Puis-je exécuter Seed 2.0 Code localement ?

Non. ByteDance Seed n'a pas publié les poids ouverts pour ce modèle, il est donc accessible uniquement via API et ne peut pas être auto-hébergé.

Quel est le coût et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?

Le tarif est de 0,50 $ par million de tokens en entrée et 3,00 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 262 144 tokens.

Qu'est-ce qui le différencie d'un modèle de codage généraliste ?

Seed 2.0 Code est optimisé spécifiquement pour les pipelines de codage agentiques et le travail frontend, et a été testé avec des outils comme Claude Code et Kilo, plutôt que positionné comme un assistant polyvalent.

Seed 2.0 Code

1396°

#llm #bytedance-seed #vision #vidéo #raisonnement #programmation

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ByteDance Seed | contexte de 262 144 tokens | 0,50 $/M en entrée, 3,00 $/M en sortie. Seed 2.0 Code est un modèle de ByteDance Seed optimisé pour le codage agentique. Il est adapté au développement frontend, aux tâches de programmation multilingue et aux workflows d’agents de codage dans des outils tels que Claude Code, Kilo et OpenCode.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Seed 2.0 Code est le modèle de codage dédié de ByteDance Seed, construit autour de flux de travail agentiques plutôt que de complétions one-shot. Il cible le travail frontend et la programmation multilingue, et s'intègre avec des outils comme Claude Code, Kilo et OpenCode. Si vous exécutez des pipelines de codage automatisés ou avez besoin d'un modèle performant sur plusieurs langages, il mérite un coup d'œil.

Connu pour

Conçu spécifiquement pour les flux de travail de codage agentiques, pas seulement l'autocomplétion.
Adapté aux tâches de développement frontend.
Gère la programmation multilingue sur plusieurs langages.
Fenêtre de contexte de 256 K tokens pour accueillir de grandes bases de code.
Intégration native testée avec Claude Code, Kilo et OpenCode.

Attention à

Poids non publics ; accès via API uniquement, pas de déploiement local.
Les tokens de sortie coûtent 3,00 $/M, ce qui peut vite s'accumuler dans des boucles agentiques à forte génération.
Des tags vision et vidéo sont listés, mais le fabricant n'a pas publié de détails sur ces capacités.

Idéal pour

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Contexte long

Prompts à essayer

Refactoriser un composant React

Voici un composant React qui récupère des données utilisateur et affiche un tableau. Il mélange la logique de récupération de données avec le rendu et n'a pas de gestion d'erreur. Refactorez-le : séparez les responsabilités dans un hook personnalisé, ajoutez des états de chargement et d'erreur, et convertissez les styles en ligne en module CSS. Retournez les fichiers complets mis à jour.

Construire un outil CLI multi-étapes

Écrivez un outil CLI Node.js qui accepte un chemin de répertoire, scanne récursivement tous les fichiers .ts, trouve toute fonction de plus de 50 lignes, et génère un rapport listant le chemin du fichier, le nom de la fonction et le nombre de lignes. Utilisez uniquement la bibliothèque standard Node. Incluez un bref commentaire d'utilisation en tête.

Déboguer une condition de course async

J'ai une fonction Python async qui lance trois tâches concurrentes avec asyncio.gather. Parfois, le résultat d'une tâche écrase celui d'une autre dans un dictionnaire partagé. Expliquez pourquoi cela arrive, montrez une reproduction minimale, puis réécrivez la fonction pour éviter cette condition de course.

Comparer avec

Seed 2.1 Turbo
Modèle uniquement API
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.50/M, sortie $2.50/M
Seed 1.6
Modèle uniquement API
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.25/M, sortie $2.00/M
Seed 1.6 Flash
Modèle uniquement API
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.07/M, sortie $0.30/M
Seed-2.0-Mini
Modèle uniquement API
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.40/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter Seed 2.0 Code localement ?: Non. ByteDance Seed n'a pas publié les poids ouverts pour ce modèle, il est donc accessible uniquement via API et ne peut pas être auto-hébergé.
Quel est le coût et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?: Le tarif est de 0,50 $ par million de tokens en entrée et 3,00 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 262 144 tokens.
Qu'est-ce qui le différencie d'un modèle de codage généraliste ?: Seed 2.0 Code est optimisé spécifiquement pour les pipelines de codage agentiques et le travail frontend, et a été testé avec des outils comme Claude Code et Kilo, plutôt que positionné comme un assistant polyvalent.

Verdict du capitaine
Un modèle de codage agentique ciblé qui mérite d'être testé si vous exécutez des pipelines automatisés, bien que le coût de sortie nécessite une attention dans les boucles à forte génération.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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