豆包大模型2.1發布，Coding能力進入國際第一梯隊

長久以來，高端生產級AI一直被海外巨頭壟斷，好用的模型天價收費，便宜的模型全是雞肋，國產AI始終卡在“能用但不好用”的瓶頸里。

而這次火山引擎直接掀翻行業規則：豆包2.1 Pro硬剛全球頂級Claude模型，編碼、智能體能力實現全面反超，能獨立跑完芯片設計完整工程流程，同時商用成本直接下降80%。高端AI不再是海外專屬，國產大模型，終于完成了從追趕、并跑到全面超越的逆襲。

6月23日，火山引擎在北京舉辦2026夏季FORCE原動力大會，集中發布豆包大模型2.1，以及視頻、圖像、音頻等多款新模型，并升級面向Agent的云服務體系。

據火山引擎披露，截至今年6月，豆包大模型日均Token調用量已突破180萬億，過去一年增長超10倍。IDC數據顯示，在中國公有云MaaS服務市場，火山引擎以49.5%的市場份額位居第一。

一、

豆包2.1 pro 跨越生產級“質變點”

火山引擎總裁譚待表示，只有當模型能力跨越“質變點”，才能真正滿足企業與個人在生產場景中的使用需求。全球范圍內，第一個跨越質變點的視頻生成模型是Seedance 2.0，Coding與Agent領域則是Claude Opus 4.6。

作為本次大會發布的主力模型，豆包2.1 Pro 在 Coding（編程）、Agent（智能體）、VLM（視覺語言模型）三大核心方向實現能力躍升，多項評測表現優于Claude Opus 4.6，正式跨越生產級質變點。

Coding能力評測

Agent能力評測

GUI、圖像理解等VLM能力評測

評測成績顯示，豆包2.1 Pro在Terminal Bench 2.1、SWE-Pro、SciCode等代碼評測中進入第一梯隊；在Agent與多模態方面，該模型在OSWorld、MobileWorld、MMMU-Pro等評測中也位居全球前列。

譚待以實踐案例展示了模型的Coding和Agent能力：在一項芯片設計 RTL的測試中，豆包2.1 Pro連續運行近18小時，經歷9輪迭代，還跑通了仿真、測試、綜合檢查等完整工程流程，展現出模型在真實工程場景里的生產級 Coding 交付能力；依托豆包2.1 Pro模型搭建3D虛擬城市場景，可實現500余個智能Agent同步協作，完成上千輪工具調用，生成超百棟建筑。

據悉，豆包2.1 Pro每百萬Tokens輸入價格為6元、輸出價格為30元，緩存命中價格僅1.2元。火山引擎表示，其綜合使用成本較Claude Opus 4.6降低近80%。面向高頻調用場景的豆包2.1 Turbo，價格進一步降至2.1 Pro的一半，性價比更高。同時，火山引擎上線Doubao-Seed-Evolving版本，面向Coding與Agent場景，將以每月2至4次的頻率快速迭代。

目前，豆包2.1模型已在火山引擎開放API服務，并陸續接入豆包、TRAE、扣子等產品。

二、

Seedance 2.5 亮相，拓展實體產業應用

本次FORCE大會上，最新的豆包視頻生成模型Seedance 2.5 首次亮相，預計將于7月正式上線。

據介紹，Seedance 2.5 實現了30秒單段原生視頻直出、最多支持50個全模態素材聯合生成、保持畫面一致性的局部編輯三項能力提升。

譚待認為，視頻生成是通往世界模型的路徑之一，在實體產業中有巨大的應用潛力。目前，Seedance 已在具身智能、工業制造、智能駕駛等領域落地，為數據合成、場景仿真、流程演示等業務需求提供新的工具能力。

此外，火山引擎還展示了豆包圖像創作模型Seedream 5.0 Pro和豆包音頻生成模型Seed-Audio 1.0，進一步鞏固其多模態領先優勢。

據介紹，Seedream 5.0 Pro 具備交互式精準編輯、多圖層分離、高密度信息表達和原生多語種文字生成等能力，可直接生成可編輯分層設計圖和復雜信息圖。Seed-Audio 1.0則具備0樣本多模態參考能力，支持一次生成多角色對白、背景音樂和擬音特效。

面向Agent時代，火山引擎再次升級AI云原生架構，發布方舟CLI命令行工具，支持開發者通過一行指令將Agent接入火山方舟；同時升級AgentKit與HiAgent 3.0，并推出ArkClaw企業版Agent工作臺和AI Trust產品體系，完善企業Agent應用的基礎設施與安全能力。

大會披露，目前已有超過110萬企業和個人使用火山方舟大模型服務，年Token調用量超過1萬億的企業已達200家，半年內增長一倍，覆蓋互聯網、制造、金融、汽車等多個行業。

從聊天娛樂的消費級AI，到支撐芯片研發、工業仿真、多智能體協同的生產級AI，大模型正在完成一次關鍵的價值躍遷。

火山引擎憑借領先的MaaS市場份額、全棧多模態模型矩陣以及完善的Agent云原生基建，走出了一條區別于同行的產業落地路線。

未來大模型的競爭，會徹底告別紙面跑分的內卷，誰能真正扎根實體經濟、降低企業AI使用門檻、解決真實產業痛點，誰才能站穩最終的行業賽場。