ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini

ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini, ByteDance के मॉडल अनुसंधान विभाग ByteDance Seed का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। यह Seed 2.0 परिवार से संबंधित है, और mini वेरिएंट को latency-संवेदनशील, उच्च-समवर्ती और लागत-संवेदनशील वर्कलोड के लिए स्थान दिया गया है, जिसमें तेज़ प्रतिक्रियाओं और लचीली inference तैनाती पर ज़ोर दिया गया है। ByteDance का कहना है कि यह ByteDance-Seed-1.6 के बराबर प्रदर्शन देता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 26 फ़रवरी 2026 है।

इनपुट की ओर, मॉडल टेक्स्ट, छवियाँ और वीडियो स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है। इससे यह शुद्ध टेक्स्ट मॉडल के बजाय एक मल्टीमॉडल समझ मॉडल बनता है, इसलिए आप किसी छवि या वीडियो के साथ एक प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं और लिखित उत्तर प्राप्त कर सकते हैं। संदर्भ विंडो 262,144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबे इनपुट और लंबे जनरेशन दोनों संभव हैं। यह चार reasoning effort मोड (minimal, low, medium और high) का समर्थन करता है, जो आपको कार्य के आधार पर सोच की गहराई को latency के मुकाबले संतुलित करने देता है।

ये क्षमताएँ व्यावहारिक उपयोगों के काफ़ी विस्तृत समूह की ओर संकेत करती हैं। बड़ी संदर्भ विंडो लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, सारांशीकरण और लंबी सामग्री पर प्रश्नोत्तर के लिए उपयुक्त है। मल्टीमॉडल इनपुट छवियों से जानकारी का वर्णन या निष्कर्षण, और वीडियो सामग्री की टेक्स्ट रूप में समीक्षा या सारांश जैसे कार्यों के लिए फिट बैठता है। Tool calling और structured outputs इसे एजेंट, retrieval पाइपलाइन और किसी भी ऐसे वर्कफ़्लो के लिए उचित विकल्प बनाते हैं जहाँ मॉडल को किसी निश्चित आकार में डेटा लौटाना हो या बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने हों। reasoning effort मोड तब उपयोगी होते हैं जब कुछ अनुरोधों को त्वरित उत्तर चाहिए और अन्य को अधिक सोच-विचार वाली बहु-चरणीय सोच चाहिए, और ये सभी एक ही मॉडल द्वारा पूरे किए जाते हैं।

आप इसे मॉडल id "bytedance-seed/seed-2.0-mini" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions प्रारूप का पालन करता है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 की ओर इंगित कर सकते हैं और वह मॉडल id सेट कर सकते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। Reasoning व्यवहार को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है, जबकि response_format और structured_outputs स्वरूपित आउटपुट को कवर करते हैं और tool_choice और tools फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करते हैं।

सीमाओं की बात करें तो, यहाँ दिए गए तथ्यों में rate limits, moderation व्यवहार या समर्थित भाषाएँ सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए ऊपर कवर न की गई किसी भी चीज़ के लिए लाइव मॉडल पेज देखें। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए यदि आपको छवि, ऑडियो या वीडियो जनरेशन चाहिए, तो एक अलग मॉडल आवश्यक है। चूँकि यह mini वेरिएंट है, ऐसे वर्कलोड जहाँ latency या throughput से अधिक अधिकतम गुणवत्ता मायने रखती है, उनके लिए बड़ा Seed 2.0 मॉडल बेहतर सेवा दे सकता है। उच्च समवर्ती और तेज़ प्रतिक्रिया आवश्यकताओं के लिए, Seed-2.0-Mini ही इच्छित विकल्प है।