豆包1.6價格暴降，給Agent爆發鋪路

出品｜本站科技《態度》欄目

作者｜丁廣勝

意圖明確，Agent爆發的火候如果卡在「成本高」，豆包1.6要解決它。

剛剛，字節跳動旗下火山引擎發佈豆包大模型1.6系列，以及視頻生成模型Seedance 1.0 pro等新模型。

豆包1.6主要兩大變化，其一是豆包1.6成爲國內首款支持256K上下文的推理模型，這使得豆包能夠處理更復雜、更長的文本輸入，從而更好地理解和生成內容。其二是定價策略，其提出“區間定價”方案，綜合成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一。

火山引擎總裁譚待在會後訪談中迴應，區間定價是火山引擎的創新，豆包大模型很“誠心”，價格不是爲了賺吆喝，豆包一直在做持續性的、正毛利的事情，是通過模型結構、效果、工程等的優化，使得價格進一步降低，從而去解決Agent產業的問題——定價策略也參考了之前火山引擎做的客戶調研，客戶心中理想的價格是怎樣的至關重要。

當然，視頻生成模型Seedance 1.0 pro也引發關注，實現了無縫多鏡頭敘事、多動作及隨心運鏡、穩定運動與真實美感。重要關注點同樣是「價格」。Seedance 1.0 pro模型每千 tokens僅0.015元，每生成一條5秒的1080P視頻只需3.67元，來到行業最低。

爲了把價格捲到極致，今天的One more thing是豆包大模型“特惠區”，即對於輸入32K，輸出200以內的請求，豆包1.6價格將進一步降低到每百萬tokens輸入0.8元，輸出2元。

這意味，絕大部分non-thinking（不用思考）的需求，仍然可以繼續享受和豆包1.0一樣的“地板價”。

“卷價格”只爲Agent走向規模化

譚待表示，深度思考、多模態和工具調用等模型能力提升，是構建Agent的關鍵要素。同時，由於Agent每次執行任務都會消耗大量tokens，模型使用成本也要降下來，才能推動Agent的規模化應用。

基於這樣的考量，火山引擎計劃按“輸入長度”區間定價，深度思考、多模態能力與基礎語言模型統一價格。比如，在企業使用量最大的0-32K輸入區間，豆包1.6的輸入價格爲0.8元/百萬tokens、輸出8元/百萬tokens，從而實現綜合成本只有豆包1.5深度思考模型的三分之一，即60%多。

成本一降再降，勢必助推Agent的生態的進一步繁榮，探訪豆包大模型展區本站科技發現，Agent應用佔據篇幅最多，人羣也更爲聚集，沒有人再討論大模型的能力極限在哪裡？所有人都在問，這個Agent能幹什麼？能產生什麼真正的價值？

火山引擎的“陽謀”越來越明顯，Agent發展勢不可擋，那儘可能讓這個生態圍繞自己展開。

從數據來看，豆包大模型日均tokens使用量超過16.4萬億，較去年5月首次發佈時增長137倍。其中AI搜索增長10倍，AI 編程增長了8.4倍。視覺理解模型則是另一個助推器。比如，K12的在線教育，由於VLM模型能力不斷提升，Tokens消耗5個月增長了12倍，而新出現的智能巡檢，視頻檢索等數個場景也快速實現日均百億tokens的突破。

據IDC報告，豆包大模型在中國公有云大模型市場份額排名第一，佔比46.4%。很明顯，豆包不滿足於此。

我們看到，豆包大模型已經涵蓋多模態、視頻、圖像、語音、音樂等模型品類。在行業應用上也在跑馬圈地，譚待透露，他們服務着全球TOP10手機廠商中的9家、8成主流汽車品牌、70%的系統重要性銀行及超5成985高校。

1.6能力如何？拿下高考數學全國狀元

據譚待披露，在複雜推理、競賽級數學、多輪對話和指令遵循等測試集上，豆包1.6-thinking的表現已躋身全球前列。（在GPQA Diamond測評集上取得了81.5分，在AIME25獲得了86.3分。MultiChallenge上得分48分）

與此同時，豆包1.6模型支持多模態理解和圖形界面操作，能夠理解和處理真實世界問題。換句話說，這讓豆包1.6具備了“行動力”。案例顯示，豆包1.6可以自動操作瀏覽器完成酒店預定，識別購物小票並整理成Excel表格等任務。

而在大家更有體感的大模型做高考題環節，譚待提到，豆包1.6做高考全國新一卷數學單科成績是144分，全國第一。“而在高考前，我們針對海淀區模擬全捲進行了測評，豆包1.6相對去年的表現，理科成績顯著提升了154分，文科提升了90分。”譚待說。

“安全才是一切 Agent 運行的基礎”

講完價格和能力，再來看看開發者生態。

火山引擎針對開發者發佈了一系列的順手工具。有火山引擎MCP服務、PromptPilot 智能提示工具、AI知識管理系統、veRL強化學習框架等，還有多模態數據湖、AICC私密計算、大模型應用防火牆，以及一系列AI Infra套件。

特別是針對企業數據和用戶隱私保護，如何防止惡意攻擊等安全挑戰，火山引擎發佈的AICC私密計算、大模型應用防火牆已經開始落地，出現在聯想、中國銀聯、長安汽車等企業案例中。

字節跳動技術副總裁洪定坤認爲，隨着模型能力的持續進步，AI有機會成爲調度者，通過調用不同的 Agent 和工具，讓軟件開發“all in one”，更大幅度地降低開發門檻，提升開發效率。

洪定坤透露，豆包1.6模型在編程能力上進步很大，已經接入字節的AI編程產品TRAE內測，新模型將很快推送給用戶。洪定坤說，在字節內部，超過80%的工程師在使用TRAE輔助開發。TRAE 的整體月活用戶已經超過了100萬。

這一切都在推動 Agent 爆發提速。

譚待說，如果說24年是中國大模型應用的元年，那25年將很可能是中國Agent落地的元年。他認爲技術主體經歷了三個時代變化，“PC時代主體是Web，移動時代是APP，AI時代則是Agent。”

而現在，軟件第一次從被動的工具，變成主動的執行者。