ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

ByteDance Seed : Seed-2.0-Lite est un modèle de texte de ByteDance Seed, la famille de modèles développée par ByteDance. Il appartient à la catégorie texte et est positionné par son fournisseur comme une bête de somme d'entreprise polyvalente et économique, avec l'accent sur de solides capacités multimodales et agentiques et une latence nettement inférieure à celle des alternatives plus lourdes. Il a été publié par le fournisseur le 2026-03-10.

Le modèle accepte le texte, les images et la vidéo en entrée et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 262144 tokens, et la sortie maximale est de 131072 tokens, de sorte que les entrées longues et les générations longues sont toutes deux réalisables dans une seule requête. Comme le côté entrée est multimodal, vous pouvez envoyer un prompt qui mélange des instructions écrites avec du contenu image ou vidéo et obtenir en retour une seule réponse textuelle, ce qui simplifie les pipelines lorsque le matériel source n'est pas purement textuel.

Ces capacités indiquent un ensemble assez large d'usages pratiques. La revue de documents et de médias en fait partie : fournissez un long rapport, un ensemble de captures d'écran ou un clip vidéo et demandez un résumé, une extraction ou une classification. Les charges de travail de type agent en font également partie, puisque le modèle prend en charge l'appel d'outils et les sorties structurées, ce qui convient aux flux de travail qui doivent appeler des fonctions, remplir des schémas ou piloter des tâches à plusieurs étapes. Les tâches à contexte long, comme la recherche dans de grandes transcriptions, des contrats ou des bases de connaissances, conviennent aussi, et l'argument de faible latence en fait un choix par défaut raisonnable pour le trafic de production où le temps de réponse compte.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "bytedance-seed/seed-2.0-lite". Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. Cela couvre les contrôles d'échantillonnage habituels, la longueur de sortie, les séquences d'arrêt, les formats de sortie structurée et l'utilisation d'outils, plus les contrôles de raisonnement pour ajuster la quantité de raisonnement interne que le modèle applique.

Concernant les limites, les faits ici ne décrivent pas de limites de débit, de quotas ou de types d'entrée non pris en charge au-delà du texte, de l'image et de la vidéo. Si votre tâche est purement textuelle et n'a pas besoin d'entrée multimodale, d'appel d'outils ou de sortie structurée, un modèle plus simple uniquement textuel peut suffire. Si vous avez besoin de modalités de sortie autres que le texte, ce modèle ne les fournit pas.