字节跳动推出全新多模态大模型，向谷歌Gemini 2.5 Pro发起竞争
发布时间：2025-05-14 12:05:21 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：9 次
在人工智能领域竞争日益激烈的今天，字节跳动的 Seed 团队于5月13日正式发布了其最新的多模态大模型 Seed1.5-VL，旨在为智能体技术的进步铺平道路。该模型经过超过3万亿 tokens 的多模态数据预训练，不仅具备强大的通用多模态理解和推理能力，还显著降低了推理成本。
与谷歌近期推出的 Gemini2.5Pro 相比，Seed1.5-VL 在性能上表现不相上下。谷歌的 Gemini2.5Pro 支持图像、视频、音频和代码的统一理解，并在多个基准测试中领先于 GPT-4.0。字节跳动的 Seed 团队表示，尽管 Seed1.5-VL 的激活参数仅为200亿，但在60个公开评测基准中，Seed1.5-VL 在38个基准测试中达到了最新最优性能（SOTA），其中包括在19项视频基准测试中赢得14项，以及7个 GUI(图形用户界面)代理任务中的3项。
在具体能力方面，Seed1.5-VL 展现了卓越的视觉推理、图像问答和视频理解等能力。在与智能体相关的任务中，该模型在7个 GUI 任务中取得了 SOTA 成绩。此外，Seed1.5-VL 在设计上简化了架构，降低了计算需求，使其更加适合交互式应用，能够在 PC 和手机等不同平台上顺利完成复杂任务，比如收集和处理信息。
不过，Seed1.5-VL 仍面临一些挑战。在细粒度视觉感知方面，模型在目标计数、图像差异识别和复杂空间关系解释时遇到了一些困难，尤其是在处理不规则排列、颜色相似或部分遮挡的情况下。此外，模型在高层次推理任务上，有时会出现无根据的假设或不完整的响应，表明其在这些任务中还有提升空间。
尽管如此，Seed1.5-VL 的发布标志着字节跳动在多模态技术上的持续进步。该模型目前已在火山引擎上开放 API，用户可以直接体验这一新技术。
字节跳动旗下的Seed团队于2025年5月13日发布了新一代视觉-语言多模态大模型Seed1.5-VL。该模型在多模态理解和推理能力上实现了显著提升，且推理成本显著降低。Seed1.5-VL在60个公开评测基准中的38个上取得了SOTA（State-of-the-Art）表现，包括19项视频基准测试中的14项，以及7项GUI代理任务中的3项。
技术优势
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数据与架构：Seed1.5-VL在超过3万亿tokens的多模态数据上进行预训练，激活参数仅为20B，却能在多项公开评测中达到与谷歌Gemini 2.5 Pro相当甚至更优的性能。其引入了多模态融合机制，结合视觉信息与文本推理，显著改善了目标检测、图像问答和视频理解等任务的表现。
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推理成本：该模型在架构设计上极大简化了模型推理的成本，增强了模型在实际应用中的适应性，尤其是在PC端和移动端的交互场景中表现出色。
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视觉与语言的深度融合：Seed1.5-VL能够有效整合视觉信息与语言信息，形成更为全面的认知，使其在图像描述、视频理解、问答系统等应用中展现出非凡的潜力。
局限性
尽管Seed1.5-VL取得了显著的进步，但在细粒度视觉感知、高层次推理任务以及视频推理方面仍存在一定的局限性。例如，在处理目标计数、图像差异识别以及复杂空间关系解释时，模型在目标排列不规则、颜色相似或部分遮挡等极端情况下仍面临挑战。
产业应用
目前，Seed1.5-VL已在火山引擎平台开放了API接口，方便企业和开发者进行多模态AI应用开发。这一举措预示着多模态技术正逐步走向产业化，推动AI在智能问答、自动化控制、内容生成和人机交互等场景中的广泛应用。
与谷歌Gemini 2.5 Pro的对比
谷歌的Gemini 2.5 Pro支持图像、视频、音频及代码的统一理解，并在多个基准测试中领先于GPT-4.0。而字节跳动的Seed1.5-VL则以更低的参数规模，达到了同等甚至更优的性能，显示出其在算法优化和模型压缩方面的深厚功底。
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