ByteDance Seed: Seed-2.0-Code

ByteDance Seed: Seed-2.0-Code هو نموذج لتوليد النصوص من ByteDance Seed، الذراع البحثية للذكاء الاصطناعي في ByteDance. وهو مُموضع كنموذج مُركّز على البرمجة، ويصفه المزوّد بأنه مُحسَّن للبرمجة الوكيلية. تشمل نقاط قوته المُعلنة تطوير الواجهات الأمامية، ومهام البرمجة متعددة اللغات، وسير عمل وكلاء البرمجة في أدوات مثل Claude. أطلق المزوّد هذا النموذج في 2026-08-12، ويُعرَّف على api14 بمعرّف النموذج bytedance-seed/seed-2.0-code.

يقبل النموذج مدخلات نصية وصورية ومرئية، وينتج مخرجات نصية فقط. نافذة السياق لديه هي 262,144 رمزاً، والحد الأقصى لطول المخرجات هو 131,072 رمزاً. وهذا المزيج من سياق كبير وميزانية مخرجات كبيرة يعني أنه يمكنك تغذية ملفات مصدرية أو سجلات أو وثائق ضخمة إلى جانب مواد بصرية، مع بقاء متسع لاستجابة مُولَّدة طويلة. تشمل معاملات الطلب المدعومة temperature و top_p و frequency_penalty و max_tokens و stop و response_format و structured_outputs و tool_choice و tools، إلى جانب عناصر التحكم في الاستدلال: reasoning و reasoning_effort و include_reasoning.

ولأنه مُضبوط للبرمجة الوكيلية، فإن الاستخدامات الطبيعية هي المهام التي يتعيّن على النموذج فيها التخطيط والتصرف بدلاً من الإجابة عن سؤال واحد. العمل على الواجهات الأمامية مثال على ذلك، مثل توليد مكوّنات واجهة المستخدم أو إعادة هيكلتها انطلاقاً من وصف أو لقطة شاشة. ومهام البرمجة متعددة اللغات مثال آخر، لأن النموذج مبني صراحةً للتعامل مع الشيفرة عبر لغات متعددة وليس ضمن منظومة واحدة فقط. كما تجعل معاملات الأدوات والمخرجات المُهيكلة منه محرّك استدلال قابلاً للاستخدام داخل وكيل برمجة يستدعي دوال أو يحرّر ملفات أو يعيد نتائج قابلة للقراءة آلياً. وتمتدِّ طرائق الإدخال الصورية والمرئية لتشمل حالات يكون فيها الإدخال نموذجاً تصميمياً أو تسجيلاً لشاشة أو مخططاً بدلاً من نص مصدري.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج bytedance-seed/seed-2.0-code. وجّه عميل OpenAI الحالي لديك إلى عنوان api14 الأساسي ومرّر ذلك المعرّف في حقل model؛ ويبقى شكل chat completions كما هو. يمكنك ضبط temperature و top_p و frequency_penalty و max_tokens و stop كالمعتاد، واستخدام response_format أو structured_outputs عندما تحتاج إلى مخرجات مقيّدة، وتمرير tools مع tool_choice عندما ينبغي للنموذج استدعاء دوال. وتتيح لك معاملات reasoning و reasoning_effort و include_reasoning التحكم في سلوك الاستدلال لدى النموذج وإظهاره.

ثمة أمر يجب الانتباه إليه وهو طريقة المخرجات: فالنموذج يعيد نصاً فقط، لذا لن يولّد صوراً أو فيديو حتى مع قدرته على قراءتها. وإذا كانت مهمتك توليد نص خالص خارج سياق البرمجة، أو إذا كنت تحتاج إلى نموذج ينتج مخرجات غير نصية، فقد يكون نموذج آخر أنسب. أما بالنسبة لوكلاء البرمجة وتوليد الواجهات الأمامية وأعمال البرمجة متعددة اللغات التي تستفيد من السياق الطويل واستخدام الأدوات، فهذا النموذج موجَّه مباشرةً إلى هذا المجال.