刚刚，豆包编程模型来了，我们用四个关卡考了考它！

文章摘要

【关 键 词】 AI编程、代码重构、长上下文、调试能力、价格优势

AI编程助手正经历从代码补全工具向具备自主规划能力的Agentic Coder演进。2025年，行业分化为IDE增强和任务委托两条技术路线，前者以GitHub Copilot为代表提升编辑效率，后者以Claude Code为核心实现多步骤任务自主执行。火山引擎推出的豆包编程模型Doubao-Seed-Code在多项权威评测中表现优异，其原生256K长上下文能力可处理跨文件复杂依赖，视觉理解功能支持参照设计稿生成代码，成为国内首个具备该特性的编程模型。

技术实现层面，该模型采用Coding RL Agent at Scale训练体系，通过万级并发沙盒会话的强化学习机制，在SWE-bench基准测试中达到SOTA水平。实战测试包含四个关键场景：在Python脚本重构中3分钟内完成代码优化并自动生成测试用例；成功将C++/OpenGL游戏跨语言重构为Python项目，耗时40分钟实现包括API转译在内的完整工程迁移；从零构建的桌面宠物程序展示了素材处理与功能实现的端到端能力；针对实际需求的论文查找器开发，7分钟完成arXiv数据抓取与格式化输出。

价格策略形成显著竞争优势，双十一推出的Coding Plan套餐包含首月9.9元的Lite版和49.9元的Pro版，结合全量透明Cache技术使综合使用成本降低62.7%。该模型通过API兼容设计实现与Claude Code生态的无缝对接，在保持Agentic Coding高性能的同时，有效解决了行业现存的价格门槛和用量限制问题，为开发者提供了具备工程级任务执行能力的替代方案。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 5145字 | 21分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★☆☆☆

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