豆包大模型“考上”清北的背后

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文章摘要

豆包大模型1.6（Seed 1.6-Thinking）在2025年高考中取得了文科683分、理科648分的成绩，位列全球顶级通用大语言模型的前列，具备冲击清华和北大的实力。这一成绩不仅展示了AI在高考中的表现，更揭示了其在复杂认知任务中的潜力。豆包1.6的成功得益于其两项关键能力的提升：“深度思考”和“多模态+超长上下文（256K）”。多模态能力使模型能够同时处理视觉与文本信息，而超长上下文则提供了全局记忆，使其能够一次性消化整卷试题，避免了信息遗漏。

在具体科目中，豆包1.6展现了强大的语言理解和表达能力，尤其在语文和英语科目中表现突出。模型能够综合长篇文章内容并进行逻辑分析，推断隐含信息，输出结构严谨的篇章。在数学与物理学科，模型通过链式推理逐步求解，每一步都有条不紊，展现了“深度思考”的价值。化学和生物科目中，模型通过视觉—语言深度融合训练，具备了从像素中提取关键信息并准确理解的能力。高清图像的引入使模型在化学、生物两科成绩猛增近30分，充分展示了多模态推理的潜力。

豆包1.6的成功不仅限于高考，其通用能力在多个行业中展现了应用潜力。在金融领域，模型能够处理冗长的财务报表和财政法规，捕捉潜在风险；在医疗行业，模型能够整合病历文本和影像资料，进行复杂推理，输出清晰的诊疗建议；在软件工程中，模型能够全局查看代码，定位隐蔽bug；在工业制造中，模型能够整合多源信息，进行故障溯因。这些应用场景都面临信息跨度大、推理难度高的挑战，而豆包1.6通过超长上下文融合多模态信息，配以自适应深度思考能力，给出了解决跨行业普适性挑战的较优解。

豆包1.6的背后是火山引擎云架构的支持，其弹性算力架构能够在峰值流量下从容应对，确保模型响应稳定迅捷。火山引擎通过参数与算力解耦、KV缓存复用、异构硬件适配等技术，大幅提升了单卡推理吞吐，降低了单位调用的综合成本。豆包1.6的推理、语言、视觉能力经过云基建的二次打包，化作一个个直接调用的功能接口，开发者只需聚焦业务本身，就能让应用具备智能特长。这种“把底层魔法改造成上层开关”的设计，使得豆包1.6的能力能够广泛应用于各行各业，成为解决复杂问题的通用引擎。