ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite é um modelo de texto da ByteDance Seed, a família de modelos desenvolvida pela ByteDance. Situa-se na categoria de texto e é posicionado pelo seu fornecedor como um modelo empresarial versátil e económico, com ênfase em fortes capacidades multimodais e de agente e uma latência visivelmente inferior à de alternativas mais pesadas. Foi lançado pelo fornecedor em 2026-03-10.

O modelo aceita texto, imagens e vídeo como entrada e devolve texto. A sua janela de contexto é de 262144 tokens, e a saída máxima é de 131072 tokens, pelo que entradas longas e gerações longas são ambas viáveis num único pedido. Como o lado da entrada é multimodal, pode enviar um prompt que mistura instruções escritas com conteúdo de imagem ou vídeo e receber de volta uma única resposta de texto, o que mantém os pipelines simples quando o material de origem não é puramente textual.

Estas capacidades apontam para um conjunto bastante amplo de utilizações práticas. A revisão de documentos e conteúdos multimédia é uma delas: introduza um relatório longo, um conjunto de capturas de ecrã ou um clipe de vídeo e peça um resumo, extração ou classificação. As cargas de trabalho do tipo agente são outra, uma vez que o modelo suporta chamadas de ferramentas e saídas estruturadas, o que se adequa a fluxos de trabalho que precisam de chamar funções, preencher esquemas ou conduzir tarefas com vários passos. Tarefas de contexto longo, como pesquisar em transcrições extensas, contratos ou bases de conhecimento, também se enquadram, e a alegada baixa latência torna-o uma escolha padrão razoável para tráfego de produção onde o tempo de resposta é importante.

Pode chamá-lo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "bytedance-seed/seed-2.0-lite". Os parâmetros de pedido suportados são frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Isto cobre os controlos habituais de amostragem, comprimento da saída, sequências de paragem, formatos de saída estruturada e uso de ferramentas, além de controlos de raciocínio para ajustar quanto raciocínio interno o modelo aplica.

Quanto a limites, os factos aqui apresentados não descrevem limites de taxa, quotas ou tipos de entrada não suportados para além de texto, imagem e vídeo. Se a sua tarefa for puramente textual e não precisar de entrada multimodal, chamadas de ferramentas ou saída estruturada, um modelo mais simples apenas de texto pode ser suficiente. Se precisar de modalidades de saída diferentes de texto, este modelo não as fornece.