今天，豆包大模型1.5Pro版本正式和大家见面。新模型综合能力显著增强，低训练/推理成本，高效模型结构，全面提升多模态能力、推理能力，多项公开评测基准上全球领先。模型训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据，扎实不走“捷径”。

完整版Blog可在豆包大模型团队官网查看（可直接点击文末“阅读原文”）：

https://team.doubao.com/doubao_1_5_pro

目前，Doubao-1.5-pro 已在豆包 App 灰度上线，接受海量请求效果出色，同时，开发者也可在火山引擎直接调用 API 。

综合能力领先

豆包大模型1.5Pro在知识(MMLU_PRO、GPQA)、代码(McEval、FullStackBench)、推理(DROP)、中文(CMMLU、C-Eval)等多项公开测评基准上成绩全球领先。详见文末表格。

高效模型结构，超低成本

豆包大模型1.5Pro使用较小的激活参数进行预训练，训练成本极低，但性能不打折，采用大规模稀疏MoE架构，等效7倍激活参数的Dense模型性能，远超业内MoE架构约3倍杠杆的常规效率。

凭借自研服务器集群方案，灵活支持低成本芯片，硬件成本比行业方案大幅度降低。

自研网卡和网络协议，显著优化小包通讯效率，算子层计算与通信的高效交叠，保证了多机分布式推理的稳定和高效；通过精细量化和PD分离等方案，灵活使用算力和多任务混合调度，实现更高效算力利用。

多模态能力全面提升

新版豆包视觉理解模型Doubao-1.5-vision-pro，视觉理解能力全球领先。详见文末表格。

全新的豆包实时语音模型Doubao-1.5-realtime-voice-pro，采用Speech2Speech端到端框架，表现力实现质的飞跃，真正做到会哭会笑、能说方言会唱歌。该模型已在豆包App全量上线，欢迎体验。

更强的深度思考能力

基于豆包1.5基座模型，通过RL算法的突破和工程优化，在未使用其他模型数据的情况下，研发豆包深度思考模型。阶段性进展Doubao-1.5-Pro-AS1-Preview在AIME上已取得了业内领先的成绩。详见文末表格。

扎实不走“捷径”

所有模型训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据。

豆包大模型构建自主的数据生产体系，以标注团队与模型self play技术相结合，高效优化数据质量，提升数据标注多样性和难度，确保数据来源的独立性和可靠性。

向无尽的未知进发

字节豆包大模型团队鼓励探索更长周期、具有不确定性的研究课题，也鼓励挑战跨模态、跨方向的高难度课题交叉合作。欢迎有志研究人员加盟了解。

附：