豆包1.5大模型正式发布，一文读懂这款全新的多模态基础模型

前有川普拉OpenAI、软银等公司成立AI公司，后有DeepSeek R1为代表的国产推理模型赶超OpenAI是所有AI公司的课题。2025年开年这场浪潮就已经愈演愈热，昨天字节跳动旗下的豆包大模型1.5 正式亮相，不仅全面升级了模型的核心能力，也融合并进一步提升了多模态能力，在多项公开评测基准中也是全球领先水平。

这次发布的豆包大模型1.5系列产品线包括：

Doubao-1.5-pro：多项基准测试综合得分优于GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等业界一流模型，创历史最佳成绩。

Doubao-1.5-lite：用轻量级成本实现旗舰级性能，综合性能持平或超越GPT-4omini，Cluade 3.5 Haiku。

Doubao-1.5-vision-pro：定位专业视觉理解模型，在保持强大性能的同时，回复更简洁友好，多模态能力超越了GPT-4o-0806。

Doubao-1.5-realtime-voice-pro：真正实现端到端语音对话，具备低时延、对话中可随时打断、自然的情绪表达等特性，即将开放API服务。最重要的是豆包大模型将继续保持原有模型价格不变，加量不加价。

豆包通用模型 Pro

Doubao-1.5-pro 现已逐步在豆包APP中推出，鉴于对话系统首先进行的是意图识别，因此用户可能难以确切知晓自己是否正在使用1.5 Pro版本。不过，开发者可以通过火山引擎直接调用该API来确保使用此版本。

Doubao-1.5-pro 在多项权威评估基准上取得了卓越的成绩，包括知识领域（MMLU_PRO、GPQA）、编程能力（McEval、FullStackBench）、推理技巧（DROP）以及中文处理（CMMLU、C-Eval），其综合表现超越了诸如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等业界顶尖模型。

豆包通用模型 Lite

作为轻量级语言模型的一员，Doubao-1.5-lite 同样达到了全球领先的水平。客户可以在多种应用场景中以更低的成本享受到几乎与Pro版本相匹配的性能。

该模型在综合能力（MMLU_pro）、推理能力（BBH）、数学技能（MATH）及专业知识（GPQA）等多个权威测评指标上，均与GPT-4omini和Claude 3.5 Haiku持平甚至更胜一筹。

豆包视觉理解模型

相比上一版本，Doubao-1.5-vision-pro在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上进行了全面的技术升级，进一步增强了模型在视觉推理、文字文档识别、细粒度信息理解、指令遵循方面的能力，并让模型的回复模式变得更加精简、友好。

支持任意分辨率和极端长宽比图像识别。豆包视觉理解模型采用原生动态分辨率的架构设计，支持任意分辨率的图像输入。

领先的复杂指令遵循能力。豆包视觉理解模型通过系统性的原子能力拆解和多维度指令的逻辑组合，在后训练阶段引入多样化的视觉指令数据，从而激发模型的指令遵循能力，从容应对需要遵循更复杂指令的场景。

豆包实时语音模型

全新的豆包实时语音模型，并已在豆包APP中全面开放使用（在开始体验之前，请确保您的豆包APP已更新至7.2.0版本）。

这款模型集成了语音理解与生成的功能，提供了一体化的端到端语音对话解决方案。相较于传统的级联式处理方法，豆包实时语音模型在语音的自然度、情感传递以及响应速度上展现出色，同时支持低延迟和即时中断对话等功能，为用户提供更加流畅自然的交互体验。

豆包发布的系列模型表现显著，不仅继承了上述各版本的优势，更进一步融合创新，形成了独特的特色和优势。

更强的模型架构。模型结构上，豆包大模型1.5采用大规模稀疏MoE架构，以较小的激活参数进行预训练，等效7倍激活参数的Dense模型性能，远超业内MoE架构约3倍杠杆的常规效率。

更低的成本。字节跳动自研服务器集群方案灵活支持低成本芯片，硬件成本比行业方案大幅降低；自研网卡和网络协议，显著优化小包通讯效率；算子层计算和通信的高效交叠，保证了多机分布式推理的稳定和高效；通过精细量化和 PD 分离等方案，灵活使用算力和多任务混合调度，实现更高效算力利用。

总结而言，豆包大模型1.5系列的发布标志着AI技术的一个重要里程碑。通过在通用语言处理、视觉理解以及实时语音交互等领域的全面升级，豆包不仅为用户提供了更加智能和高效的服务，同时也为开发者们开辟了新的应用可能性。

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