正文：
字节跳动旗下火山引擎近期对豆包主力模型进行了版本迭代，推出了新版 doubao-seed-2-1-pro-260915。新版本主打推理效率优化与硬核能力打磨。本文评测基于非线智能 ReLE 榜单中的 260915 版，并以同系列的上一代参照版本 doubao-seed-2-1-pro-260628 展开对比，全面考察其中文综合准确率、响应延迟与实际调用成本。
本次评测聚焦中文综合应用场景，覆盖教育、医疗与心理健康、金融、法律与行政公务、推理与数学计算、语言与指令遵从、Agent与工具调用、coding 八大核心板块，重点检验模型在通用业务场景下的真实落地水准。
doubao-seed-2-1-pro-260915版本表现：
- 测试题数：约1.5万
- 总分（准确率）：73.9%
- 平均耗时（每次调用）：90s
- 平均token（每次调用消耗的token）：3094
- 平均花费（每千次调用的人民币花费）：85.7元
1、新旧对决
与 260628 版相比，260915 版在本次中文综合评测中呈现出极具特色的变化：输出更精炼、耗时与花费大幅降低超七成，但综合准确率出现微幅回调（-0.9 个百分点），细分板块呈现“代码数学稳步增强、语言指令明显回调”的分化特征。
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格单位： 元/百万token
- 总分和名次：综合准确率由 74.8% 微降至 73.9%（-0.9 个百分点）；在当前总榜中的综合名次由第 14 位调整至第 22 位。
- coding 与数理能力稳步提升：代码能力（coding）从 61.5% 提升至 66.5%（+5.0 个百分点），是全场进步最大的板块；推理与数学计算从 81.5% 提升至 83.5%（+2.0 个百分点），教育板块从 65.6% 提升至 67.2%（+1.6 个百分点）。这表明新版在严谨逻辑推导与编程生成上进行了针对性强化。
- 语言与指令遵从出现明显回调：该板块从 78.4% 降至 68.9%（-9.5 个百分点），是八大板块中波动最为显著的一项。在大幅精简思考与输出长度后，模型对多重约束条件、严格负向限制及特定输出格式的遵循稳定性有所下降，在复杂格式化业务场景中需予以重点关注。
- 其余垂直领域小幅波动：金融从 91.1% 调至 88.2%（-2.9 个百分点），医疗与心理健康从 91.6% 调至 90.0%（-1.6 个百分点），Agent 与工具调用从 62.2% 调至 60.8%（-1.4 个百分点）；法律与行政公务则继续稳定在 87.3% 的高位。
- 耗时大幅缩短近七成：单次调用平均耗时从 276s 骤降至 90s（减少 186s，降幅达 67.4%）；平均生成 token 从 10677 压缩至 3094（减少 7583，降幅达 71.0%）。回答冗余度被大幅剔除，推理效率提升极为显著。
- 单价未变，实际调用花费暴跌 72.6%：表内输出单价维持在 30 元/百万token 不变，但由于生成 token 量大幅收敛，每千次调用的平均花费从 313.2 元大幅跳水至 85.7 元（降幅高达 72.6%），成功将 Pro 版本的综合调用成本拉入百元以内。
2、横向对比
降本提速之后，doubao-seed-2-1-pro-260915 成功进入了百元以内的成本效率比区间。将它置于当前总榜坐标系中，可以更直观地观察其在准确率、响应延迟与成本上的定位：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格单位： 元/百万token
同成本档位对比
- 在 75 至 100 元/千次调用的相近成本组中，doubao-seed-2-1-pro-260915（73.9%，85.7元）落后于同区间的顶尖选手：低于 claude-opus-5.5（78.6%，98.9元）、qwen3.7-max（76.9%，99元）、gemini-3.8-flash（76.2%，76.9元）以及 deepseek-v4-pro（74.9%，94.1元）。
- 响应耗时处于中等水平：260915 版平均耗时 90s，虽比 deepseek-v4-pro（145s）更快捷，但明显长于 gemini-3.8-flash（18s）、claude-opus-5.5（24s）与 qwen3.7-max（51s）。
- 同分不同权的成本取舍：gemini-3.5-flash（73.9%，151.2元，13s）与 260915 版总分完全相同。豆包千次调用花费便宜了 65.5 元，但在平均耗时上多出 77s，展现出极具差异化的成本与延迟权衡。
豆包系列对比
- 对照同批次 Lite：doubao-seed-2-1-lite-260915 为 72.6%、9元/千次调用（平均耗时 96s）。Pro 版本综合准确率高出 1.3 个百分点、耗时相当，但调用花费约为 Lite 的 9.5 倍。对于纯粹跑批或大吞吐通用任务，Lite 依然拥有极高的成本效率比。
- 对照此前 Turbo：doubao-seed-2-1-turbo-260628 为 73.0%、136.3元（平均耗时 218s）。260915 版 Pro 不仅总分高出 0.9 个百分点，且千次花费下降 37%、耗时减少近六成，全面实现了对旧版 Turbo 的代际超越。
- 对照 doubao-seed-evolving：该高配版本为 75.5%、304.7元（平均耗时 267s）。260915 版 Pro 准确率低 1.6 个百分点，但调用花费直接降低了 72%、耗时缩短了 66%，大幅降低了企业调用门槛。
开源模型参照
- 低成本开源选手表现抢眼：开源阵营中的 deepseek-v4.1-flash（74.4%，20.7元，26s）在总分、花费和响应速度三项指标上均展现出明显优势；glm-5.3-flash（74.2%，12.7元，128s）总分高出 0.3 个百分点且成本极低，但等待耗时相对较长。
- 预算敏感型场景的权衡：qwen3.5-plus（73.3%，22.9元，57s）总分仅比 260915 版低 0.6 个百分点，但千次调用花费便宜了 62.8 元、耗时缩短 33s。对于追求极致成本控制的业务，结合实际业务集进行细分评测尤为关键。
- 商业API与自建算力的选型考量：商业 API 提供了开箱即用的免运维体验与弹性扩缩容能力；若企业考虑本地部署开源权重，则需结合私有化数据安全需求、GPU 显卡采购及运维成本综合测算总体拥有成本
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快速接入代码如下：
# eounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.nonelinear.com.cn/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="doubao-seed-2-1-pro-260915",
messages=[
{"role": "user", "content": "分析以下项目材料，分别列出关键结论、证据和待确认事项"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)