ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite är en textmodell från ByteDance Seed, den modellfamilj som utvecklas av ByteDance. Den tillhör textkategorin och positioneras av sin leverantör som en mångsidig och kostnadseffektiv arbetshäst för företag, med tonvikt på starka multimodala förmågor och agentförmågor samt märkbart lägre latens än tyngre alternativ. Den släpptes av leverantören 2026-03-10.

Modellen tar text, bilder och video som indata och returnerar text. Dess kontextfönster är 262144 tokens, och maximal utdata är 131072 tokens, så både långa indata och långa genereringar är genomförbara inom en enda begäran. Eftersom indatasidan är multimodal kan du skicka en prompt som blandar skriftliga instruktioner med bild- eller videoinnehåll och få ett enda textsvar tillbaka, vilket håller pipelinen enkel när källmaterialet inte är enbart text.

Dessa förmågor pekar mot en ganska bred uppsättning praktiska användningsområden. Granskning av dokument och media är ett: mata in en lång rapport, en uppsättning skärmbilder eller ett videoklipp och be om en sammanfattning, extrahering eller klassificering. Agentliknande arbetsbelastningar är ett annat, eftersom modellen stöder verktygsanrop och strukturerade utdata, vilket passar arbetsflöden som behöver anropa funktioner, fylla i scheman eller driva uppgifter i flera steg. Långa kontextuppgifter som att söka igenom stora transkriptioner, kontrakt eller kunskapsbaser passar också, och löftet om låg latens gör den till ett rimligt standardval för produktionstrafik där svarstiden spelar roll.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "bytedance-seed/seed-2.0-lite". De begärandeparametrar som stöds är frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. Det täcker de vanliga samplingkontrollerna, utdatalängd, stoppsekvenser, strukturerade utdataformat och verktygsanvändning, plus resonemangskontroller för att justera hur mycket internt resonemang modellen tillämpar.

När det gäller gränser beskriver fakta här inte hastighetsbegränsningar, kvoter eller indatatyper som inte stöds utöver text, bild och video. Om din uppgift är enbart text och inte behöver multimodal indata, verktygsanrop eller strukturerade utdata kan en enklare textmodell räcka. Om du behöver andra utdatamodaliteter än text tillhandahåller den här modellen dem inte.