সিড ২.১ টার্বো
6352°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
ByteDance Seed | ২৬২,১৪৪ টোকেন প্রসঙ্গ | $০.৫০/মিলিয়ন ইনপুট, $২.৫০/মিলিয়ন আউটপুট। সিড ২.১ টার্বো হল ByteDance Seed-এর একটি মাল্টিমোডাল মডেল কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য। এটি এন্ড-টু-এন্ড সফটওয়্যার ডেলিভারি, বহু-ধাপ কাজ সম্পাদন এবং ভিজ্যুয়াল ও ভিডিও বিষয়বস্তু বোঝার জন্য উপযুক্ত, পরিকল্পনা, ডিবাগিং এবং স্ব-সংশোধনের ক্ষমতা সহ।
এই মডেলের গাইড
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
অক্টোবর ২০২৬-এ কীভাবে একটি AI মডেল নির্বাচন করবেন: ক্লোজড সোর্স খবর, তারপর ডাউনলোড করার যোগ্য ওপেন ওয়েটস
২০২৬ সালের ১০টি সস্তা ChatGPT বিকল্প: ফ্রি লোকাল মডেল, ফ্রি টিয়ার এবং ফ্ল্যাট-রেট প্ল্যান
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Seed 2.1 Turbo হল ByteDance Seed-এর একটি মাল্টিমোডাল API মডেল যা কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো-এর জন্য তৈরি। এর ২৬২,১৪৪ টোকেন প্রসঙ্গ এবং নেটিভ ভিডিও বোঝাপড়া এটিকে সংকীর্ণ কোডিং মডেল থেকে আলাদা করে। যারা সম্পূর্ণ সফটওয়্যার ডেলিভারি, বহু-ধাপের অটোমেশন বা কোডের পাশাপাশি ভিজ্যুয়াল ও ভিডিও ইনপুট নিয়ে যুক্তি করার মডেল চান তাদের জন্য এটি উপযুক্ত।
পরিচিত
- দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো যার মধ্যে পরিকল্পনা, ডিবাগিং এবং স্ব-সংশোধন অন্তর্ভুক্ত।
- ২৬২,১৪৪ টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো — একবারে বড় কোডবেস ধারণ করার জন্য যথেষ্ট।
- মাল্টিমোডাল: টেক্সট ও কোডের পাশাপাশি ছবি এবং ভিডিও পরিচালনা করে।
- শুধুমাত্র স্নিপেট সম্পূর্ণ করার জন্য নয়, সম্পূর্ণ সফটওয়্যার ডেলিভারির জন্য ডিজাইন করা।
সতর্ক থাকুন
- শুধুমাত্র API, ক্লোজড ওয়েটস — আপনি এটি লোকালি চালাতে বা মডেল পরীক্ষা করতে পারবেন না।
- প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $2.50 খরচ, যা এজেন্টিক লুপে দ্রুত বাড়তে পারে যেখানে বিস্তারিত ট্রেস তৈরি হয়।
- ByteDance কোনো মডেল কার্ড প্রকাশ করেনি, তাই ক্ষমতার সীমা স্বাধীনভাবে ডকুমেন্ট করা হয়নি।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
সম্পূর্ণ ফিচার তৈরি করুন
আপনি একটি Python FastAPI কোডবেসে কাজ করছেন। একটি /export এন্ডপয়েন্ট যোগ করুন যা PostgreSQL টেবিল 'orders' থেকে ডেটা নেয়, একটি তারিখ পরিসীমা অনুসারে ফিল্টার করে এবং একটি CSV ফাইল রিটার্ন করে। রুট, SQL কোয়েরি, রেসপন্স হ্যান্ডলার এবং এর জন্য একটি pytest টেস্ট লিখুন। যেকোনো এজ কেস উল্লেখ করুন যা আপনি হ্যান্ডেল করছেন।
ব্যর্থ এজেন্ট লুপ ডিবাগ করুন
এখানে একটি বহু-ধাপের এজেন্ট আছে যা ওয়েব সার্চ করে, ফলাফল সারাংশ করে এবং একটি রিপোর্ট লেখে। এটি ধাপ ১ এবং ধাপ ২ সম্পন্ন করেছে কিন্তু রিপোর্ট লেখার আগে চুপচাপ বন্ধ হয়ে গেছে। লজিক ট্রেস করুন, কোথায় কন্ট্রোল ফ্লো ভেঙেছে তা শনাক্ত করুন, একটি সমাধান প্রস্তাব করুন এবং প্রভাবিত অংশ পুনরায় লিখুন।
একটি ভিডিও ফ্রেমের উপর যুক্তি দিন
আমি একটি UI রেকর্ডিং থেকে একটি স্ক্রিনশট সংযুক্ত করছি। ব্যবহারকারী একটি বোতামে ক্লিক করেছে কিন্তু কিছু হয়নি। আপনি যা দেখছেন তা বর্ণনা করুন, দৃশ্যমান অবস্থার ভিত্তিতে সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণ শনাক্ত করুন এবং আমি প্রথমে কোন দুটি কোড-স্তরের ব্যাখ্যা পরীক্ষা করব তা প্রস্তাব করুন।
তুলনা করুন
- Seed 1.6শুধুমাত্র API মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.25/M ইনপুট, $2.00/M আউটপুট
- Seed 1.6 Flashশুধুমাত্র API মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.07/M ইনপুট, $0.30/M আউটপুট
- Seed-2.0-Miniশুধুমাত্র API মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.40/M আউটপুট
- Seed-2.0-Liteশুধুমাত্র API মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.25/M ইনপুট, $2.00/M আউটপুট
bytedance-seed থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি Seed 2.1 Turbo লোকালি চালাতে পারি?
- না। ByteDance Seed ওজন প্রকাশ করেনি, তাই মডেলটি শুধুমাত্র API-র মাধ্যমে পাওয়া যায় এবং আপনার নিজস্ব হার্ডওয়্যারে চালানো যায় না।
- Seed 2.1 Turbo-এর দাম কত এবং প্রসঙ্গ কত বড়?
- এটির দাম প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.50 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $2.50, ২৬২,১৪৪ টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো সহ।
- Seed 2.1 Turbo কীভাবে একটি সাধারণ কোডিং মডেল থেকে আলাদা?
- কোড জেনারেশনের বাইরে এটি বহু-ধাপের এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য তৈরি এবং ছবি ও ভিডিও ইনপুট গ্রহণ করে, যা পরিকল্পনা, ভিজ্যুয়াল যুক্তি এবং পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-সংশোধন জড়িত কাজের জন্য বেশি কার্যকর।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তদীর্ঘ প্রসঙ্গ এবং ভিডিও বোঝাপড়ার জন্য এজেন্টিক কোডিং পাইপলাইনের জন্য একটি গুরুতর পছন্দ, যদি আপনি শুধুমাত্র API এবং প্রকাশিত মডেল কার্ড না থাকার বিষয়টি মেনে নিতে পারেন।
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #91 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
