豆包大模型 2.0 實際場景評測，有強有弱，字節太坦誠了！附OpenClaw接入教程

昨天情人節，字節發佈了新一代的大模型，豆包大模型 2.0 。

看了不少介紹，多數是解讀規格參數。

也看了一些測試，多數是生成3D網頁，雖然炫酷，但離大家實際生活和使用場景有點遠。

到底模型怎麼樣？

哪裏可以用？效果如何？優勢和劣勢分別是什麼？

帶着這些問題，喬幫主做了評測。

一句話簡單結論 ：多模態能力強，擅長做視頻理解推理，利好剪輯。工具調用穩定，接入 OpenClaw（龍蝦）和 Claude Code 運行Skill 沒問題。但前端審美不佳，代碼能力跟頂級模型有差距。

火山引擎已同步上線了API，接入教程和評測如下，建議收藏，年後折騰。

哪裏可以用？

豆包官網

https://www.doubao.com/

選擇“專家”模式，背後就是豆包 Seed 2.0 模型。

Trae 體驗最新 Seed 2.0 代碼模型

https://www.trae.cn/

火山引擎

這裏門檻稍微有點高，需要獲取API。

就可以在OpenClaw（龍蝦）中配置調用。

也可以用在Claude Code中。

下面會詳細講解方法。

測試案例

識別香料並解讀

過年燉牛肉，家裏翻出一些香料。

我手機拍照發給豆包。

提示詞：標記出所有香料的名字，給出一句話做用介紹，我要燉牛肉用

識別的相當精準，建議也很靠譜。

比如不建議放太多丁香，否則可能會發苦；白芷和良姜去腥解膩效果好等。

接入 Claude Code 測試

爲了測 Seed 2.0 多模態能力，建議先接入Claude Code。

這裏推薦個工具叫 CC Switch（全平臺支持），下載地址：

https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/tag/v3.10.3

藉助這個工具，能快速給Claude Code配第三方模型，也能隨時切換。

安裝後點“+”號，選中 DoubaoSeed。

點擊下面鏈接：

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey

去火山引擎獲取API key填入，保存後啓用。

回到 Claude Code 會換成 Doubao Seed 2.0 Code模型。

運行 Skill

運行自己寫的Skill，抓取AI領取海外Newsletter更新。

執行效果不錯。

創建 Skill

運行 Skill Creator，另外發三個火山引擎Seed 2.0 的官方API文檔

https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008?lang=zh
https://www.volcengine.com/docs/82379/1895586?lang=zh
https://www.volcengine.com/docs/82379/1902647?lang=zh

運行後創建一個名叫seed-multimodal的Skill。

我已經寫好，你可以直接下載：

https://xiangyangqiaomu.feishu.cn/wiki/IXlVw1ceEiUkxAk525FctKjinKd

調用多模態分析視頻

輸入提示詞：

調用 seed skill分析這個視頻中的所有meme片段，然後裁切成多個meme視頻【視頻路徑】

沒想到一次性全搞定了，還建了個文件夾，連文件名都和內容匹配。

視頻字幕轉寫

既然 Doubao Seed 2.0 是多模態，那麼理論上可以轉寫視頻中的文本。

於是，我找了個沒字幕的英文訪談視頻。

提示詞：

/seed-multimodal 轉錄視頻中人物對話爲文本寫入Markdown文件，另外按內容截取成多個片段：【本地視頻路徑】

順利完成任務，寫入 Markdown 文件。

也按畫面內容和主題，切成5個視頻。

接入OpenClaw並測試

如果你已安裝OpenClaw，並接入飛書。

複製下面內容（記得修改API）發給 OpenClaw 飛書機器人。



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我想給openclaw增加一個doubao seed 2.0 pro模型的配置支持cURL信息如下：
 
curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \
-H "Authorization: Bearer 換成你的API" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "input_image",
                    "image_url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/ark_demo_img_1.png"
                },
                {
                    "type": "input_text",
                    "text": "你看見了什麼？"
                }
            ]
        }
    ]
}'