今天，Doubao-Seed-2.1-pro 更新至0915版本，API 已全量上线火山方舟。本次升级围绕企业生产级需求展开：Agent 专业任务交付更可靠、多模态 Coding 能力强化、多模态理解覆盖3D与专业图文，同时 Token 效率持续优化，综合使用成本进一步下降。

　　该模型在豆包工作内也已完成升级，用户下载或升级至豆包工作最新版，选取“豆包 2.1 Pro（0915新版）”模型，即可体验。TRAE 已同步接入，欢迎体验。

　　此外，今年6月推出的 Doubao-Seed-Evolving 模型保持高频迭代，此次也已同步更新至同一版本，让企业和开发者无需更换 API 接入节点即可使用最新模型。

　　Agent专业任务交付更可靠：

　　可信搜索，更低幻觉

　　企业应用 Agent 首要关注交付可靠性。此次模型升级，让 Agent 能更可靠地完成从信息获取到成果交付的全过程：在金融投研、办公自动化等需要多轮调用工具、联网调研并产出长报告的专业任务中，模型强化了证据溯源、权威信源检索、时效判断和数据核验的能力，让结论有据可查，产物可靠交付；幻觉显著减少，模型更忠于工具调用事实，复杂长程任务推进更稳，研究方法与交付报告质量更接近专家水平。

　　例如，在金融投研这类专业场景，模型已具备分析师级别的分析框架，能自主拆解研究需求、查询高质量数据源再建模分析，产出的建模底稿达到专家级。

　　多 Agent 协同，深度核验财报：上面的例子中，模型要核实某车企财报里“巴西超级工厂15个月建成投产”的说法。它自主调度500多个子 Agent 检索1000多个网页，标注来源、时效与不确定信息；结合海事 AIS 滚装船航迹、当地岗位变化、卫星时序影像等信息交叉比对，不采信单方通稿，确保多源核验；将数百页英文财报核验后形成尽调报告，每一环结论都可回溯到具体证据。

　　多模态Coding进化：

　　读懂复杂代码仓库、“看图写代码”

　　新版本模型更懂复杂代码仓库，面对大型代码仓库中的跨文件、长程问题，模型能更快理清项目结构与模块关系、定位根因并完成修复，从理解需求、修改代码到运行验证的端到端开发流程更完整。

　　大型开源游戏项目仓库修复：在真实生产的 Coding 场景中，模型对开源游戏 Luanti（约38.7万行代码、1000个真实历史 Issue）开展了自主修复，执行期间将官方补丁提前隔离，调度多个子 Agent 连续运行近36小时，完成根因定位与跨文件修复，最终83%的任务达到可合并的标准。

　　更关键的变化来自多模态理解与 Coding 的深度结合。借助 VLM 能力，模型可以直接读懂设计稿、图纸和操作录屏，把视觉信息转成前端代码和游戏逻辑，Web 3D 开发和游戏场景的呈现效果明显提升。

　　草图直出 ERP 移动端：仅一段录屏加几张草图，让模型为无文档的老 ERP 系统开发移动端页面，模型基于多模态 Coding 能力依据录屏与草图生成移动端页面，设计稿直接还原为可运行代码。模型读懂28万行 Java ERP 代码，并基于现有链路，开发完成符合业务需求的移动端页面，跑通完整链路。

　　多模态理解持续增强：

　　3D物体与专业图文处理更准

　　模型的视频推理能力增强，能在视频中定位证据、跨帧整合后作答，也能对照 SOP 辨认操作并解释原理；对物理教学、工程、实验操作、医疗等专业领域内容的理解显著提高，视频标注、内容质检审核、长视频剪辑与定位摘要等场景将明显受益。

　　更新版模型的图像理解能力在3D物体与密集图文等专业方向显著增强：3D方面可准确识别 CAD 工件、游戏引擎3D元素及 AR 空间；图文解析方面，工程图纸的尺寸标注与公差符号、PDF 中图注脚注与表头的层级关系，以及财报研报的表格提取和跨页脚注引用，处理精度均有提升。

　　构建可交互真实3D场景：模型仅凭4张设计图，基于出色的空间和时序理解，分阶段还原出庭院场景的基础结构，再叠加水体、植被和镜头效果，最后构建风雨霜雪的四季状态，把静态设计图变成了可交互的动态3D场景。

　　综合成本更低：Token效率提升

　　能力提升的同时，模型的 Token 效率也同步提升，进一步降低了推理轮次和工具调用次数。图像推理和视频推理的 Token 消耗也比上一代减少30%以上，看图解题、图像质检、视频审核这类高频场景的成本更低。

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