Seed 1.6
4965°
Jalankan model ini
Penawaran / Iklan
ByteDance Seed | konteks 262.144 token | $0,25/M input, $2,00/M output. Seed 1.6 adalah model tujuan umum yang dirilis oleh tim ByteDance Seed. Model ini menggabungkan kemampuan multimodal dan pemikiran mendalam adaptif dengan jendela konteks 256K.
Panduan untuk model ini
Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan
Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh
10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap
Catatan Kapten
Catatan dari 2026-10-13
Seed 1.6 adalah model serba guna dari tim Seed ByteDance yang menangani input teks, gambar, dan video dalam jendela konteks 256K. Mode pemikiran mendalam adaptifnya memungkinkan model mengubah kedalaman penalaran tergantung pada tugas, yang berguna saat Anda membutuhkan lebih dari sekadar jawaban cepat. Dengan harga $0,25 per satu juta token input, model ini berada di ujung bawah harga model multimodal kelas depan.
Dikenal untuk
- Input multimodal: menangani teks, gambar, dan video dalam satu model.
- Pemikiran mendalam adaptif yang menyesuaikan usaha penalaran dengan tugas.
- Jendela konteks 256K — cukup untuk dokumen panjang atau percakapan yang diperpanjang.
- Biaya input rendah $0,25 per satu juta token untuk model multimodal kelas depan.
Waspadai
- Bobot tertutup, hanya API — Anda tidak dapat menjalankan ini secara lokal atau meng-host sendiri.
- Output dihargai $2,00 per satu juta token; beban kerja generasi berat bisa mahal.
- ByteDance belum mempublikasikan hasil benchmark rinci atau kartu model.
Terbaik untuk
Prompt untuk dicoba
Analisis dokumen kompleks
Saya menempelkan kontrak panjang di bawah ini. Bacalah dengan cermat, identifikasi tiga klausul yang paling mungkin menimbulkan tanggung jawab bagi pihak penerima layanan, dan jelaskan dengan bahasa sederhana mengapa masing-masing merupakan risiko. Kemudian sarankan redline singkat untuk masing-masing.
Berpikir melalui rencana rumit
Tim kecil beranggotakan lima orang perlu memigrasi basis data e-commerce yang sedang berjalan ke penyedia baru selama akhir pekan dengan downtime tidak lebih dari dua jam. Pandu saya melalui rencana langkah demi langkah, tandai tiga momen risiko tertinggi, dan sarankan pemicu rollback untuk masing-masing.
Deskripsikan dan kritik sebuah gambar
Terlampir adalah tangkapan layar dashboard data. Identifikasi apa yang ditampilkan setiap grafik, catat pilihan visualisasi data yang bisa menyesatkan pembaca, dan sarankan satu perbaikan konkret untuk setiap masalah yang Anda temukan.
Bandingkan dengan
- Seed 2.1 TurboModel hanya APIkonteks 262,144 token · $0.50/M input, $2.50/M output
- Seed 1.6 FlashModel hanya APIkonteks 262,144 token · $0.07/M input, $0.30/M output
- Seed-2.0-MiniModel hanya APIkonteks 262,144 token · $0.10/M input, $0.40/M output
- Seed-2.0-LiteModel hanya APIkonteks 262,144 token · $0.25/M input, $2.00/M output
Model teks lain dari bytedance-seed
Pertanyaan yang sering diajukan
- Bisakah saya menjalankan Seed 1.6 secara lokal?
- Tidak — bobotnya tidak dipublikasikan dan ByteDance belum merilis repositori Hugging Face, jadi hanya tersedia melalui API.
- Berapa biaya Seed 1.6 dan seberapa panjang konteksnya?
- Input dihargai $0,25 per satu juta token dan output $2,00 per satu juta token, dengan jendela konteks 262.144 token (256K).
- Apa yang membuat Seed 1.6 berbeda dari model chat standar?
- Model ini menggabungkan input multimodal — teks, gambar, dan video — dengan mode pemikiran mendalam adaptif yang menyesuaikan seberapa banyak penalaran yang diterapkan tergantung pada kompleksitas tugas.
Putusan KaptenModel multimodal yang mumpuni dengan konteks panjang asli dan harga input murah, hanya kurang karena bobot tertutup dan dokumentasi publik yang minim.
Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.
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.
Bagaimana skor ini dihitung
Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.
Glosarium: istilah yang dipakai di sini
- Skor heat
- Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
- Lantai
- 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
- Setara unduhan
- Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
- Skala log
- Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
- Suka
- Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
- Tingkat adopsi
- Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
- Diukur dan diperkirakan
- Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
- Seeder
- Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
- AI Horde
- Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
- Situs generasi
- Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
- Token OpenRouter
- Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model penuh (checkpoint)
- Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
- LoRA dan embedding
- File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
- Keluarga dan bobot
- Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
- Usia
- Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
- Dorongan keluarga
- Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
- Skor pengganti
- Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
- Baru! (masa tenggang)
- Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
- Tren
- Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
- Model biasa
- Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.
