AI上层能力集体塌缩，豆包1.8视觉能力崛起，逆袭密码揭秘

哈喽，大家好，今天小墨这篇科技解析，主要带大家看懂豆包大模型1.8发布背后的行业信号，通用 Agent 已成为 AI 下半场的核心叙事。

2025年的AI行业竞争，从年初DeepSeek R1和Manus开启的Agent热潮，到年底多款旗舰模型密集发布，最终清晰地回归到核心基座模型的能力比拼。

12月18日，火山引擎在上海FORCE原动力大会发布的豆包大模型1.8，正是这一行业趋势的典型印证，其以多模态Agent能力为核心的升级方向，以及同步推出的全新评估体系，为AI“下半场”的竞争划定了新赛道。

多模态Agent能力重构AI交互逻辑

豆包1.8的核心升级聚焦于通用Agent能力的系统性增强，其中最具颠覆性的是OS Agent场景的落地，让AI不仅能“思考”和“表达”，更能“看见”并直接操作数字世界。

这一突破的底层支撑，是模型从预训练阶段就采用的端到端多模态训练方案。

官方数据显示，其在ZeroBench视觉推理测试中斩获11.0的最高分，超越Gemini 3 Pro的10.0；在VLMsAreBiased基准测试中得分62.0，大幅领先同类模型。

这种原生多模态能力让OS Agent具备了全场景操作能力。在电脑、网页、移动端三大环境中，能精准执行GUI界面操作，在全球权威的BrowserComp-en测评中得分高达67.6，超越Gemini-3-Pro等顶级模型。

更重要的是，其突破了传统Agent对API接口的依赖，能直接通过视觉识别操作银行ERP、企业内网等无API系统，或绕过严格的API限制实现跨平台数据搬运，为企业自动化场景开辟了新可能。

在工具调用与思考能力上，豆包1.8进一步夯实了行业标配。

更关键的是其实现了思考模式下的工具调用，能在保留推理状态的同时完成多轮工具调用，利用历史思考内容提升长链路任务的完成质量，这一功能已在电商客服等场景落地，可自动调度商品库、计算器等工具，甚至通过高情商交互推动用户转化。

新评估体系定义AI“下半场”标准

随着行业竞争焦点转移，传统评测集的局限性日益凸显。

转向高经济价值的真实场景任务，摆脱合成任务的局限。在保障实用性的同时推进通用智能，设计高级推理、编码等新基准。

这一评估体系的落地，直指AI行业“定义问题比解决问题更重要，evaluation比training更重要”的核心趋势。

火山引擎技术人员透露，客服场景是其重点评测方向之一，这一场景因SOP获取难、验证复杂、准确性要求高而被低估，却能精准检验模型的现实适配能力。

当模型能高质量完成客服任务时，不仅能实现7×24小时高效响应，更能解锁“客服变销售”的增值价值，杭州银行基于豆包打造的“百业云”智能客服就已实现这一突破。

豆包1.8的发布也推动行业竞争进入“模型—平台—生态”的系统化阶段。

火山引擎同步推出AgentKit开发平台、HiAgent智能体工作站，以及最高可节省47%成本的“AI节省计划”，大幅降低企业Agent应用的开发门槛。

目前，其已在多行业落地标杆案例：近八成主流车企选择豆包升级智能座舱，浙江大学基于其打造的“浙大先生”智能体平台服务5万余名师生，教育机构利用其视频理解能力将课程审核效率提升83%。

截至12月，豆包大模型日均token使用量突破50万亿，超100家企业客户累计token使用量破万亿，印证了其生态号召力。