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摘要

字节跳动的 Seed 2.1 模型在多模态智能体（Claw-Eval）和长视频理解（Video-MME）基准测试中取得了强劲的结果，尽管在感知和智能体能力之间仍存在差距。

来自字节跳动的 Seed 2.1 在我们两项基准测试中取得了令人瞩目的成绩。 Claw-Eval（多模态，https://claw-eval.github.io）用于处理图像和视频的智能体能力；Video-MME（https://video-mme.github.io）用于长视频理解。 多模态模型在感知和智能体使用之间仍然存在巨大差距。 Seed 2.1 博客：https://seed.bytedance.com/en/blog/seed2-1-officially-released-advancing-ai-productivity…
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缓存时间: 2026/06/24 04:19

字节跳动的 Seed 2.1 在我们两项基准测试中取得了令人瞩目的成绩。

Claw-Eval（多模态，https://claw-eval.github.io）用于评估处理图像和视频的智能体能力；Video-MME（https://video-mme.github.io）则用于长视频理解。

多模态模型在感知能力与智能体应用之间仍存在较大差距。

Seed 2.1 博客：https://seed.bytedance.com/en/blog/seed2-1-officially-released-advancing-ai-productivity…

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