该模型旨在实现语言理解、数学推理、编码、视觉理解等多个领域的卓越表现，在多项基准测试中均超越GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等领先模型，尤其在中文任务和多模态能力方面。豆包1.5 Pro还引入了实时语音和视觉理解模型，增强了其处理复杂交互和提供低延迟、类人响应的能力。
豆包1.5 Pro的一大特色是其数据独立性。与许多依赖其他AI系统生成的数据的模型不同，豆包1.5 Pro完全基于专有数据进行训练，确保了更高的可靠性和原创性。这种方法反映了字节跳动对长期创新和控制其AI开发流程的承诺。
在技术规格方面，豆包1.5 Pro拥有令人印象深刻的32k + 256k tokens上下文窗口。这种广泛的上下文使模型能够处理和理解大量信息，使其适合需要大量上下文理解的复杂任务。该模型采用稀疏混合专家 (MoE) 架构，该架构以高效处理各种任务而闻名，因为它只针对每个特定输入激活模型中最相关的部分。
Doubao 1.5 Pro 的定价结构非常具有竞争力，尤其是与市场上其他领先的 AI 模型相比。每百万缓存输入令牌 0.022 美元，每百万输入令牌 0.11 美元，每百万输出令牌 0.275 美元，与竞争对手相比具有显著的成本优势。这种定价策略将 Doubao 1.5 Pro 定位为广泛用户的可访问选项，从个人开发者到大型企业。
Doubao 1.5 Pro 的主要功能
稀疏 MoE 架构：
Doubao 1.5 Pro 利用稀疏 MoE 架构，在推理过程中仅激活其一小部分参数。这种设计在保持高性能的同时显着降低了计算成本。该模型实现了 7 倍的性能提升，远远超过了 MoE 模型的 3 倍的行业标准。
多模态功能：
该模型支持文本、图像和语音输入，使其用途广泛。其视觉理解模型在文档识别、视觉推理和细粒度信息提取等任务中表现出色。实时语音模型可实现低延迟、可中断的语音对话，为用户带来流畅的体验。
卓越的基准测试性能：
Doubao 1.5 Pro 在语言理解、数学推理、编程等多个基准测试中均取得了领先成绩，尤其在中文任务中表现优异，超越众多国际竞争对手。
高效的训练和推理：
模型采用训练推理一体化设计，优化了训练和部署效率，并通过低精度量化、动态分辨率训练等技术，在保持高吞吐量和低延迟的同时，降低了硬件成本。