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正在走向自律

豆包编程模型Doubao-Seed-Code深度体验，从零开始构建全栈项目的完整指南作为一名长期在技术一线的开发者，我对各种AI编程工具都保持着高度关注。最近，火山引擎推出的豆包编程模型引起了我的注意。经过几天时间的深度使用，我决定将这次体验整理成详细的实践指南，带领大家从零开始，完整体验这个备受瞩目的编程助手。

Doubao-Seed-Code 深度解析：原生视觉 × 强化学习驱动的下一代 Agentic 编程AI 编程迈入 Agentic 自主开发时代，开发者不再满足于简单补全，而需要能读图、跨文件理解、适配生态、成本可控的真正“能干活”的模型。多数现有工具在视觉理解、工程泛化和生态兼容上仍有明显短板。Doubao-Seed-Code 正是在此痛点下诞生：原生视觉理解无需工具、256K 长上下文、纯强化学习带来持续进化，在 multi-swe-bench 等真实任务上表现不断突破；同时兼容 Anthropic API、支持常用开发环境，并以行业最低价提供强性能与高性价比。它正在重新定义 AI 编程的效率边界，

是店小二呀

Doubao-Seed-Code 打造一个专属的规划平台你是否也曾有过这样的感觉？每天被无尽的任务和琐事推着走，像一个陀螺般不停旋转，却鲜有时间静下来，审视自己的脚步，规划未来的道路。我们设定年度目标，却在日复一日的忙碌中将其遗忘；我们渴望记录生活的点滴，却被繁琐的操作劝退。

Trae Solo+豆包Version1.6+Seedream4.0打造“AI识菜通“在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型正以前所未有的深度与广度渗透进日常生活的各个场景。从智能客服到内容创作，从代码生成到图像理解，AI 正在重塑人与信息、人与服务之间的交互方式。而在餐饮这一高频、高感知的领域，语言障碍与菜单理解困难长期困扰着跨国旅行者、留学生乃至本地食客——面对一张满是陌生文字或模糊排版的菜单，如何快速识别菜品、理解其风味、并准确下单？正是在这一现实痛点驱动下，我们开发了“AI识菜通”——一款融合多模态感知、跨语言理解与生成式视觉的智能点餐助手。

您好啊数模君

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。

我是有底线的