Seed 2.1 Turbo
6352°
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ByteDance Seed | 262,144 token context | $0.50/M input, $2.50/M output. Seed 2.1 Turbo ByteDance Seed का एक मल्टीमॉडल मॉडल है जो कोडिंग और लंबी अवधि के एजेंट वर्कफ़्लोज़ के लिए है। यह एंड-टू-एंड सॉफ़्टवेयर डिलीवरी, बहु-चरण कार्य निष्पादन, और दृश्य और वीडियो सामग्री की समझ के लिए उपयुक्त है, जिसमें योजना बनाना, डिबगिंग, और स्व-संशोधन की क्षमताएं शामिल हैं।
इस मॉडल के लिए गाइड
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
2026 में सबसे सस्ते 10 ChatGPT विकल्प: मुफ्त लोकल मॉडल, मुफ्त टियर और फ्लैट-रेट प्लान
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Seed 2.1 Turbo ByteDance Seed का एक मल्टीमॉडल API मॉडल है जो कोडिंग और लंबी अवधि के एजेंट वर्कफ़्लोज़ के इर्द-गिर्द बनाया गया है। इसका 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट और नेटिव वीडियो समझ इसे संकुचित कोडिंग मॉडलों से अलग बनाता है। यह डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें एंड-टू-एंड सॉफ्टवेयर डिलीवरी, मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन या विज़ुअल और वीडियो इनपुट के साथ कोड पर तर्क करने वाले मॉडल की जरूरत होती है।
के लिए जाना जाता है
- लंबी अवधि के एजेंट वर्कफ़्लोज़ जिसमें योजना, डिबगिंग और स्व-सुधार शामिल हैं।
- 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो — एक बार में बड़े कोडबेस को समाहित करने के लिए पर्याप्त।
- मल्टीमॉडल: टेक्स्ट और कोड के साथ-साथ छवियाँ और वीडियो भी संभालता है।
- सिर्फ स्निपेट पूरा करने के बजाय एंड-टू-एंड सॉफ्टवेयर डिलीवरी के लिए डिज़ाइन किया गया।
सावधान रहें
- केवल API, क्लोज्ड वेट्स — आप इसे लोकल नहीं चला सकते या मॉडल का निरीक्षण नहीं कर सकते।
- आउटपुट $2.50 प्रति मिलियन टोकन की कीमत पर एजेंटिक लूप्स में जो verbose ट्रेसेस उत्पन्न करते हैं, जल्दी महंगा हो सकता है।
- ByteDance ने मॉडल कार्ड प्रकाशित नहीं किया है, इसलिए क्षमता सीमाएँ स्वतंत्र रूप से दस्तावेज़ित नहीं हैं।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एंड-टू-एंड फीचर बिल्ड
आप Python FastAPI कोडबेस में काम कर रहे हैं। एक /export एंडपॉइंट जोड़ें जो PostgreSQL टेबल 'orders' को क्वेरी करता है, क्वेरी पैरामीटर के रूप में पास किए गए तारीख़ सीमा से फ़िल्टर करता है, और CSV फ़ाइल लौटाता है। रूट, SQL क्वेरी, रिस्पॉन्स हैंडलर और इसके लिए pytest टेस्ट लिखें। किसी भी एज केस को बताएं जिसे आप संभाल रहे हैं।
फेल हो रहे एजेंट लूप का डिबग
यहाँ एक मल्टी-स्टेप एजेंट है जो वेब खोज करता है, परिणामों का सारांश बनाता है, और रिपोर्ट लिखता है। यह चरण 1 और 2 पूरा करता है लेकिन रिपोर्ट लिखने से पहले चुपचाप रुक जाता है। लॉजिक का पता लगाएं, नियंत्रण प्रवाह कहाँ टूटता है पहचानें, सुधार प्रस्तावित करें, और प्रभावित सेक्शन को फिर से लिखें।
वीडियो फ्रेम पर तर्क करें
मैं एक UI रिकॉर्डिंग का स्क्रीनशॉट संलग्न कर रहा हूँ। उपयोगकर्ता ने एक बटन क्लिक किया लेकिन कुछ नहीं हुआ। आप जो देखते हैं उसका वर्णन करें, दृश्य स्थिति के आधार पर सबसे संभावित कारण पहचानें, और दो सबसे संभावित कोड-स्तरीय व्याख्याएँ सुझाएं जिन्हें मुझे पहले जांचना चाहिए।
की तुलना करें
- Seed 1.6केवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.25/M इनपुट, $2.00/M आउटपुट
- Seed 1.6 Flashकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.07/M इनपुट, $0.30/M आउटपुट
- Seed-2.0-Miniकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.40/M आउटपुट
- Seed-2.0-Liteकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.25/M इनपुट, $2.00/M आउटपुट
bytedance-seed से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Seed 2.1 Turbo को लोकल चला सकता हूँ?
- नहीं। ByteDance Seed ने खुले वेट्स जारी नहीं किए हैं, इसलिए मॉडल केवल API के माध्यम से उपलब्ध है और आपके अपने हार्डवेयर पर नहीं चल सकता।
- Seed 2.1 Turbo की कीमत क्या है और इसका कॉन्टेक्स्ट कितना बड़ा है?
- यह $0.50 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $2.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन की कीमत पर उपलब्ध है, साथ ही 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो है।
- Seed 2.1 Turbo एक सामान्य कोडिंग मॉडल से कैसे अलग है?
- कोड जनरेशन के अलावा, यह मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लोज़ के लिए बनाया गया है और छवि तथा वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, जिससे यह योजना, दृश्य तर्क और पुनरावृत्त स्व-सुधार वाले कार्यों के लिए अधिक उपयोगी बनता है।
कैप्टन का निर्णययदि आप API-केवल और बिना प्रकाशित मॉडल कार्ड के स्वीकार कर सकते हैं, तो लंबा कॉन्टेक्स्ट और वीडियो समझ के लिए एजेंटिक कोडिंग पाइपलाइनों के लिए एक गंभीर विकल्प।
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
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Updated Oct 22, 2026
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यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
Seed 2.1 Turbo Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
और Text / LLM मॉडलऔर Text / LLM टेक्स्ट / LLMllmbytedance-seedदृष्टिवीडियोतर्ककोडिंगएजेंट्सलंबा संदर्भ
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Qwen2 मॉडल
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