ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite adalah model teks dari ByteDance Seed, keluarga model yang dikembangkan oleh ByteDance. Model ini berada dalam kategori teks dan diposisikan oleh penyedianya sebagai model andalan perusahaan yang serbaguna dan hemat biaya, dengan penekanan pada kemampuan multimodal dan agen yang kuat serta latensi yang jauh lebih rendah dibandingkan alternatif yang lebih berat. Model ini dirilis oleh penyedianya pada 2026-03-10.

Model ini menerima teks, gambar, dan video sebagai masukan dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 262144 token, dan keluaran maksimumnya adalah 131072 token, sehingga masukan panjang dan generasi panjang sama-sama dapat dikerjakan dalam satu permintaan. Karena sisi masukan bersifat multimodal, Anda dapat mengirim prompt yang mencampur instruksi tertulis dengan konten gambar atau video dan mendapatkan satu respons teks kembali, yang menjaga pipeline tetap sederhana ketika materi sumbernya tidak sepenuhnya tekstual.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan praktis yang cukup luas. Peninjauan dokumen dan media adalah salah satunya: masukkan laporan panjang, kumpulan tangkapan layar, atau klip video lalu minta ringkasan, ekstraksi, atau klasifikasi. Beban kerja bergaya agen adalah contoh lainnya, karena model ini mendukung pemanggilan alat dan keluaran terstruktur, yang cocok untuk alur kerja yang perlu memanggil fungsi, mengisi skema, atau menjalankan tugas multi langkah. Tugas konteks panjang seperti pencarian di seluruh transkrip besar, kontrak, atau basis pengetahuan juga cocok, dan klaim latensi rendah membuatnya menjadi pilihan default yang wajar untuk lalu lintas produksi di mana waktu respons menjadi hal penting.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "bytedance-seed/seed-2.0-lite". Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, dan top_p. Itu mencakup kontrol sampling biasa, panjang keluaran, urutan stop, format keluaran terstruktur, dan penggunaan alat, plus kontrol penalaran untuk menyesuaikan seberapa banyak penalaran internal yang diterapkan model.

Mengenai batasan, fakta di sini tidak menjelaskan batas laju, kuota, atau jenis masukan yang tidak didukung di luar teks, gambar, dan video. Jika tugas Anda sepenuhnya teks dan tidak memerlukan masukan multimodal, pemanggilan alat, atau keluaran terstruktur, model teks saja yang lebih sederhana mungkin sudah cukup. Jika Anda memerlukan modalitas keluaran selain teks, model ini tidak menyediakannya.