砸錢上春晚的底氣,來自豆包2.0扎實的技術(shù)實力。
作者|古甘
編輯|楊舟
去年春節(jié),DeepSeek升級了中國大模型競爭;今年春節(jié),中國AI戰(zhàn)火向上燒到應(yīng)用層。千問、元寶和文心等多家大廠旗下的AI應(yīng)用,在春節(jié)累計投入超50億資金吸引用戶,爭搶新時代的AI船票。
但如果把今年春節(jié)的AI營銷簡單理解為“又一輪紅包大戰(zhàn)”,其實容易誤讀這場競爭的底層邏輯。
表面看,玩法仍然熟悉:冠名春晚、紅包裂變、補貼拉新,這些都延續(xù)移動互聯(lián)網(wǎng)時代的流量打法。誰能在最短時間內(nèi)獲取最多用戶,誰就更有機(jī)會鎖定未來生態(tài)。
但AI時代的競爭,不再完全遵循這一邏輯。
大模型競爭的核心變量并非單純?nèi)栈钜?guī)模,而是技術(shù)突破與真實生產(chǎn)力。即便是日活過億的產(chǎn)品,只要出現(xiàn)技術(shù)代際躍遷,也可能迅速被替代。
這意味著,春節(jié)營銷所帶來的流量高峰,并不天然對應(yīng)長期留存。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,因為社交關(guān)系、內(nèi)容沉淀與數(shù)據(jù)資產(chǎn)會形成天然護(hù)城河。但在AI技術(shù)尚未完全收斂的階段,用戶忠誠度極低。真正決定留存的,從來不是補貼力度,而是產(chǎn)品是否足夠好用。
這也使DAU的重要性需要全新定義。
在打車、外賣等平臺競爭時代,用戶數(shù)量直接決定勝負(fù);而在大模型競爭中,低粘性用戶規(guī)模的價值有限。更有意義的是深度使用與真實付費,當(dāng)用戶愿意長期依賴某一模型完成復(fù)雜任務(wù),甚至付費訂閱,這類用戶才構(gòu)成真正的留存資產(chǎn)。
換句話說,AI時代的DAU更接近“生產(chǎn)力活躍度”,而非單純訪問頻次。這也解釋了為何各家在春節(jié)節(jié)點大規(guī)模砸錢拉新用戶的同時,幾乎同步推進(jìn)底層模型升級。
春節(jié)前夕,國內(nèi)大模型行業(yè)迎來密集迭代窗口。千問斥資數(shù)十億元加速生態(tài)構(gòu)建,元寶依托社交關(guān)系鏈強化入口,而字節(jié)跳動則選擇在春晚流量高峰前后完成模型能力的跨代躍遷。
2月14日,在連續(xù)發(fā)布Seedance 2.0視頻模型、Seedream 5.0 Lite圖像模型后,字節(jié)正式推出豆包大模型2.0系列。官方將其定位為面向大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境優(yōu)化的一次系統(tǒng)性升級,核心目標(biāo)是提升復(fù)雜真實任務(wù)的執(zhí)行能力。
這是豆包自2024年5月發(fā)布以來首次跨代升級。在春晚倒計時這一國民級流量節(jié)點,字節(jié)“三箭齊發(fā)”,全棧AI布局野心盡顯。

春晚只是豆包2.0的起點
微信用“搖一搖”改寫了春晚互動形態(tài),互聯(lián)網(wǎng)紅包大戰(zhàn)自此成為春晚的固定節(jié)目。誰能把春晚流量轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品留存,誰就更接近下一個國民級入口。
但今年,用戶不再只是搖晃手機(jī)搶紅包,而是輸入一段文字、說出一句祝福,就能即時生成專屬的新春圖景。春晚互動從“流量分發(fā)”轉(zhuǎn)向“內(nèi)容共創(chuàng)”。
字節(jié)跳動正是這場轉(zhuǎn)變背后的技術(shù)推手。
豆包視頻生成模型 Seedance 2.0、圖像創(chuàng)作模型 Seedream,以及語音模型被深度應(yīng)用于春晚節(jié)目制作與互動環(huán)節(jié)。從舞臺影像到全民互動,生成、理解與表達(dá)能力第一次在同一國民級舞臺完成協(xié)同。
數(shù)據(jù)顯示,除夕當(dāng)天豆包AI互動總數(shù)達(dá) 19億次,“豆包過年”活動生成超過5000萬張新春頭像、1億條祝福內(nèi)容。
但更值得注意的時間點,是2月14日,除夕前一天豆包大模型2.0正式發(fā)布。春晚因此不僅是曝光場,更是一場國民級產(chǎn)品壓力測試。
一條驗證線發(fā)生在舞臺之上。

2026年春晚成為國產(chǎn)AI技術(shù)的“全民秀場”。節(jié)目《馭風(fēng)歌》中,以馬為元素的水墨長卷由 Seedance 2.0 動態(tài)生成。此前導(dǎo)演組嘗試多款國際視頻模型,均難以精準(zhǔn)把握水墨留白與構(gòu)圖邏輯。而 Seedance 2.0 在保持水墨筆觸神韻時,還做到“形神兼?zhèn)洹薄?/p>
與此同時,多家機(jī)器人品牌參與表演,背后均有火山引擎的技術(shù)支持。
以宇樹機(jī)器人為例,此次參與春晚表演以及豆包APP 春晚互動抽獎送出的宇樹 G1人形機(jī)器人,搭載了豆包大模型和豆包語音合成模型,使其具備更擬人的音色、更自然的語音交互。
另一條驗證線發(fā)生在用戶互動層面。
19 億次互動,不只是流量數(shù)據(jù),更是模型能力在高并發(fā)環(huán)境下的真實調(diào)用記錄。在這一節(jié)點,豆包完成了一次身份躍遷:從聊天框里的AI搭子,走向被廣泛調(diào)用的國民級AI助手。
但字節(jié)顯然并不滿足于此。
春晚帶來的用戶增長,能否轉(zhuǎn)化為長期留存,最終取決于豆包2.0在真實場景中的生產(chǎn)力價值:能否處理復(fù)雜任務(wù)、調(diào)用多工具、連接多終端,真正成為用戶工作與生活中的智能執(zhí)行中樞。
換句話說,字節(jié)給了豆包一次站上國民舞臺的機(jī)會,但決定這波流量能否沉淀的,是2.0的 Agent執(zhí)行能力。
從這個意義上看,春節(jié)流量只是起點,而跨代的Agent升級,才是決定豆包能走多遠(yuǎn)的關(guān)鍵變量。

換腦開啟Agent跨代升級
春晚只是能力被看見的時刻。
2 月中旬的模型三連發(fā),才是豆包真正完成“換腦”的關(guān)鍵。無論是Seedance 2.0 在春晚舞臺的驚艷亮相,還是Seedream在理解與推理層面的顯著進(jìn)步,最終構(gòu)成底座的仍是隨后發(fā)布的豆包大模型 2.0 系列。
豆包大模型2.0的升級,核心并非單點能力提升,而是面向大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境的系統(tǒng)性優(yōu)化。這是其自2024年5月發(fā)布以來,首次明確意義上的跨代版本躍遷。
這次“換腦”,首先發(fā)生在推理結(jié)構(gòu)上。
在推理與數(shù)學(xué)等評測維度中,豆包 2.0 已進(jìn)入與 Gemini 3 Pro 同一梯隊區(qū)間。但比榜單更關(guān)鍵的,是其在真實任務(wù)執(zhí)行中的穩(wěn)定性:模型能夠完成復(fù)雜需求拆解,建立因果鏈條,進(jìn)行多步規(guī)劃,并在輸出前進(jìn)行自檢校驗。
對Agent來說,這意味著“思考”從一次性回答,變成可持續(xù)推進(jìn)的執(zhí)行骨架。
推理決定模型“能想多深”,多模態(tài)能力則決定它“能看多廣”。

豆包2.0的多模態(tài)升級,明顯對準(zhǔn)生產(chǎn)環(huán)境輸入:截圖識別、復(fù)雜文檔解析、圖表理解與流程圖閱讀被重點優(yōu)化。在空間理解MMSIBench、運動理解MotionBench、視頻理解VideoMME等評測集中,其綜合表現(xiàn)已進(jìn)入第一梯隊;圖表理解CharXiv-RQ 能力亦明顯提升。
但評測只是表層。
在工程可用性上,模型對時間序列與運動變化的理解能力被強化,對“動作、節(jié)奏、狀態(tài)變化”的捕捉更為穩(wěn)定。這使其能夠進(jìn)入實時視頻流分析、環(huán)境感知與動態(tài)決策場景。
例如在長視頻交互中,模型可作為AI助手完成環(huán)境判斷、動作糾錯與主動提示,從被動問答升級為過程指導(dǎo),可應(yīng)用于健身陪練、穿搭輔助等陪伴式場景。
當(dāng)空間理解與運動理解能力提升后,模型不僅能識別畫面“有什么”,還更容易判斷“它們之間如何關(guān)聯(lián)、如何運動、如何作用”。這使多模態(tài)感知不再是展示能力,而成為執(zhí)行決策的輸入來源。
但Agent能否進(jìn)入生產(chǎn)系統(tǒng),真正的門檻仍在任務(wù)鏈完整性。
過去多數(shù) Agent 方案依賴外掛插件或外層工作流拼接。模型負(fù)責(zé)理解,工具負(fù)責(zé)執(zhí)行,長鏈路任務(wù)中極易出現(xiàn)上下文斷裂、目標(biāo)漂移或輸出失控。
豆包2.0的變化在于,多Skills調(diào)用、Function Call、搜索與結(jié)構(gòu)化輸出能力,被原生納入模型推理過程。工具調(diào)用不再是外層補丁,而成為思考鏈條的一部分。

結(jié)構(gòu)化輸出與長上下文管理能力的提升,本質(zhì)是在修復(fù)Agent執(zhí)行中的“斷片”問題。讓模型在更長任務(wù)周期中保持狀態(tài)連續(xù),理解當(dāng)前步驟在整體流程中的位置。
這種持續(xù)狀態(tài)感,正是 Agent 從演示走向生產(chǎn)的分水嶺。

開啟萬物豆包時代
今年春晚,豆包送出超過10萬份科技好禮。更關(guān)鍵的是,這些硬件幾乎全部接入豆包大模型。

手機(jī)、機(jī)器人、智能音箱、家電終端,被納入同一套 AI 交互體系之中。這并不是一次簡單的“品牌露出”,而是一場面向全民的終端驗證。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,入口意味著“被打開的App”。而在大模型時代,入口的含義正在發(fā)生變化。它不再只存在于屏幕之內(nèi),而開始嵌入終端之中。
當(dāng) AI 既存在于手機(jī)應(yīng)用,也存在于汽車中控、機(jī)器人軀體、家電語音模塊時,用戶接觸 AI 的路徑將從“打開應(yīng)用”轉(zhuǎn)向“進(jìn)入場景”。
春晚舞臺因此既是內(nèi)容秀場,也是一場終端能力展。這種終端擴(kuò)張的底氣,來自模型在產(chǎn)業(yè)側(cè)的滲透深度。
截至2025年底,豆包大模型累計服務(wù)上百萬家企業(yè)與開發(fā)者,覆蓋汽車、手機(jī)、教育、金融、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)。Token調(diào)用規(guī)模達(dá)到極高量級,企業(yè)側(cè)調(diào)用持續(xù)增長。這意味著,模型能力早已不止存在于消費端應(yīng)用,而是在產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中持續(xù)運轉(zhuǎn)。
從產(chǎn)品策略上看,豆包2.0提供 Pro、Lite、Mini 多規(guī)格的通用Agent 模型,以及Code專用模型,覆蓋不同延遲、成本與推理強度需求。
這種分層結(jié)構(gòu)帶來的靈活部署和更具性價比的成本,本質(zhì)是在為“規(guī)?;渴稹睖?zhǔn)備彈性空間。既能滿足高強度推理場景,也能適配終端側(cè)的低時延需求。
當(dāng)模型具備跨場景部署能力,終端就不再是展示窗口,而成為調(diào)度節(jié)點。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,入口爭奪的是流量分發(fā)權(quán);在大模型時代,入口爭奪的是場景調(diào)度權(quán)。誰的模型能夠嵌入更多真實世界的硬件與系統(tǒng),誰就更接近下一個階段的控制中樞。
因此,與其比較哪家AI應(yīng)用年底擁有更多日活,不如觀察哪家模型正在進(jìn)入更多終端。
當(dāng)AI成為終端默認(rèn)能力,而不是被主動打開的工具,競爭的維度也隨之改變。
春晚帶來的流量,是豆包成為“國民助手”的起點;2.0的跨代升級,則為其提供執(zhí)行能力;
而終端生態(tài)的鋪開,才真正決定它能否成為萬物入口。
如果說 2026 年春節(jié)是 AI 大模型集體亮相的高光時刻,那么對豆包而言,這或許只是一個能力周期的開端。
從聊天工具,到國民助手,再到終端底座,登上春晚的豆包,正在開啟屬于自己的2.0階段。
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