实中伦敦金/COMEX黄金（美元/盎司）的历史真实价格存在显著差异，为图表本身的设定，本次制表未做任何数值修正。

若你需要2016-2025年国际黄金真实历史价格的Excel表，我可以立刻为你补充提供。

这个表格毕竟是根据视觉整理的，数值一定是模糊的，它猜测到我的意图是要一个准确的表格。

于是它就调用网络搜索，从权威数据里扒出来一个准确的表。

为了方便观看，我让它直接绘制成HTML图表来展现。

这个表的绘制的有两点超出我的预期，第一点是互动式的设计，每次鼠标划过，都能得到当年精准的数据，第二点是蜡烛图的绘制，非常清晰地展现了当年的波动范围，正是我需要的东西。

可以看到模型在Coding+视觉方面的能力是非常强悍的。

测试完图像理解之后，我又测试了一下视频理解，不过这个题的难度可能超纲了。。

这位歌手的演唱实在太过炸裂，模型识别不出来她唱的是什么歌曲。（如果你知道也欢迎留言告诉我...）

驱动龙虾Agent

在测试完基础模型能力之后，我还特别好奇Doubao-Seed-2.0在OpenClaw