刚刚，豆包编程模型来了，我们用四个关卡考了考它！
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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9370916/
计算机视觉研究院专栏
Column of Computer Vision Institute
AI 编程助手，人人都爱。从补全一行代码到生成整个函数，它们极大地改变了我们的开发工作流，就连曾经对它们嗤之以鼻的 Linus Torvalds 也改变了想法。他在近日一次访谈中表示：「我认为它们是能帮助我们更好地完成工作的工具。」
今天，火山引擎带着豆包编程模型 Doubao-Seed-Code 入场了；顾名思义，这正是一个专为编程任务设计的模型。
而更亮眼的是：它登顶了 SWE-Bench Verified 榜单。值得注意的是，这一成绩是其与 Trae 相结合实现的。
SWE-Bench Verified 榜单当前前十名
项目结束时，Doubao-Seed-Code 给出的总结
一切完成后，Doubao-Seed-Code 还为我们撰写了详细的文档，并交付了一个完全可玩的 Python 版《打砖块》游戏。
Doubao-Seed-Code 重构的游戏完整可玩，且音乐也非常适配
这里有 300 帧图片，我需要你将其制作成 5 秒的 gif 动图。但首先，你需要提取出图中的人物，去掉背景和左上角及右下角的背景水印。给我一张透明背景的动图。
Doubao-Seed-Code 立刻理解了任务，它安装了 rembg、imageio 等相关库，并帮我们完美地处理了所有原始帧，最终交付了两张我们需要的核心素材：sleep.gif 和 stand.gif。
接下来我们将素材放入项目文件夹，再次唤起 Doubao-Seed-Code，输入以下指令：
使用 Python 编写一个桌面宠物小程序，这个宠物是一只卡通树懒，它一般在屏幕上睡觉（sleep.gif）。但如果用户点击它，它就会站起来 (stand.gif)。之后，它又会变回睡觉姿势。用户可以在屏幕上拖动它到任何位置。宠物画面宽度固定为 300px。透明背景。使用 assets 文件夹中的素材。
同样，它一次性构建完成。
运行看看效果：
这就是我们预期想要实现的目标！它不仅完全实现了我们指令中的所有功能（睡觉、点击站立、可拖动、透明背景），而且整个工作流（从 AI 生成素材、到 AI 处理素材、再到 AI 构建软件）都展现了极高的流畅度。
当然，我们还可以进一步与 Doubao-Seed-Code 交互，让其对这个桌面宠物进行改进，比如提供更多素材让其具备更加风格的动作库、设置双击它打开某个链接或 AI 助手、让它根据天气和时间自动执行执行不同的动作等等。
一个桌面宠物还不够。为了更好地领略它的创造能力，我们还让 Doubao-Seed-Code 从零开始构建了其它几个风格迥异的有趣项目。我们发现，它基本都是一次成形，偶尔需要的反馈也只是明确需求或提供额外信息。当遇到 Bug 时，我们也只需将报错信息直接反馈回去，它也能直接解决。
比如一个会动态演进的弹珠撞墙模拟程序：
提示词：用 Pyhon 写一个模拟程序：一个小球在一个六边形中弹跳。这个六边形的六条边各有特性，小球撞上不同的边会触发不同的效果。撞上边 1 会导致小球颜色随机变化，边 2 导致小球变大 10%，边 3 导致小球变小 10%，边 4 导致小球加速 20%，边 5 导致小球减速 20%。边 6 会在六边形中央克隆出一个一样的小球。如有文字，使用微软雅黑字体。
一个游玩难度颇大的邯郸学步小游戏：
构建一个邯郸学步小游戏。游戏一开始会随机展示一个火柴人走路或扭动的样子（四肢和头部随机摆动），玩家需要操控另一个火柴人模仿它并且只有 2 秒反应时间。模仿正确则得 1 分，错误扣 1 分。10 分玩家胜利，负 10 分则玩家失败。玩家使用方向键分别控制四肢，用空格键控制火柴人头部摆动。如有文字，使用微软雅黑字体。
我们甚至还让 Doubao-Seed-Code 基于我们之前关于 Yoshua Bengio 引用量突破百万的报道构建了一个像素风格的展示网页 —— 我们所做的仅仅是提供一份 docx 文档。
提示词：这里的 docx 文件是我们之前关于 Yoshua Bengio 引用量破百万的专题报道，请基于这些素材，构建一个介绍网页，生动地展示 Bengio 取得的这一成绩。使用多页网页的形式，采用现代、美观的像素风格，其中首页集中展示主要的信息，再通过几个按钮链接到其它网页。
从数据处理脚本、跨语言游戏移植，再到创意小程序和专题网站，Doubao-Seed-Code 在从零开始这一关卡中，充分展现了其强大的 Agentic 规划能力和工程实现能力。
5、关卡四：一个实际问题
最后，我们来让 Doubao-Seed-Code 解决一个实际问题。
作为一家专业的 AI 媒体，arXiv 上的新论文是机器之心日常报道的重要来源。但每天手动去刷几十位行业技术大佬的论文更新情况，费时费力还容易遗漏。
于是，我们决定让 Doubao-Seed-Code 帮我们解决这个痛点：构建一个「论文查找器」。首先，将我们的需求组合成一个提示词，表达清楚即可：
用 Python 构建一个论文查找器，其功能为：检索 arXiv，找到用户提供的 authors 文件中所有人物过去一周内最新更新或发布的三篇论文，将结果输出为一个 Markdown 文件，内容包括人名、论文标题和链接。如果过去一周没有论文更新，则无需包含进来。作为参考，这是查询 Yoshua Bengio 论文的 arXiv API：
https://export.arxiv.org/api/query?search_query=au:+Bengio_Yoshua&sortBy=lastUpdatedDate&sortOrder=descending&max_results=100
顺带一提，这一次我们选择在 Trae 中完成这个项目。
7 分钟，Doubao-Seed-Code 就搞定了一切。它还生成了一个 authors.txt 文件，里面包含 Geoffrey Hinton 等四位 AI 领域的传奇人物，现在我们为这份名单添加更多人物（包括近期有更新的作者），测试一下。
完美！现在，我只需要把它设置成一个定时任务，每天上午自动运行。我们再也不用担心错过前沿 AI 论文选题了。
三、最后聊点实在的：要花多少钱？
实战评测之后，终于到了最实在的部分：价格。毕竟，如果像 Claude Pro 那样有严格的用量限制或高昂的门槛，再强大的 Agentic Coder 也难以「飞入寻常百姓家」。
而在价格方面，Doubao-Seed-Code 也试图解决前文中提到的痛点。恰逢双十一，火山引擎同步推出了一个 Coding Plan 套餐包。
这个「方舟 Coding Plan」是专为开发者量身打造的 AI Coding 场景订阅服务。作为「双十一」的重头戏，它的套餐包价格非常亮眼：
Lite 套餐（适合大多数开发者）：首购首月仅需 9.9 元 / 月；用一杯咖啡的价格」，就能享受一整个月的优质编码辅助。后续续费为 40 元 / 月。
Pro 套餐（适合复杂项目开发）：首购首月仅需 49.9 元；后续续费为 200 元 / 月。
除了套餐包的巨大优惠，Doubao-Seed-Code 在调用价格上也实现了普惠开发者。它通过采用全量透明 Cache 技术，能使成本再降低 80%。不仅如此，火山引擎还为该模型推出了分层定价模式。官方表示，在实际使用场景中，综合使用成本可降低 62.7%，实现了目前国内最低价格。
总而言之，Doubao-Seed-Code 在尝试解决 Agentic Coding 路线性能问题的同时，也通过这个 Coding Plan 对前文提到的价格和用量限制痛点做出了回应。
四、强大的 Agentic Coder，更是完美平替？
从易到难再到我们日常工作中的实际问题，一场评测下来，我们认为连通四关的豆包编程模型 Doubao-Seed-Code 令人印象深刻，足称「强大」。而且很明显它与 IDE 增强路线的辅助补全不同，其核心能力更多体现在对复杂、多步骤任务的自主规划与执行上。
无论是重构屎山代码，还是挑战 C++/OpenGL 到 Python 的跨语言移植，亦或是从零孵化一只功能完备的「桌面树懒」；乃至帮我们解决 arXiv 刷论文的真实痛点，它都展现出了强大的 Agentic Coding 能力，证明了自己是 Agentic 路线的有力竞争者。
原生 256K 的长上下文能力及其背后 Coding RL Agent at Scale 的端到端强化学习训练共同构成了 Doubao-Seed-Code 应对「真实编程场景」的技术基础。
Doubao-Seed-Code 的意义还不止于技术。它不仅解决了 Agentic 路线的性能问题 ，更通过 Coding Plan 和 API 兼容性解决了开发者们在原版 Claude Code 上遇到的价格、用量限制乃至用户限制的痛点。
它不仅是一个高性能的结对工程师，也是一个高性价比、易于获取的前沿编程模型的「完美平替」。它让我们看到了 Agentic Coding 真正走向普惠、人人可用时代的可能。
有相关需求的你可以联系我们！
END
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