豆包的“眼睛”升級了，現在讓它看一眼APP截圖，就能直接給你生成代碼！

話不多說，我們直接給它上一個難度。

例如我們先隨機截取一張網站的圖片：

再來到火山方舟的大模型廣場，pick一下最新的Doubao-vision-pro-32k版本：

（PS：該模型也可以在豆包APP中體驗）

然后把剛才的截圖“喂”給豆包，并附上一句簡單的Prompt：

幫我寫代碼，克隆這個APP。

只見豆包先是秒看出這是一個音樂APP的界面，緊接著就唰唰唰地敲起了代碼。

從代碼的功能上來，包括了菜單欄、播放列表框架、播放列表列表框和狀態欄。

模擬的播放列表中包含了幾首歌曲的信息，包括標題、藝術家、時長和點贊數等。

而且這些都是在不到30秒內完成的。

若是想實現更復雜的功能，我們也是可以繼續用說的：

那繼續幫我實現更復雜的音樂播放應用。

這一次，也僅僅耗時1分鐘，在原先代碼的基礎上，新增了控制面板、播放按鈕、更新進度條等內容。

嗯，現在開發一個APP，真的變成截張圖的事兒了。

這便是豆包最新發布的新模型——豆包 · 視覺理解模型。

綜合來看，它的亮點可以歸結為如下三點：

• 內容識別更強：支持OCR、圖像知識、動作情緒、位置狀態等，尤其對中國傳統文化理解更深。
• 理解與推理增強：優化數學、邏輯、代碼的推理與問答能力。
• 視覺描述細膩：提供詳細圖像描述，可創作多種文體內容，如產品介紹、故事、視頻腳本等。

更重要的一點，發布即大降價——0.003元/千tokens。

相當于1塊錢可以處理284張圖片！

不過有一說一，畢竟考驗大模型“視力”這事，不能只看單一的產品。

因此，接下來，我們就組個擂臺，看看哪個大模型的“眼神”更好使。

大模型“視力”大比拼

我們請出的打擂臺選手，正是目前大模型的頂流之一——OpenAI的GPT-4o。

比試規則也很簡單，就是通過不同維度的試題，來看看作答的效果。

Round 1：復雜、生僻物體識別

第一輪比試中，我們先小試牛刀一下一個不常見的水果，請看圖：

然后我們分別問一下兩位選手：

圖中的是什么東西？

△上圖為豆包作答；下圖為GPT-4o作答（下同）。

從回答內容上來看，二者雖然都回答對了，但特點各有不同。

豆包·視覺理解模型回答更加與金鈴子緊密相關；而GPT-4o則是更傾向于金鈴子與苦瓜的不同。

若是比試要求是與圖中物體高度相關，那么或許豆包·視覺理解模型的回答更優質一些。

再來一張冷門的圖像，請看題：

這是什么？

再來看一下兩位選手的作答：

它們都看出來這是一個冷門樂器，不過這一次，豆包·視覺理解模型明顯回答的要更精準一些——樂器叫做Mizmar。

不僅如此，它還把其材質、文化特點等信息都講述了出來；而GPT-4o這邊的回答，只能說是描述了大概。

這一輪，豆包·視覺理解模型，Win！

Round 2：大家來找茬

要比視力，那“大家來找茬”這個游戲就絕對不能錯過啦~

請看題目：

找出10個不同點。

我們來看一下兩位選手的回答：

這一輪的比拼中，問題就比較明顯了，兩位選手都沒有完整給出正確答案（部分正確）。

看來AI玩大家來找茬還是具備一定的挑戰性。

Round 3：反向猜Prompt

現在AI圖片生成的能力可謂是爐火純青，但當我們看到一幅中意的作品，卻苦于無法復刻Prompt時，又該怎么辦？

這道題，是時候可以交給“會看”的大模型來處理了。

例如我們隨機來一張比較抽象的藝術作品：

然后分別讓豆包·視覺理解模型和GPT-4o來猜一下它的Prompt：

看這張圖，幫我寫一段能夠重新生成類似作品的Prompt。

為了公平起見，我們不采用豆包和ChatGPT自帶的生圖功能，而是將兩段Prompt交給第三方Midjourney來處理，結果如下：

△上圖：基于豆包的Prompt；下圖：基于GPT-4o的Prompt

從還原度上來看，或許豆包·視覺理解模型給出的Prompt，是更加貼近原作的那一個。

Round 4：數學競賽大比拼

數學題目是測試大模型邏輯推理能力很好的方法。

因此，我們直接上一道AIME數學競賽題，看看夠不夠“開門”。

（AIME：美國數學邀請賽，是介于AMC10、AMC12及美國數學奧林匹克競賽之間的一個數學競賽。）

這道題目翻譯過來是這樣的：

每天早晨，Aya會進行一段長度為9公里的散步，然后在一家咖啡店停留。當她以每小時s公里的恒定速度行走時，整個散步加上在咖啡店停留的時間一共需要4小時，其中包含在咖啡店停留的t分鐘。當她以s+2公里每小時的速度行走時，整個過程（包括在咖啡店停留的時間）需要2小時24分鐘。

假設Aya以s+1/2公里每小時的速度行走，求她在這種情況下（包括在咖啡店停留的時間）的總時間（以分鐘為單位）。

這個任務的難度在于，AI需要先準確識別晦澀的數學問題和公式，而后再進行精準的推理。

接下來，我們分別來看下豆包·視覺理解模型和GPT-4o的表現（上下滑動查看）：

這道題目官方給出的正解是204分鐘。

而GPT-4o的結果卻并非如此，因此，本輪豆包·視覺理解模型大獲全勝。

Round 5：日常實用任務

其實在日常工作、學習生活中，還是存在很多需要AI看圖來輔助完成的任務。

例如提取復雜表格的數據，或許就會讓很多人苦惱，尤其是準確性方面。

因此，我們最后一輪就以蘋果第四季度財務報告中的一個表格來做測試（上下滑動查看）：

幫我抽取并整理圖中的數據，用中文來表述。

先來看下豆包·視覺理解模型的回答（上下滑動查看）：

不難看出，豆包·視覺理解模型非常清晰地將財報數據以表格的形式展現了出來，可以說是一目了然。

然而，同樣的需求給到GPT-4o這邊，雖然數據是提取了出來，但在呈現方式上卻有所欠缺，依然是經典的羅列式（上下滑動查看）：

在幾輪“擂臺比拼”過后不難看出，豆包·視覺理解模型在能力上已經具備了一定的優勢。

但“眼睛”的升級，還只是豆包大模型這次發布內容的一隅。

說、唱能力都升級了

沒錯，除了“看”之外，“說”和“唱”的能力也升級了。

而這也正對應了豆包大模型的三大類：

• 大語言模型
• 語音大模型
• 視覺大模型

首先在大語言模型方面，豆包的通用模型pro與小半年前相比：

• 綜合能力提升了32%
• 數學能力提升43%
• 專業知識提升54%
• 代碼能力提升58%

其次是語音大模型方面，豆包·音樂模型現在可以直接生成3分鐘完整音樂！

例如我們在其APP海綿音樂里輸入一個簡單的Prompt：

三分鐘音樂，滄桑，男聲，民謠，歲月蹉跎。

來聽一下效果：

生成三分鐘音樂的難度，并非只是簡單的堆疊時長，而是更多涉及到的是前奏、主歌、副歌、間奏、尾奏等完整結構。

不僅如此，這也和視頻生成類似，對前后的一致性提出了更高的要求。

而從這個音樂片段中不難聽出，確實是做到了上述的要求，而且還是支持改詞的那種哦~

除了可以用Prompt來生成音樂之外，現在豆包·音樂模型還支持用圖片來作曲了。

例如我們“喂”給海綿音樂下面這張圖：

這次的效果是這樣的：

從音樂中可以聽出，AI是識別到了圖里《黛玉葬花》的感覺，歌詞和配樂充滿了哀傷之情。

據悉，豆包·音樂模型目前支持多達到17種曲風、11種心情，以及6種特征的音樂。

最后，在視覺模型方面，除了我們剛才展示的豆包·視覺理解模型之外，豆包·文生圖模型也迎來了升級——

現在，一句話可以搞定P圖這件事了：

戴上眼鏡。

不僅如此，做海報，也是幾句話的事，而且還是能生成漢字的那種：

生成一張海報，主體是漢字“量子位”，充滿科技感和未來感。

由此可見，這一次，豆包大模型在“說”、“唱”、“看”三大維度上確實是提升了不小的實力。

不看廣告只看療效

不過有一說一，實力是一方面，站在大模型應用為王的當下，或許好用才是真正的硬道理。

在把AI用起來這件事上，其實豆包也是拿出了一份成績單。

首先從數據上來看，截至12月18日，豆包大模型日均tokens使用量已經突破4萬億大關。

其次再看實際落地，據悉豆包大模型已經上崗科教、金融、醫療、企業服務和汽車等眾多行業，已經與多個頭部企業達成合作。

市場和用戶對豆包的買賬程度，可見一斑。

而在此過程中，“易落地”也是一個關鍵點。

這就不得不提此次也同樣迎來升級的兩大法寶：左手“HiAgent”，右手“扣子”。

例如HiAgent提供超100個行業應用模板和GraphRAG技術，提升知識處理準確性，支持多模態交互與復雜場景需求，企業無需從零開發即可快速上線。

再如扣子擁有百萬開發者和豐富生態，支持200萬智能體，覆蓋智能客服、內容營銷等場景，極大縮短開發與部署時間。

除此之外，它兼容小程序、網頁等多種形式，支持實時語音交互與硬件集成，企業可輕松實現AI能力無縫嵌入。

一言蔽之，低門檻模板、強大的生態支持和多平臺兼容，是使得HiAgent和扣子能夠快速適配企業場景，實現高效落地的關鍵。

那么對于豆包這次眾多的升級，你對哪個更感興趣呢？