Seed 2.0-Lite
字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态(omni-modal)理解模型,原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解,并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力,兼顾输出质量与响应速度,适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域,GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。
面向自动驾驶场景的实时流式视频理解基准(StreamForest 论文提出,NeurIPS 2025):考在线实时感知与未来预测
准确率口径,强调边流边答与短时未来预测,分数受帧率与延迟预算影响;Seed2.0 页以「ODVBench」行列出(Lite 66.0 / Pro 72.5 / Mini 65.1),与流式组 OVBench/OVOBench 并列,本仓判定其为同一 ODV-Bench。
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页;各厂商实际使用的执行框架(harness)与推理档位(effort)已逐条写在下方引用卡里。
共收录 2 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态(omni-modal)理解模型,原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解,并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力,兼顾输出质量与响应速度,适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域,GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。
官方 Seed2 系列页将 Mini 列为该代更小档位(Seed2.0 Mini 0215 快照),本页仅在视频/视听理解评测表收录其数据。已收录 28 项评测集中于长视频、流式视频与视听理解:亮点 Video-MMMU(Video Knowledge)80.6、Video-MME(Long Video)81.2。
以上字段暂缺时,本页不虚构数字;后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
本页数据更新于 2026-09-20,依据厂商发布材料真实抓取;发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。