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正面对比 · 更新于 2026-09-08
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模型对比 · 正面对决

Doubao Seed 2.1 Pro vs Doubao Seed 2.1 Turbo

Doubao Seed 2.1 Pro 在综合、编码、多模态领先。下方逐字段对比,并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。

厂商ByteDance / ByteDance
数据维度15+ 维度
更新于2026-09-08
阅读约 9 分钟
01

结论速览

一句话结论:当你最看重 编码深度、长上下文可靠性 时选 Doubao Seed 2.1 Pro;当 成本更低、延迟更低 是首要目标时选 Doubao Seed 2.1 Turbo

Doubao Seed 2.1 Pro,如果你……

  • 视频理解世界领先
  • 中文出色
  • 智能体能力强
  • 完整 256K 上下文
  • 最适合:视频理解、中文任务、AI 智能体

Doubao Seed 2.1 Turbo,如果你……

  • 价格低
  • 支持视频
  • 为规模而生
  • 最适合:规模化生产、视频、低成本
02

正面对比综合分

分数为 0–100,由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。

Doubao Seed 2.1 Pro 综合更高
ByteDance · 综合第9
综合78
编码76
多模态92
VS
Doubao Seed 2.1 Turbo
ByteDance · 综合第25
综合63
编码61
多模态73

聚合自公开信息并独立加权,方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。

03

规格与价格——逐字段并排

标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。

维度Doubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo结论
厂商ByteDance(CN)ByteDance(CN)同一厂商
发布时间2026.062026.06Doubao Seed 2.1 Turbo 更新
综合(名次)78 · 第963 · 第25Doubao Seed 2.1 Pro 高 15 分
编码76 · 第1161 · 第24Doubao Seed 2.1 Pro 高 15 分
多模态92 · 第373 · 第22Doubao Seed 2.1 Pro 高 19 分
上下文窗口256K256K持平
最大输出256K256K持平
有效上下文9390Doubao Seed 2.1 Pro 更可靠
输入 $/百万 token$0.83$0.42Doubao Seed 2.1 Turbo 更便宜
输出 $/百万 token$4.17$2.08Doubao Seed 2.1 Turbo 更便宜
缓存折扣定制定制持平
速度约 65 tok/s约 75 tok/sDoubao Seed 2.1 Turbo 更快
首 token 延迟0.5s0.4sDoubao Seed 2.1 Turbo 响应更快
函数调用8580Doubao Seed 2.1 Pro 领先
拒答率约 11%约 10%Doubao Seed 2.1 Turbo 限制更少
英文7268Doubao Seed 2.1 Pro
中文9590Doubao Seed 2.1 Pro
模态text、image、videotext、image、video相同
开源权重两者均闭源
微调
免费档豆包 App 免费;火山方舟平台有免费额度豆包 App 免费
SOC2 / 不训练否 / 是否 / 是
私有化部署两者均支持

字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集;速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。

04

逐维度分析

推理与综合智能

Doubao Seed 2.1 Pro 综合分领先 15 分(78 对 63)。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势;而 Doubao Seed 2.1 Turbo 仍是强劲的通用模型,处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是明显差距:Doubao Seed 2.1 Pro 得 76 分,Doubao Seed 2.1 Turbo 得 61 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中,Doubao Seed 2.1 Pro 需要的纠错轮次更少;Doubao Seed 2.1 Turbo 写脚本和补全仍然胜任,但任务复杂度上来后会落后。

多模态

多模态上 Doubao Seed 2.1 Pro 领先,92 对 73。两者都接受视频输入,应比较其视频理解的可靠性,而不只是是否支持。

速度与延迟

交互场景下 Doubao Seed 2.1 Turbo 更快:约 75 tok/s、首 token 0.4s,对比 Doubao Seed 2.1 Pro 的 约 65 tok/s、首 token 0.5s(吞吐约为 1.2 倍)。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言,即便原始推理分略低,这份速度优势也是真实的产品因素。

上下文:窗口大小 vs 可用记忆

名义上下文窗口两者相同,均为 256K(Doubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo)。但有效上下文得分 Doubao Seed 2.1 Pro 更高(93 对 90),长文档中它实际能更牢地记住给到的内容。

价格与总成本

Doubao Seed 2.1 Turbo 的 API 更便宜,每百万输入/输出 token 为 $0.42/$2.08,而 Doubao Seed 2.1 Pro 为 $0.83/$4.17——标价输入约低 2.0 倍。

中文 vs 英文

英文:Doubao Seed 2.1 Pro 72 对 Doubao Seed 2.1 Turbo 68。中文:95 对 90。面向中文生产环境,Doubao Seed 2.1 Pro 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。

工具调用与生态

函数调用得分:Doubao Seed 2.1 Pro 85 对 Doubao Seed 2.1 Turbo 80,结构化工具使用上 Doubao Seed 2.1 Pro 占优。Doubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。

05

成本示例——相同工作量、真实 token 测算

假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token,其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。

场景 · 每月Doubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo差距
标价未使用缓存$2081 亿输入 × $0.83  +  3000 万输出 × $4.17$1041 亿输入 × $0.42  +  3000 万输出 × $2.082.00×有差距
计入缓存90% 输入命中缓存$208无公开缓存折扣$104无公开缓存折扣2.00×有差距

示意模型;你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。

06

决策树

如果 工作负载是智能体或多文件编码、且首轮出错代价很高  →  Doubao Seed 2.1 Pro(编码 76 对 61)
如果 你要服务实时用户、延迟是产品级 KPI  →  Doubao Seed 2.1 Turbo(约 75 tok/s,首 token 0.4s)
如果 你在常规、高量业务上以成本为首要驱动  →  Doubao Seed 2.1 Turbo(每百万输入/输出 $$0.42/$$2.08)
如果 长文档召回必须近乎无遗漏  →  Doubao Seed 2.1 Pro(有效上下文 93 对 90)
07

常见问题

Doubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo 贵,值这个差价吗?
标价输入贵 2.0 倍,但缓存折扣和输出定价会收窄实际差距。当 Doubao Seed 2.1 Pro 更强的维度能守住营收时,值得付这份溢价;常规高量业务则选更经济的 Doubao Seed 2.1 Turbo
哪个更适合智能体编码?
Doubao Seed 2.1 Pro 在编码上明显更强(综合 76 对 61)。差距体现在 SWE 类多文件任务和需要更少纠错轮次的长智能体循环上;Doubao Seed 2.1 Turbo 应付常规脚本没问题。
每月 1 亿 token、并使用缓存时成本差多少?
按 1 亿输入 + 3000 万输出、其中 90% 输入命中缓存测算,Doubao Seed 2.1 Pro 约每月 $208,Doubao Seed 2.1 Turbo 约每月 $104(标价则分别为 $208、$104)。
更大的上下文窗口真的有用吗?
名义窗口分别为 Doubao Seed 2.1 Pro(256K)和 Doubao Seed 2.1 Turbo(256K),但可用召回要看有效上下文得分(93 对 90)。长文档工作若不容有失,应选有效上下文更高的那个。
同属 ByteDanceDoubao Seed 2.1 ProDoubao Seed 2.1 Turbo 该选哪个?
两者都来自 ByteDanceDoubao Seed 2.1 Pro 是该厂更高一档(综合 78 对 63),想要这家实验室最强模型就选它;Doubao Seed 2.1 Turbo 更便宜,在分数已够用的场景是更理性的选择。
谁处理多模态输入更好?
多模态分分别为 92(Doubao Seed 2.1 Pro)和 73(Doubao Seed 2.1 Turbo),模态覆盖为 text/image/video 对 text/image/video。按你产品实际会收到的输入类型来匹配即可。