一块糖的一块糖钱钱，就能开发一个网站。网站AI编程工具正从专业人士的豆包WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91pierce%20dump%20hoist生产工具变成“日用品”。
11月11日，编程编程火山引擎正式发布豆包编程模型（Doubao-Seed-Code）。模型这是助力一款专为Agentic Coding任务深度优化而生的编程模型，该模型在多项权威基准测试中达到国内领先水平，应用同时其综合使用成本比行业平均水平低62.7%的加速定价策略引发业界的广泛关注。
多项基准测试领先，普及视觉编码实现突破
在AI编程领域，一块糖钱性能是网站关键指标。豆包编程模型用亮眼的豆包成绩展现了其卓越的技术实力。据介绍，编程编程豆包编程模型在与TRAE开发环境深度结合后，模型该模型在SWE-Bench Verified榜单中以78.8%的助力得分达到业界最佳水平。这一成绩充分验证了模型与工具深度适配后的协同效应。
除了在SWE-Bench Verified榜单上的亮眼表现，豆包编程模型在Terminal Bench、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands等多项权威测评中也获得了出色的成绩，展现出国内领先的WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91pierce%20dump%20hoist技术实力。
豆包编程模型的技术突破不仅体现在评分上，更在实际开发场景中得到验证。该模型支持256K长上下文，能够轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂编程任务。这对于从事全栈开发的工程师来说，这意味着工作效率的显著提升。其内置的全量cache能力，可以通过上下文缓存机制，在多轮对话场景中大幅减少重复计算，显著提升交互效率并降低使用成本，这在频繁迭代调试的开发工作流中体验提升尤为明显。
在实操中，通过豆包编程模型实现的端到端构建的五子棋游戏、复刻的Excel应用以及经典旋转六边形小球弹跳等典型案例来看，其在前端交互、动态模拟至复杂逻辑实现等方面都表现十分出色。
除了通用的代码能力，豆包编程模型还展现了在特定场景下的深度优化。作为国内率先支持视觉理解能力的编程模型，豆包编程模型实现了“看图写代码”的能力提升。豆包编程模型可以参照开发者提供的UI设计稿、界面截图或手绘草图直接生成对应代码，大幅降低前端开发门槛。模型还具备视觉比对能力，能够自主完成样式修复和Bug修复，将开发者从繁琐的样式调试中解放出来。
实现技术突破的背后，是火山引擎在底层技术上的持续创新与巨大投入。豆包编程模型依托于创新的大规模强化学习训练系统Coding RL Agent at Scale，该系统构建了覆盖10万容器镜像的训练数据集，支持端到端沙盒环境评测。同时，豆包编程模型依托千卡GPU集群实现高效并行训练，具备万级并发沙盒session能力，并通过端到端强化学习优化，直接从任务沙盒反馈中学习，无需蒸馏或标注的冷启动数据，实现了更直接、更高效的优化路径。这一训练范式不仅缩短了模型迭代周期，更显著提升了其在真实开发环境中的适应能力。
端到端模型训练的下游指标评测结果显示，模型在Multi-SWE-Bench和SWE-Bench-Verified两个数据集上呈现稳定上升趋势，展现出良好的泛化能力。在SWE-Bench基准测试中，仅依赖RL训练的Doubao-Seed-Code模型就可以达到最优水平，这表明了纯强化学习在真实编程场景下具备潜力。
打破成本与迁移壁垒，让AI编程“触手可及”
如果说卓越的性能是豆包编程模型吸引开发者的“磁石”，那么其优秀的生态兼容性和成本控制，则是推动其广泛应用的“催化剂”。
在生态兼容性方面，豆包编程模型做出了前瞻性布局。豆包编程模型原模型兼容Anthropic API，对于已经习惯使用Claude Code或其生态工具的开发团队而言，迁移成本被降至极低。这意味着，开发者通常只需修改几行代码配置，即可从现有环境“无缝切换”到豆包编程模型，可以在享受媲美国际顶尖模型的编码体验的同时，获得更高的性价比。这种“开箱即用”的便利性，极大地加速了豆包编程模型的普及过程。
同时模型针对TRAE、Claude Code、veCLI等主流开发工具进行了深度优化，确保了稳定可靠的调用体验同时，为不同偏好的开发者提供了灵活适配的接入选择，让开发者能够在熟悉的工具中享受更优质的服务。
在技术创新之外，豆包编程模型在成本方面也具有明显的优势。通过火山方舟提供的API服务，配合全量透明Cache能力，该模型实现了综合使用成本相比业界平均水平降低62.7%的显著成效。这一成本优势在实际部署中转化为更高的资源利用率与更低的运维开销。
具体定价结构显示，在0-32k输入区间，输入成本仅为1.20元/百万Token，输出为8.00元/百万Tokens；在32-128k输入区间，输入1.40元/百万Tokens，输出12.00元/百万Tokens；在128-256k输入区间，输入2.80元/百万Tokens，输出16.00元/百万Tokens。这种阶梯式的定价策略，确保了不同规模的开发团队都能找到适合自身需求的方案。
以创建一个交互式英语学习网站为例，相同tokens使用量下（0-32k输入区间），Claude Sonnet 4.5的使用成本约4.05元，GLM-4.6约为0.77元，而豆包编程模型的使用成本仅需0.34元。与国际主流模型相比，豆包编程模型的成本优势明显，使得个人开发者和小型团队也能毫无压力地使用AI编程，实现了“用一块糖的钱完成一个网站”的开发体验。
值得注意的是，对个人开发者，火山引擎推出Coding Plan订阅服务，支持Claude Code、veCLI、Cursor、Cline、Codex CLI等主流编程工具，最低首月9.9元即可体验最新豆包编程模型。这一普惠定价策略有效降低了AI编程的使用门槛，让更多独立开发者能够以极低成本验证创意、快速迭代项目。
伴随豆包编程模型发布，TRAE CN企业版也正式开放公测，为企业级AI开发场景提供全方位保障。该版本针对企业场景进行了更深度的优化，支持最多10万文件数、15000万行代码的大型代码库，并通过更大的GPU集群确保高并发场景下的稳定响应。在安全保障方面，企业版实现代码加密传输和"用后即抛"的数据处理原则，端到端代码加密传输，严格遵循“用后即抛”的数据处理原则，配备完善的权限管理和成本管控功能，全面满足企业级应用的安全需求。
当前，AI编程市场广阔，海外市场AI编程发展迅速。OpenAI、Anthropic、Cognition等企业纷纷布局AI编程领域，Windsurf、Cursor、Anthropi等AI编程工具不断涌现，推动全球开发者效率革新。其中，Anthropic最新估值攀升至1830亿美元，ARR高达50亿美元，AI编程工具Cursor近日也宣布融资23亿美元，估值达到了293亿美元。这一系列数据背后，折射出全球AI编程生态的激烈竞逐。
国内AI编程生态同样正在加速演进。数据显示，受益于行业整体快速发展及豆包大模型降价效应，火山引擎tokens日均使用量从日均1200亿（2024年5月）增长到日均30万亿（2025年9月），增长超过200倍。爆发式增长印证了国内AI编程生态正从技术探索迈向规模化应用。
豆包编程模型的落地应用，正悄然改变着开发者的日常。从个人开发者用其快速生成前端页面、调试函数，到企业级项目中实现复杂架构的智能优化与协同开发，豆包编程模型凭借性能、兼容性与成本的优势，结合模型自身持续迭代优化的能力，为开发者提供了真正可持续、可依赖的AI编程基础设施。
市场调查机构Gartner预估，到2028年全球75%的开发者将使用AI辅助编程。豆包编程模型等优秀国产AI编程工具的崛起，正在让中国开发者群体以更低成本、更高效率拥抱这一趋势。随着编程技术门槛持续降低，开发成本变得更加亲民，创新的大门正在向更广泛的开发者群体敞开。
(責(zé)任編輯：時(shí)尚)