豆包进入2.0阶段，字节不想只赢AI春节档

砸钱上春晚的底气，来自豆包2.0扎实的技术实力。

作者|古甘

编辑|杨舟

去年春节，DeepSeek升级了中国大模型竞争；今年春节，中国AI战火向上烧到应用层。千问、元宝和文心等多家大厂旗下的AI应用，在春节累计投入超50亿资金吸引用户，争抢新时代的AI船票。

但如果把今年春节的AI营销简单理解为“又一轮红包大战”，其实容易误读这场竞争的底层逻辑。

表面看，玩法仍然熟悉：冠名春晚、红包裂变、补贴拉新，这些都延续移动互联网时代的流量打法。谁能在最短时间内获取最多用户，谁就更有机会锁定未来生态。

但AI时代的竞争，不再完全遵循这一逻辑。

大模型竞争的核心变量并非单纯日活规模，而是技术突破与真实生产力。即便是日活过亿的产品，只要出现技术代际跃迁，也可能迅速被替代。

这意味着，春节营销所带来的流量高峰，并不天然对应长期留存。

在移动互联网时代，因为社交关系、内容沉淀与数据资产会形成天然护城河。但在AI技术尚未完全收敛的阶段，用户忠诚度极低。真正决定留存的，从来不是补贴力度，而是产品是否足够好用。

这也使DAU的重要性需要全新定义。

在打车、外卖等平台竞争时代，用户数量直接决定胜负；而在大模型竞争中，低粘性用户规模的价值有限。更有意义的是深度使用与真实付费，当用户愿意长期依赖某一模型完成复杂任务，甚至付费订阅，这类用户才构成真正的留存资产。

换句话说，AI时代的DAU更接近“生产力活跃度”，而非单纯访问频次。这也解释了为何各家在春节节点大规模砸钱拉新用户的同时，几乎同步推进底层模型升级。

春节前夕，国内大模型行业迎来密集迭代窗口。千问斥资数十亿元加速生态构建，元宝依托社交关系链强化入口，而字节跳动则选择在春晚流量高峰前后完成模型能力的跨代跃迁。

2月14日，在连续发布Seedance 2.0视频模型、Seedream 5.0 Lite图像模型后，字节正式推出豆包大模型2.0系列。官方将其定位为面向大规模生产环境优化的一次系统性升级，核心目标是提升复杂真实任务的执行能力。

这是豆包自2024年5月发布以来首次跨代升级。在春晚倒计时这一国民级流量节点，字节“三箭齐发”，全栈AI布局野心尽显。

春晚只是豆包2.0的起点

微信用“摇一摇”改写了春晚互动形态，互联网红包大战自此成为春晚的固定节目。谁能把春晚流量转化为产品留存，谁就更接近下一个国民级入口。

但今年，用户不再只是摇晃手机抢红包，而是输入一段文字、说出一句祝福，就能即时生成专属的新春图景。春晚互动从“流量分发”转向“内容共创”。

字节跳动正是这场转变背后的技术推手。

豆包视频生成模型 Seedance 2.0、图像创作模型 Seedream，以及语音模型被深度应用于春晚节目制作与互动环节。从舞台影像到全民互动，生成、理解与表达能力第一次在同一国民级舞台完成协同。

数据显示，除夕当天豆包AI互动总数达 19亿次，“豆包过年”活动生成超过5000万张新春头像、1亿条祝福内容。

但更值得注意的时间点，是2月14日，除夕前一天豆包大模型2.0正式发布。春晚因此不仅是曝光场，更是一场国民级产品压力测试。

一条验证线发生在舞台之上。

2026年春晚成为国产AI技术的“全民秀场”。节目《驭风歌》中，以马为元素的水墨长卷由 Seedance 2.0 动态生成。此前导演组尝试多款国际视频模型，均难以精准把握水墨留白与构图逻辑。而 Seedance 2.0 在保持水墨笔触神韵时，还做到“形神兼备”。

与此同时，多家机器人品牌参与表演，背后均有火山引擎的技术支持。

以宇树机器人为例，此次参与春晚表演以及豆包APP 春晚互动抽奖送出的宇树 G1人形机器人，搭载了豆包大模型和豆包语音合成模型，使其具备更拟人的音色、更自然的语音交互。

另一条验证线发生在用户互动层面。

19 亿次互动，不只是流量数据，更是模型能力在高并发环境下的真实调用记录。在这一节点，豆包完成了一次身份跃迁：从聊天框里的AI搭子，走向被广泛调用的国民级AI助手。

但字节显然并不满足于此。

春晚带来的用户增长，能否转化为长期留存，最终取决于豆包2.0在真实场景中的生产力价值：能否处理复杂任务、调用多工具、连接多终端，真正成为用户工作与生活中的智能执行中枢。

换句话说，字节给了豆包一次站上国民舞台的机会，但决定这波流量能否沉淀的，是2.0的 Agent执行能力。

从这个意义上看，春节流量只是起点，而跨代的Agent升级，才是决定豆包能走多远的关键变量。

换脑开启Agent跨代升级

春晚只是能力被看见的时刻。

2 月中旬的模型三连发，才是豆包真正完成“换脑”的关键。无论是Seedance 2.0 在春晚舞台的惊艳亮相，还是Seedream在理解与推理层面的显著进步，最终构成底座的仍是随后发布的豆包大模型 2.0 系列。

豆包大模型2.0的升级，核心并非单点能力提升，而是面向大规模生产环境的系统性优化。这是其自2024年5月发布以来，首次明确意义上的跨代版本跃迁。

这次“换脑”，首先发生在推理结构上。

在推理与数学等评测维度中，豆包 2.0 已进入与 Gemini 3 Pro 同一梯队区间。但比榜单更关键的，是其在真实任务执行中的稳定性：模型能够完成复杂需求拆解，建立因果链条，进行多步规划，并在输出前进行自检校验。

对Agent来说，这意味着“思考”从一次性回答，变成可持续推进的执行骨架。

推理决定模型“能想多深”，多模态能力则决定它“能看多广”。

豆包2.0的多模态升级，明显对准生产环境输入：截图识别、复杂文档解析、图表理解与流程图阅读被重点优化。在空间理解MMSIBench、运动理解MotionBench、视频理解VideoMME等评测集中，其综合表现已进入第一梯队；图表理解CharXiv-RQ 能力亦明显提升。

但评测只是表层。

在工程可用性上，模型对时间序列与运动变化的理解能力被强化，对“动作、节奏、状态变化”的捕捉更为稳定。这使其能够进入实时视频流分析、环境感知与动态决策场景。

例如在长视频交互中，模型可作为AI助手完成环境判断、动作纠错与主动提示，从被动问答升级为过程指导，可应用于健身陪练、穿搭辅助等陪伴式场景。

当空间理解与运动理解能力提升后，模型不仅能识别画面“有什么”，还更容易判断“它们之间如何关联、如何运动、如何作用”。这使多模态感知不再是展示能力，而成为执行决策的输入来源。

但Agent能否进入生产系统，真正的门槛仍在任务链完整性。

过去多数 Agent 方案依赖外挂插件或外层工作流拼接。模型负责理解，工具负责执行，长链路任务中极易出现上下文断裂、目标漂移或输出失控。

豆包2.0的变化在于，多Skills调用、Function Call、搜索与结构化输出能力，被原生纳入模型推理过程。工具调用不再是外层补丁，而成为思考链条的一部分。

结构化输出与长上下文管理能力的提升，本质是在修复Agent执行中的“断片”问题。让模型在更长任务周期中保持状态连续，理解当前步骤在整体流程中的位置。

这种持续状态感，正是 Agent 从演示走向生产的分水岭。

开启万物豆包时代

今年春晚，豆包送出超过10万份科技好礼。更关键的是，这些硬件几乎全部接入豆包大模型。

手机、机器人、智能音箱、家电终端，被纳入同一套 AI 交互体系之中。这并不是一次简单的“品牌露出”，而是一场面向全民的终端验证。

在移动互联网时代，入口意味着“被打开的App”。而在大模型时代，入口的含义正在发生变化。它不再只存在于屏幕之内，而开始嵌入终端之中。

当 AI 既存在于手机应用，也存在于汽车中控、机器人躯体、家电语音模块时，用户接触 AI 的路径将从“打开应用”转向“进入场景”。

春晚舞台因此既是内容秀场，也是一场终端能力展。这种终端扩张的底气，来自模型在产业侧的渗透深度。

截至2025年底，豆包大模型累计服务上百万家企业与开发者，覆盖汽车、手机、教育、金融、互联网等多个行业。Token调用规模达到极高量级，企业侧调用持续增长。这意味着，模型能力早已不止存在于消费端应用，而是在产业系统中持续运转。

从产品策略上看，豆包2.0提供 Pro、Lite、Mini 多规格的通用Agent 模型，以及Code专用模型，覆盖不同延迟、成本与推理强度需求。

这种分层结构带来的灵活部署和更具性价比的成本，本质是在为“规模化部署”准备弹性空间。既能满足高强度推理场景，也能适配终端侧的低时延需求。

当模型具备跨场景部署能力，终端就不再是展示窗口，而成为调度节点。

在移动互联网时代，入口争夺的是流量分发权；在大模型时代，入口争夺的是场景调度权。谁的模型能够嵌入更多真实世界的硬件与系统，谁就更接近下一个阶段的控制中枢。

因此，与其比较哪家AI应用年底拥有更多日活，不如观察哪家模型正在进入更多终端。

当AI成为终端默认能力，而不是被主动打开的工具，竞争的维度也随之改变。

春晚带来的流量，是豆包成为“国民助手”的起点；2.0的跨代升级，则为其提供执行能力；

而终端生态的铺开，才真正决定它能否成为万物入口。

如果说 2026 年春节是 AI 大模型集体亮相的高光时刻，那么对豆包而言，这或许只是一个能力周期的开端。

从聊天工具，到国民助手，再到终端底座，登上春晚的豆包，正在开启属于自己的2.0阶段。