看圖寫代碼，3毛錢開發一個網頁！字節AI Coding新模型真卷麻了
編程模型最新卷王來了。
就在今天，火山引擎推出了面向Agentic編程任務深度優化的全新代碼模型Doubao-Seed-Code。
三個不同的維度，卷出了新高度。
第一，性能SOTA，與TRAE開發環境深度結合后，能更快、更準地解決問題，登頂了SWE-Bench Verified榜單。
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第二，價格，調用價格國內最低，火山引擎還配套推出9塊9套餐，一杯咖啡錢，就能搞定各種摸魚小游戲——比如辦公室躲老板（doge）。
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最后，遷移成本——Doubao-Seed-Code原生兼容Anthropic API，在Claude Code環境中進行遷移，都不用做復雜的配置，幾乎就是零成本切換。
不過說歸說鬧歸鬧，最后還得看實測效果。
咱實測一波看看……
實測Doubao-Seed-Code
老樣子，Coding測試，咱先設置幾個進階任務，看看能力究竟幾斤幾兩。
首先是基礎功能，然后交互優化，接著工程化重構，最后完整網站設計……
邏輯上層層遞進，難度上從單一視覺實現到復雜問題解決，逐步考驗Doubao-Seed-Code的綜合能力。
第一階段聚焦簡單任務，看看它的基礎視覺效果實現能力。
請幫我創建一個銀河系粒子效果動畫。要求：
1）使用Canvas繪制粒子系統；2）粒子隨機分布在畫布上，模擬星空效果；3）粒子有不同的大小和亮度，模擬遠近不同的星星；4）添加鼠標交互，鼠標移動時粒子會有輕微的響應；5）背景使用深色漸變，營造宇宙深邃感。請使用HTML5 Canvas和JavaScript實現。
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這個任務的核心需求單一，沒有復雜的交互，模型耗時1分多鐘輸出完整的HTML5 Canvas+JS代碼，運行后粒子隨機分布，大小與亮度差異也確實能體現遠近感，和鼠標交互的輕微響應也能get。
結果很不錯，能快速完成簡單視覺任務，技術棧使用準確且基礎功能無偏差。
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緊接著，驗證一下模型對“視覺風格+復雜交互邏輯”的理解與優化能力。
這次在Claude Code里進行API調用，不得不夸一句，“無縫銜接”真絲滑，就這個API原生兼容爽！
實際上也不止Claude Code，Doubao-Seed-Code在Cursor、Cline、Codex CLI等主流智能編程環境里，都能與開發者們日常使用的工具無縫銜接。
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完整html，Minecraft風格，展示拉鏈形狀，當我上下移動鼠標時，拉鏈會像真實的拉鏈一樣打開和關閉。拉鏈閉合拉開的速度慢點。要求：禁止使用任何改變應用結構或組件化范式的JavaScript 框架/庫（例如：React，Vue，Angular）。可以cdn引用第三方庫以滿足題目要求，如Three.js，p5js。最終產物必須是純粹的HTML、CSS和JS文件。如果需要創建多個文件（HTML/CSS/JS），請確保所有文件引用均使用相對路徑。
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任務是開發Minecraft風格拉鏈交互效果，相比第一階段增加了“鼠標上下移動控制拉鏈開合（速度慢）” 的交互要求。
模型第一次做完項目倒是非常貼心地幫忙檢查了運行效果，也給了一些速度修改建議。
Minecraft風格是有了、拉鏈形狀也有了，但這個交互方式，怎么看也不像拉鏈啊……
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是不是提示的問題，那咱再進一步改造一下：
這個交互模式不像現實生活中的拉鏈
很快就找到了問題所在，定位到交互邏輯與現實場景脫節的核心問題。
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一次改造后的效果如下：
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雖然第一次沒完成，但調整起來效率尚可，在多輪交互時響應也還算絲滑。
下面，咱來看看Doubao-Seed-Code解決工程化問題的能力，給它給一份舊代碼，讓它找bug并且進行項目重構。
測試素材是一份有多個問題的記事本項目。
（提供文件）定位這份代碼的bug，并進行結構化重構
Doubao-Seed-Code拿到任務后先是明確了舊代碼的問題，將Bug定位到了具體的代碼行。
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隨后輸出重構代碼，還列出了優化清單。
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對比兩份代碼，從菜單創建模塊可以看出，左邊舊代碼結構混亂，并且沒有分離設計，重構后的代碼拆分了菜單與文件操作模塊，并且綁定了快捷鍵。
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具體到某個函數，比如打開文件夾模塊，左邊舊代碼中文內容亂碼，沒有進行文件不存在的異常處理，新代碼都進行了改善。
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可以看出模型面對“多Bug+結構混亂”的復雜工程問題時，具備系統性診斷與專業重構的能力。
重構后的記事本be like：
最后進行完整項目開發，測試模型對多需求整合與落地的能力。
幫我開發一個故宮博物院的導覽網站。需要包含幾個主要宮殿的介紹，配上高清的館藏文物圖片。最重要的是，每個宮殿的介紹頁面，都要有一個語音導覽按鈕，點擊后能播放由AI生成的專業語音解說。
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由于沒有提前提供素材，模型在交付的代碼中主動補充了圖片替換教程，詳細說明如何按需搜索素材并替換占位圖，解決了素材缺失的問題。
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從最終效果來看，網站結構完整，涵蓋了核心功能模塊，語音導覽按鈕的邏輯也已預留，并且實現了完整功能。
同時還考慮到了實際使用中的素材問題，不得不說，全面～
等一下，好像還有更有意思的事情，Doubao-Seed-Code居然能看圖寫代碼！
現階段，只有Claude系列、GPT-4V等一些國外模型能夠參考UI設計稿或截圖生成代碼。
Doubao-Seed-Code要是能做到，那真是國產編程模型獨一份了。
馬上來試試！先提供一個“移動端咖啡點單頁面”的UI設計稿：
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（提供UI設計稿）請參考給出的UI設計稿圖片，生成一個“移動端咖啡點單頁面”，生成滿足所有要求的前端代碼，確保頁面主題明確。
點餐頁面就這么水靈靈的做出來了，相似度99%！
那另外的1%去哪了？
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原來是為了避免素材依賴，Doubao-Seed-Code給畫了個和原圖不太一樣的咖啡杯（hhh
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這只能說，「圖片在手，UI我有」了。
整體測完后，Doubao-Seed-Code的實測效果，確實符合官方強調的優勢特點——
- 國內首個支持視覺理解能力的編程模型，能夠參照UI設計稿、界面截圖或手繪草圖直接生成對應代碼；同時，還能對已生成的頁面進行視覺比對，主動識別樣式偏差與功能Bug，并自主完成修復優化，顯著提升了前端開發效率；
- 原生兼容Anthropic API。對于廣大使用Claude Code的開發者，幾乎零成本即可將API切換到Doubao-Seed-Code。多平臺適配，還對Claude Code、Trae等主流IDE進行了特別優化；
- 原生256K長上下文，在處理長代碼文件、多模塊依賴等復雜場景能力提升，實現端到端自主編程，全棧開發友好，前端能力突出；
當然，性能上的優勢之外，火山引擎在AI大模型浪潮中給人的最大印象，還得是穩定又便宜。
模型夠強，保障夠硬，價格夠低
AI Coding愈發競爭激烈，各廠商紛紛發力卷性能卷價格卷使用保障，火山引擎也不遑多讓。
最最最受關切的成本問題，也被火山引擎打到了“一杯咖啡價”。
綜合使用成本在業界平均水平上砍了62.7%，在調用價格上，不僅比國際主流模型低得多，還卷到了國內最低價：
- 0-32k輸入區間：輸入1.20元/百萬Token，輸出8.00元/百萬Token
- 32-128k輸入區間：輸入1.40元/百萬Token，輸出12.00元/百萬Token
- 128-256k輸入區間：輸入2.80元/百萬Token，輸出16.00元/百萬Token
打個比方，要創建一個美觀的交互式英語學習網站，在0-32k區間的相同tokens量下，Claude Sonnet 4.5的成本約4.05元，GLM-4.6約0.77元，而Doubao-Seed-Code僅約0.34元。
這不剛好雙11，火山引擎還給個人開發者安排了省錢大禮包，推出了支持最新模型的Coding Plan，最低套餐首月僅需9.9元。
火山引擎自投身編程模型研發以來，從早期版本的逐步迭代，到推出如豆包大模型系列，在編程能力上可以說是持續進化。
開源了命令行AI Agent——veCLI，通過自然語言交互，實現從指令到代碼的自動化構建與運行。
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還基于編程相關模型打造了IDE產品TRAE 。如今，在字節內部，超過80%的工程師都在使用TRAE輔助開發，其整體月活用戶已超100萬。
現下，Doubao-Seed-Code和TRAE的組合拳更是有亮眼表現，在SWE-Bench-Verified基準上“卷”到了SOTA。
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Doubao-Seed-Code在Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等主流測評也表現出色，在國內同賽道模型中表現突出。
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表現如此，離不開背后的技術支撐優化。
這次，火山引擎為Doubao-Seed-Code構建了覆蓋10萬容器鏡像的龐大訓練庫，支持端到端沙盒環境評測；依托千卡GPU集群，實現了萬級并發沙盒session能力。
采用端到端強化學習，直接從任務沙盒反饋中學習，不用依賴復雜的蒸餾過程，優化路徑也更高效。
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另外，火山引擎還在算力和安全保障上，做了進一步加碼。
背靠火山引擎的超大資源池，即便遇到多用戶并行調用、復雜項目開發等高頻場景，也能保持穩定響應。
同時，模型由火山方舟提供推理接口服務，代碼數據傳輸和調用過程全程加密，不用擔心核心開發信息泄露。
可以說把企業級AI開發，痛點都琢磨得透透的了。
不愧是宇宙廠自己先用先檢驗的產品和技術。
AI coding正進入了“一杯咖啡”時代，而且還是一杯國產咖啡價格的時代。
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