火山引擎，又有大動作了。

　　2025年6月11日，火山引擎Force原動力大會發布豆包大模型1.6、視頻生成模型Seedance1.0pro等重磅新模型，以及迭代了一站式AI云原生全棧服務。

　　對此，字節跳動CEO梁汝波表示:“做好火山引擎對字節跳動成為一家優秀的科技公司、保持技術競爭力很重要。未來，字節跳動會堅定長期投入，追求智能突破，服務產業應用。通過火山引擎，持續把新模型、新技術開放給企業客戶。”

　　這意味著，火山引擎成為字節跳動AI的關鍵抓手。

　　眼下，智能體成為AI落地的最短路徑，火山引擎憑借“性能更強、成本更低、配套更全”的打法，進一步助力企業發力智能體。

　　毋庸置疑，火山引擎對企業更友好。

　　性能更強，躋身國際第一梯隊

　　大模型落地，進入智能體時刻。

　　火山引擎總裁譚待表示:“如果我們把時間拉長，把技術棧展開，我們實際正處于PC到移動到AI三個時代的變化之中。在這三個時代里，技術主體在發生變化，PC時代的主體是Web，移動時代是APP，AI時代是Agent。”

　　Agent就是智能體，AI應用的最主流形態。

　　通俗易懂地說，當AI賦能千行百業成為共識，企業擁抱大模型不再是可選項而是必選項，智能體憑借低門檻、易上手的優勢站上“風口”。

　　需要注意的是，智能體能不能打，與其底座大模型的性能息息相關。

　　巧的是，豆包大模型雖然下場稍遲，卻上演了一場后發先至的好戲，成為大模型賽道無可爭議的最大“黑馬”。

　　截至2025年5月底，火山引擎tokens日均調用量已經達到16.4萬億，較2024年5月發布時增長了137倍。

　　更為重要的是，豆包大模型1.6系列登場，在GPQA Diamond、AIME25、MultiChallenge上等眾多權威測評集上得分均屬于國際第一梯隊，為企業發力智能體提供多樣化選擇。

　　其中，豆包1.6為All-in-One綜合模型，是國內首個支持256K上下文的思考模型，具備自適應思考的能力，可根據提示詞難度自動決定是否開啟深度思考，兼顧提升效果與tokens消耗大幅減少的需求。

　　而豆包1.6—thinking為深度思考強化版，在代碼、數學、邏輯推理等基礎能力上進一步提升，支持構建復雜智能體;豆包1.6—flash則為極速版，延遲極低、TOPT 僅需10ms，適用于智能客服、語音助手等實時交互場景。

　　事實上，豆包的硬實力，在高考數學成績上表現得淋漓盡致。

　　做2025高考數學真題，豆包大模型拿下144分，位列國內模型首位，且海淀區高考模擬卷文理科成績全部突破700分，理科成績更是比2024年提升了154分，模型進步的速度令人驚喜。

　　一名互聯網觀察人士告訴鋅刻度:“大模型是一個重資產賽道，考驗企業在資金、生態、技術、人才等方面的底蘊，Scaling Law之下強者恒強。”

　　成本更低，打破傳統定價慣例

　　性能更強之外，成本更低是智能體的另外一個重要訴求。

　　當下，智能體在手機、汽車、教育、金融等領域重塑生產力與生產關系，隨之而來的則是成本高企的挑戰。

　　譬如，斯坦福2023年設計的虛擬世界西部小鎮，擁有25個可以戀愛交友的智能體，單個智能體的成本高達每小時20美元。

　　與之對應的是，智能體市場潛力無限。

　　《中國AI Agent應用市場概覽(2025Q1)》的數據顯示，2024年中國AI智能體市場規模突破50億元大關，未來四年將以超過60%的年復合增長率迅猛增長。

　　此背景下，企業亟須極具競爭力的低成本方案。

　　火山引擎精準地抓住痛點，在性能與成本之間尋求最佳平衡點，打破行業傳統的定價慣例，賦能智能體降本增效。

　　一方面，抹去功能溢價。

　　調用深度思考或多模態能力，需要額外付費，早已成為行業的慣例，豆包大模型1.6則一視同仁，原生支持深度思考和多模態，企業無需為token額外買單。

　　另外一方面，分區定價。

　　以往，為了省心省力，token的輸入定價并不考慮長度，行業采取固定價格，但是模型的成本存在明顯的“遞增效應”，即輸入上下文長度的增加，模型處理token的難度與成本也隨之增加。

　　簡而言之，存在分攤成本的現象。

　　“當前，超過80%的企業調用請求集中在32K tokens以內，若能針對這一主流區間優化調度，可顯著降低整體成本。”譚待如是說。

　　于是乎，豆包大模型1.6精準匹配企業需求分布，將定價區間按照輸入長度分為0—32K、32K—128K和128K—256K，價格隨著輸入長度的增長而增加。

　　以企業調用量最大的0—32K為例，豆包大模型1.6的輸入價格為0.8元/百萬tokens、輸出價格為8元/百萬tokens，整體成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一，性價比拉滿。

　　此外，Seedance1.0pro模型價格為0.015元/千tokens，每生成一條5秒的1080P視頻只需3.67元，創下行業最低價。

　　如此一來，火山引擎“好的模型就是要讓每一家企業都用得起”的理念得以延續，憑借“高質低價”的打法進一步占領企業的心智。

　　《中國公有云大模型服務市場格局分析，2025年一季度》的數據顯示，2024年中國公有云大模型調用總量達到114.2萬億tokens，其中火山引擎占據46.4%的市場份額，位列第一，調用量幾乎等于第二名與第三名之和。

　　不難看出，通過抹去功能溢價與分區定價，火山引擎走上一條技術迭代與商業創新共振的降本之路，從而推動行業良性競爭。

　　對此，譚待曾有言:“對于企業級市場來說，商業模式是建立在可持續發展的基礎上，任何商品必須是盈利的，不能靠補貼來降價。如果降價是虧損的，規模越大虧得越多，這就不是合理的商業模式。”

　　配套更全，企業實現開發平權

　　更低成本之外，火山引擎配套更全也尤為值得一提。

　　要孵化成千上萬的智能體，解決各式各樣實際場景問題，智能體的開發范式勢必煥新，調用中心從傳統的程序員轉移到大模型。

　　這要求，配套的開發工具不斷降低開發難度，實現開發平權。

　　火山引擎智能算法負責人吳迪表示:“要構建高生產力的Agent，既要用好AI，整合高質量的應用;又要做好AI，關注底層技術本身的優化和創新。”

　　鑒于此，火山引擎提供了一站式解決方案，幫助企業高效構建智能體。

　　即升級發布了PromptPilot、MCP Servers、TRAE、扣子開發平臺等產品，以及多款開源項目，打造了覆蓋大模型開發全鏈路的工具矩陣。

　　譬如，PromptPilot肩負“翻譯”的重任，幫助開發者將模糊的訴求變為具象化的目標，即便開發者不具備專業的大模型知識，也不影響最終的實際效果，只要開發者對行業領域、應用場景有一定知識儲備和判斷力即可。

　　換而言之，通過需求理解、問題生成、輸出三個環節的優化，可以提升Prompt調試效率300%，大幅節約智能體的開發時間。

　　再譬如，火山引擎MCP Server與TRAE、方舟體驗中心、扣子等平臺打通，深度集成云服務能力，從而解決了智能體從概念到落地的鏈路斷層問題。

　　這么一來，開發者可通過MCP 控制火山引擎的云服務組件，便捷地完成計算、網絡、存儲等環境部署，更快地把一個創意變成一個成熟的產品。

　　在此基礎之上，火山引擎提供了AI云原生全棧服務，打通了開發、數據、安全等環節，幫助企業快捷落地智能體。

　　AgentKit、TrainingKit和ServingKit，助力企業做好智能體服務、模型訓練和模型推理;多模態數據湖、Data Agent，助力企業構建智能化、高效化、低成本的智能體數據體系;AICC 密態計算、大模型應用防火墻，助力企業構筑網絡安全防線，抵御針對智能體的惡意攻擊……

　　以上可見，火山引擎通過全鏈路開發、高性價比基礎設施、安全可靠服務等優勢，成為企業發力智能體的不二選擇。

　　總而言之，“性能更強、成本更低、配套更全”之下，火山引擎降低了企業入局智能體的門檻，接下來將推動智能體大規模落地。

　　那么，火山引擎在AI云市場的領先地位，更穩了。