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ByteDanceSprachmodellVeraltet

Seed 1.6 Flash

Für Seed 1.6 Flash gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.

Leistungnoch ohne Platz

k. A.Gesamtindexhöher ist besser

Temponicht gemessen

k. A.noch keine Messung

PreisPlatz 4 von 95

Eingabe 0,075 $ · Ausgabe 0,30 $

0,13 $je 1 Mio. Tokenniedriger ist besser

KontextPlatz 76 von 102

256 Tsd.Token auf einmal≈ 380 A4-Seiten

BeliebtheitPlatz 634 von 875

9von 100wie im Vormonat

Zusammenfassung

Es ist günstig: 0,13 $ je 1 Mio. Token (Eingabe und Ausgabe gemischt), ein typisches Modell kostet 1,56 $.

Seed 1.6 Flash ist die kompakte API-Variante von ByteDances multimodalem Deep-Thinking-Modell. Sie akzeptiert Text, Bilder und Video, bietet bis zu 256.000 Token Kontext und kann mit deaktiviertem Denken direkt antworten. Die Parameterzahl bleibt unveröffentlicht, Gewichte gibt es nicht.

Die BytePlus-Dokumentation führt den Dienst als kontrollierbare API für produktive Agenten- und Dokumentenabläufe. Für lokale Forschung gibt es keinen Checkpoint, weil ByteDance nur die providergebundene Auslieferung anbietet.

Selbst ansehen: ein Auftrag, ein Versuch

SVG-Kurztest

Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.

Seed 1.6 Flash

Seed 1.6 Flash: SVG-Kurztest

Auftrag

Gib nur ein eigenständiges SVG eines Pelikans zurück, der Fahrrad fährt. Verwende viewBox „0 0 800 600“, einfache Formen, zwei deutlich sichtbare Räder und einen erkennbaren Pelikan mit langem Schnabel. Höchstens 30 SVG-Elemente und 1.800 Zeichen. Kein Markdown, keine Erklärungen, Kommentare, Skripte, Animationen, CSS oder externen Ressourcen.

Englischer Original-Auftrag

Return only one standalone SVG of a pelican riding a bicycle. Use viewBox="0 0 800 600", simple shapes, two clearly visible wheels and a recognizable pelican with a long beak. At most 30 SVG elements and 1800 characters. No Markdown, explanations, comments, scripts, animation, CSS or external resources.

14.10.2026 · 0,0003 $

Testdetails
Testlauf
14.10.2026
Anbieter
seed/fp8
API-Modell
bytedance-seed/seed-1.6-flash
Ausgabe
1.054 Token
Reasoning
API meldet 0 Reasoning-Tokens
Kosten des Versuchs
0,0003 $
Testrunde
43b8c5c46830
Frühere Tests
Seed 1.6 Flash: Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

Pelikan auf dem Fahrrad

Auftrag (englisches Original)

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

01.10.2026 · 28 s · 0,0016 $

Testdetails
Datum des Testlaufs
01.10.2026
API-Anbieter
openrouter
Angefragtes API-Modell
bytedance-seed/seed-1.6-flash
Reasoning-Einstellung
high
Tokenlimit inklusive Reasoning
8.192 Token
Ausgabe-Token
5.265 Token
Kosten des Versuchs
0,0016 $
Antwortzeit
28 s
API-Modell laut Antwort
bytedance-seed/seed-1.6-flash
Festgelegter Endpunkt
Seed | bytedance-seed/seed-1.6-flash-20250625
Temperatur
Anbieterstandard
Testprotokoll
community-visual-tests-v1
Technische Prüfung
Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

Ursprung der Aufgabe: Simon Willison

Alle Benchmark-Werte

Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.

Alle 21 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Seite 1 von 2

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

Memetic Landscape aggregate accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
61
Bewertung
61
Messgröße
Acc
Einheit
%
Benchmark-Version
Paper Table 3; aggregate over MMLU-Redux, MATH-500, and SimpleQA
Kategorie
general
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
A Memetic Landscape for Scrutinizing LLMs, OpenReview Table 3
Status
active
Abrufdatum
2026-10-15
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Tabellenzeile doubao-seed-1-6-flash-250715 (IR). Genauigkeit Acc 61,0 als Aggregat über MMLU-Redux, MATH-500 und SimpleQA. Tabelle 3 nennt die aggregierte Genauigkeit über MMLU-Redux, MATH-500 und SimpleQA. Ausführungsdatum, Prompt/Harness, Decoding, Quantisierung und Stichprobengröße sind nicht angegeben; IR bleibt wörtlich und wird nicht ausgeschrieben.
Einordnung
Dieses Ergebnis gilt für den datierten 250715-Checkpoint, nicht für jeden Seed-1.6-Flash-API-Alias. Aggregat und wörtliche Einstellungsbezeichnungen bleiben wie veröffentlicht.
Quelle A Memetic Landscape for Scrutinizing LLMs, OpenReview Table 3
Memetic Landscape aggregate accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
56.7
Bewertung
56.7
Messgröße
Acc
Einheit
%
Benchmark-Version
Paper Table 3; aggregate over MMLU-Redux, MATH-500, and SimpleQA
Kategorie
general
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
A Memetic Landscape for Scrutinizing LLMs, OpenReview Table 3
Status
active
Abrufdatum
2026-10-15
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Tabellenzeile doubao-seed-1-6-flash-250715 (CoT). Genauigkeit Acc 56,7 als Aggregat über MMLU-Redux, MATH-500 und SimpleQA. Tabelle 3 nennt die aggregierte Genauigkeit über MMLU-Redux, MATH-500 und SimpleQA. Ausführungsdatum, Prompt/Harness, Decoding, Quantisierung und Stichprobengröße sind nicht angegeben; CoT bleibt wörtlich und wird nicht ausgeschrieben.
Einordnung
Dieses Ergebnis gilt für den datierten 250715-Checkpoint, nicht für jeden Seed-1.6-Flash-API-Alias. Aggregat und wörtliche Einstellungsbezeichnungen bleiben wie veröffentlicht.
Quelle A Memetic Landscape for Scrutinizing LLMs, OpenReview Table 3
AEGIS FSD accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
29.26
Bewertung
29.26
Messgröße
single-choice classification accuracy (ACC)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS FSD macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
23.77
Bewertung
23.77
Messgröße
class-balanced macro-F1 (M-F1)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TAR accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
60.67
Bewertung
60.67
Messgröße
single-choice classification accuracy (ACC)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TAR macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
60.39
Bewertung
60.39
Messgröße
class-balanced macro-F1 (M-F1)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS MC accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
35.89
Bewertung
35.89
Messgröße
single-choice classification accuracy (ACC)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS MC macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
30.96
Bewertung
30.96
Messgröße
class-balanced macro-F1 (M-F1)
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Datum der Modellanfragen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TP region-level Correct Localization Accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
52.36
Bewertung
52.36
Messgröße
sample-level region localization accuracy (CLA); coverage threshold τ=0.5
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Bei MLLMs nutzt TP rechteckige Regionsboxen. CLA zählt ein Bild als korrekt lokalisiert, wenn jede manipulierte Zielregion mindestens zu 50 % abgedeckt ist. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint, das Anfragedatum noch den aufgabenspezifischen Nenner. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist ein AEGIS-Ergebnis zur Lokalisierung manipulierter akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TP Over Localization Rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
1.78
Bewertung
1.78
Messgröße
percentage of samples with over-localized regions (OLR); lower is better
Einheit
%
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers
Kategorie
multimodal
Richtung
Weniger ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. AEGIS prüfte Aufgaben zur Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Bei MLLMs ist OLR der Anteil bewerteter Bilder mit übermäßig vielen vorhergesagten Regionen bei einer Überlokalisierungstoleranz von 0,5. Niedrigere Werte bedeuten, dass weniger Bilder die Überlokalisierungsbedingung der Studie erfüllen. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint, das Anfragedatum noch den aufgabenspezifischen Nenner. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist eine AEGIS-spezifische Überlokalisierungsrate, bei der niedrigere Werte besser sind, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS Normalized Forensic Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
36.03
Bewertung
36.03
Messgröße
paper-defined 0-100 composite of FSD-F1, TAR-F1, MC-F1, CLA, with OLR penalty
Einheit
points
Benchmark-Version
AEGIS Table 2; ACL 2026 Long Papers; default OLR exponent γ=0.5
Kategorie
multimodal
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
AEGIS, ACL 2026, Table 2
Status
active
Abrufdatum
2026-10-16
Methodik
Unabhängige Evaluation. Exakte Modellbezeichnung aus Tabelle 2: Doubao-Seed-1.6-flash. Zuordnung nur zum gleichnamigen API-Alias-Profil seed-1-6-flash. Laut Anhang B.1 lief die Doubao-Reihe über die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 nennt dazu die offizielle Konsolenseite. Der AEGIS-NFI ist ein von der Studie definierter Gesamtwert von 0 bis 100: harmonisches Mittel aus FSD-F1, TAR-F1, MC-F1 und CLA, multipliziert mit einer Überlokalisierungsstrafe (1-OLR)^γ bei Standardwert γ=0,5. Laut Studie bedeutet ein höherer NFI bessere balancierte Leistung in ihren Bildforensik-Aufgaben. Dieser Gesamtwert ist kein allgemeiner Modellqualitätsindex. Die Studie nennt weder einen unveränderlichen Serving-Checkpoint noch das Anfragedatum. Aufgabenspezifische Nenner fehlen. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist der AEGIS-Gesamtwert der Autoren, kein allgemeiner Modellqualitätsscore und kein Index für Vergleiche mit anderen Benchmarks. Die Studie nennt einen API-Alias, aber weder Anfragedatum noch unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird nicht dem separat belegten Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
The Aggregate published composite rating (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
1602
Bewertung
1602
Messgröße
Aggregate Rating (publisher composite)
Einheit
rating
Benchmark-Version
snapshot 2026-10-18
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
The Aggregate, ByteDance model ratings
Status
active
Abrufdatum
2026-10-19
Methodik
Unabhängige Evaluation. Das unabhängig veröffentlichte zusammengesetzte Modellrating von The Aggregate verbindet öffentliche Leaderboard- und Benchmarkberichtswerte per hierarchischem Continuous-Response-IRT. Die Skala ist Elo-ähnlich und um 1500 zentriert, kein Rohwert eines einzelnen Tests. Verwendet werden ausschließlich die exakten Bezeichnungen der Unternehmenstabelle, ohne Alias-Übertragung.
Einordnung
Die Unternehmenstabelle datiert ihren Snapshot auf den 18.10.2026, die Fußzeile der Methodenseite auf den 19.10.2026. Die Tabelle zeigt einen zeilenabhängigen ±-Wert; die Methodenseite beschreibt bedingte Standardfehler, keine 95-%-Konfidenzintervalle. Eine Fallzahl fehlt. Das Herausgeber-Composite ändert sich täglich und ist kein Rohwert eines einzelnen Tests.
Quelle The Aggregate, ByteDance model ratings

Seite 1 von 2

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.

Beliebtheitsindex

Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter

20 von 101 Modellen

Gemini 4 Argon92
GPT-6 Astra78
Claude Haiku 5.577
Qwen3.5 4B76
GPT-573
GPT-6 Sol72
Qwen3.5 0.8B72
Qwen3.5 2B71
Qwen 3.8 27B70
Claude Opus 5.570
DeepSeek V4.1 Flash 101768
Qwen 3.8 Max 090268
Kimi K368
DeepSeek-V4-Flash65
GPT-5.6 Terra64
Claude Sonnet 563
DiffusionGemma 26B A4B IT63
Claude Opus 562
Qwen 3.8 Flash62
Seed 1.6 Flash9

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026

Seed 1.6 FlashJamba MiniClaude Mythos 5.1Kimi K2 Thinking TurboGPT-6.1 Terra

Alle technischen Daten

Ein- und Ausgabe

Kontextfenster
256.000 Token
Quelle: Kontextfenster
Eingabe
Text, Bild, Video (abgerufen 2026-09-22)
Quelle: Eingabe
Ausgabe
Text (abgerufen 2026-09-22)
Quelle: Ausgabe
Funktionen
Werkzeugaufrufe, Kontext-Cache und strukturierte Ausgabe (Beta). Verarbeitet auch Bilder und Videos. (abgerufen 2026-09-22)
Quelle: Funktionen

Wasserzeichen und Herkunft

KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.

KI-Wasserzeichen
Unbekannt
ohne Quelle
Watermarking-Technik
Nicht bekannt
ohne Quelle

Lizenz und Zugang

Gewichte
Proprietär
Quelle: Gewichte
Zugang
API
Quelle: Zugang
Veröffentlichung
15.06.2025
Quelle: Veröffentlichung
Lizenz
proprietary BytePlus terms
Quelle: Lizenz

API

API-Modellkennung
seed-1-6-flash-250715
Quelle: API-Modellkennung

Weitere Angaben

Hinweise
Kompaktes multimodales Deep-Thinking-Modell mit einem Kontextfenster von 256.000 Token; die Parameterzahl ist nicht veröffentlicht.
Quelle: Hinweise

Preise

Abschaltung angekündigt für den 11. November 2026. Preise zuletzt geprüft am 22. September 2026.

Preisansicht wählen

1 Angebot, Preise in US-Dollar je 1 Mio. Token, Mischpreis aus 3 Teilen Eingabe und 1 Teil Ausgabe.

AnbieterEingabeAusgabeCache lesenMischpreis
ByteDancedirekt0,075 $0,30 $0,015 $0,13 $
ByteDanceüber 128.000 Kontext-Tokendirekt0,10 $0,80 $k. A.0,28 $

Cache-Preise stammen aus dem Direkttarif, OpenRouter meldet sie für die übrigen Anbieter nicht. Direktpreis laut Hersteller, geprüft am 22.09.2026. Zum LLM-Preisindex

Seit Beginn der Messung am 24.08.2026 unverändert.

EingabeAusgabe

0 $0,10 $0,20 $0,30 $0,40 $24.08.202619.10.2026
Täglich beobachteter Preis im LLM-Preisindex in US-Dollar je 1 Mio. Token. Der Index nutzt einen Marktpreis aus mehreren Quellen, der vom Direktpreis des Herstellers abweichen kann.

In keinem Abo in Deutschland enthalten.

Alle Tarife im KI-Abo-Vergleich

Häufige Fragen zu Seed 1.6 Flash

Was kostet Seed 1.6 Flash?

Per API 0,075 $ je 1 Mio. Token Eingabe und 0,30 $ Ausgabe. Das ist günstig.

Preise vom 19.10.2026

Preis für die Ausgabe seit Beginn der MessungDollar je 1 Mio. Token · niedriger ist besser

24.08.202619.10.2026

Seit Beginn der Messung am 24.08.2026 unverändert.

Wie groß ist das Kontextfenster von Seed 1.6 Flash?

256.000 Token. So viel Text liest Seed 1.6 Flash auf einmal, das sind rund 380 A4-Seiten.

Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

KontextfensterToken, die das Modell auf einmal liest · höher ist besser
Kimi K2.6262 Tsd.
Qwen 3.8 27B262 Tsd.
Kimi K2.7 Code262 Tsd.
Kimi K2.5262 Tsd.
Kimi K2 Thinking262 Tsd.
Mistral Medium 3.5262 Tsd.
Seed 1.6 FlashPlatz 76 von 102256 Tsd.

Kann ich Seed 1.6 Flash lokal nutzen?

Nein. ByteDance veröffentlicht die Gewichte nicht.

Angaben von ByteDance

Offene Gewichte
nein
Lizenz
proprietary BytePlus terms
Parameter
k. A.
davon aktiv je Token
k. A.

Wo kann ich Seed 1.6 Flash nutzen?

Per API. Ein Abo-Zugang ist in den vorliegenden Tarifdaten nicht belegt.

Per API

0,075 $ Eingabe, 0,30 $ Ausgabe je 1 Mio. Token, unverändert seit 24.08.2026.

Quellen und Datenstand

Alle 14 Quellen anzeigen

Benchmarkquellen im Überblick

Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.

Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.

Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.

ArtNachweis und Datenstand
Preis

API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.

Quelle: Preise · API-Preise (abgerufen 26. Oktober 2026) · BytePlus model access and pricing · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Eingabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 22. September 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 22. September 2026) · BytePlus Seed 1.6 Flash documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Ausgabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 22. September 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 22. September 2026) · BytePlus Seed 1.6 Flash documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
RecherchestandRecherchestand 8. September 2026. 9 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
In den geprüften Quellen nicht gefunden

parameters-billions

Originalwortlaut

No exact value located in the checked primary model card/API documentation.

In den geprüften Quellen nicht gefunden

active-parameters-billions

Originalwortlaut

No exact value located in the checked primary model card/API documentation.

In den geprüften Quellen nicht gefunden

knowledge-cutoff

Originalwortlaut

No exact value located in the checked primary model card/API documentation.

Ungeklärt

AA benchmark rows

Originalwortlaut

No exact Artificial Analysis model page located in the checked public sitemap.

Ungeklärt

other-table-metric-direction

Hinweis

Dieselbe Tabelle enthält PCS und fünf Phänotypdimensionen. Hier wird nur die aggregierte Genauigkeit erfasst, weil die zitierte Studie nicht belegt, dass höhere Phänotypwerte eine höhere Modellqualität bedeuten.

Ungeklärt

serving-snapshot

Hinweis

Die Studie nennt Doubao-Seed-1.6-flash, gibt für die Doubao-Modelle die Volcano-Engine-API an und verlinkt die passende offizielle Konsolenseite. Das Datum der Modellanfragen und die unveränderliche Serving-Version fehlen. Das Alias-Ergebnis ist dem Profil seed-1-6-flash zugeordnet, wird aber nicht auf den separat gemessenen Checkpoint doubao-seed-1-6-flash-250715 übertragen.

Nicht veröffentlicht

evaluation-denominator

Hinweis

Die Studie nennt 8.210 als Gesamtgröße des kuratierten AEGIS-Datensatzes, veröffentlicht aber keine Zahl gültiger oder ausgewerteter Beispiele je Aufgabe für Seed 1.6 Flash. Es wird weder eine Stichprobengröße pro Zeile noch ein Konfidenzintervall zugewiesen.

Weitere QuelleA Memetic Landscape for Scrutinizing LLMs, OpenReview Table 3 (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere QuelleAEGIS, ACL 2026, Table 2 (abgerufen 16. Oktober 2026)
Weitere QuelleThe Aggregate, ByteDance model ratings (abgerufen 19. Oktober 2026)
Weitere Quellen8n AI Benchmark (abgerufen 20. Oktober 2026) (am 2. November 2026 nicht abrufbar) https://n8n.io/ai-benchmark/seed-1-6-flash/
Weitere QuelleModellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)
Weitere QuelleByteDance Seed 1.6 technical overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleOpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleVercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere QuelleOllama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleReplicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex
Weitere QuelleGoogle Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA
Weitere QuelleCreative Commons Attribution 4.0