Zum Hauptinhalt springen

ByteDanceSprachmodellVeraltet

Seed 1.6

Für Seed 1.6 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 31 von 95

Eingabe 0,25 $ · Ausgabe 2 $

0,69 $je 1 Mio. Tokenniedriger ist besser

KontextPlatz 76 von 102

256 Tsd.Token auf einmal≈ 380 A4-Seiten

BeliebtheitPlatz 629 von 875

13von 100wie im Vormonat

Zusammenfassung

Es ist eher günstig: 0,69 $ je 1 Mio. Token (Eingabe und Ausgabe gemischt), ein typisches Modell kostet 1,56 $.

Seed 1.6 ist ByteDances multimodales Deep-Thinking-Modell mit 230 Mrd. Gesamtparametern, 23 Mrd. aktiven Parametern und 256.000 Token Kontext. Die technische Beschreibung hebt adaptive Denkzeit, AdaCoT und den Einsatz in GUI-Agenten hervor. Das Modell kann also je nach Aufgabe zwischen direkter Antwort und zusätzlicher interner Planung abwägen.

Seed 1.6 ist proprietär und nur über APIs zugänglich. Bilder und Video gehören zur Eingabeseite, die Ausgabe bleibt textbasiert. Für lokale Experimente gibt es deshalb keinen veröffentlichten Checkpoint; die dokumentierte Nutzungsform ist die BytePlus- oder Volcano-Schnittstelle.

Selbst ansehen: ein Auftrag, ein Versuch

SVG-Kurztest

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

Seed 1.6

Seed 1.6: 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 · 0,0011 $

Testdetails
Testlauf
14.10.2026
Anbieter
seed/fp8
API-Modell
bytedance-seed/seed-1.6
Ausgabe
525 Token
Reasoning
API meldet 0 Reasoning-Tokens
Kosten des Versuchs
0,0011 $
Testrunde
43b8c5c46830
Frühere Tests
Seed 1.6: 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 · 68 s · 0,0066 $

Testdetails
Datum des Testlaufs
01.10.2026
API-Anbieter
openrouter
Angefragtes API-Modell
bytedance-seed/seed-1.6
Reasoning-Einstellung
high
Tokenlimit inklusive Reasoning
8.192 Token
Ausgabe-Token
3.288 Token
Kosten des Versuchs
0,0066 $
Antwortzeit
67,6 s
API-Modell laut Antwort
bytedance-seed/seed-1.6
Festgelegter Endpunkt
Seed | bytedance-seed/seed-1.6-20250625
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 10 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Messungen ohne passende Vergleichswerte

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

AEGIS FSD accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
41.31
Bewertung
41.31
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS FSD macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
35.38
Bewertung
35.38
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TAR accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
77.23
Bewertung
77.23
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TAR macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
76.9
Bewertung
76.9
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS MC accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
50.05
Bewertung
50.05
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS MC macro-F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
37.08
Bewertung
37.08
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TP region-level Correct Localization Accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
36.38
Bewertung
36.38
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. CLA verlangt mindestens 50 % Abdeckung jeder Ground-Truth-Region. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist eine AEGIS-Lokalisierungsmetrik zur Forensik akademischer Bilder, kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS TP Over Localization Rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
0.28
Bewertung
0.28
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. AEGIS prüfte Bildforensik mit hochauflösenden PNGs und knappen, aufgabenbezogenen Prompts. OLR zählt Fälle gemäß Überlokalisierungsbedingung der Studie; niedrigere Werte sind besser. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner, Temperatur und weitere Decoding-Einstellungen sind nicht veröffentlicht. Die Gesamtzahl von 8.210 Datensatzbildern wird nicht als N dieser Metrik verwendet.
Einordnung
Dies ist eine AEGIS-Überlokalisierungsrate zur Forensik akademischer Bilder. Niedrigere Werte sind besser. Sie ist kein allgemeiner Modellqualitätsscore. Die Studie nennt die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
AEGIS Normalized Forensic Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
41.73
Bewertung
41.73
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, getrennt von der Zeile Doubao-Seed-1.6-thinking. Zuordnung nur auf Ebene des unversionierten Namens/API-Alias zum Profil seed-1-6. Anhang B.1 nennt die Volcano-Engine-API; Anhang B.2 verlinkt die offizielle Route https://console.volcengine.com/ark/model/detail?Id=doubao-seed-1-6. Der AEGIS-NFI ist ein von der Studie definierter Wert von 0 bis 100: harmonisches Mittel aus FSD-F1, TAR-F1, MC-F1 und CLA, multipliziert mit dem OLR-Malus (1-OLR)^γ bei Standardwert γ=0,5. Laut Studie bedeutet ein höherer NFI bessere balancierte Leistung bei ihren Bildforensik-Aufgaben. Er ist kein allgemeiner Modellqualitätsindex. Serving-Modus, unveränderliche Version und Anfragedatum fehlen. Aufgabenspezifische Nenner sind nicht veröffentlicht; 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 die API-Route für Seed 1.6, aber weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Der Wert wird weder der separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Zeile noch der datierten API-Version seed-1-6-250915 zugeschrieben.
Quelle AEGIS, ACL 2026, Table 2
The Aggregate ByteDance rating, Seed-1.6 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
Originalwert
1673
Bewertung
1673
Messgröße
The Aggregate model-level composite rating
Einheit
rating
Benchmark-Version
The Aggregate ByteDance company table, snapshot 2026-10-19
Kategorie
model-level composite rating
Richtung
Mehr ist besser
Quellentyp
independent-evaluator
Auswertung
The Aggregate, ByteDance company rating table
Status
active
Abrufdatum
2026-10-24
Methodik
Unabhängige Evaluation. Die unabhängige ByteDance-Tabelle von The Aggregate führt das genaue Modell mit API-Zugang und einem zusammengesetzten Modellrating. Die separat dokumentierte Methodik desselben Evaluators beschreibt ein Composite aus öffentlichen Leaderboards und Benchmark-Berichten mit hierarchischem Continuous-Response-IRT und einer Elo-ähnlichen Skala um 1500. Die erfasste Seite ist der Tages-Snapshot vom 19.10.2026. Es ist ein Punkt einer bestehenden Rating-Zeitreihe, kein neues Experiment.
Einordnung
Die Quelle zeigt ±7 neben dem Rating, definiert diesen Zusatz aber im erhaltenen aktuellen Tabellenausschnitt nicht. Er wird nicht als 95-%-Konfidenzintervall codiert. Die Tabelle nennt keine Aufgaben-Stichprobe N.
Quelle The Aggregate, ByteDance company rating table

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 1.613

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026

Seed 1.6Sonar Reasoning ProMiniMax-M2.5-highspeedSeed 2.0 MiniGPT-6.1 Terra

Alle technischen Daten

Architektur

Parameter
230 Mrd.
Quelle: Parameter
Aktive Parameter
23 Mrd.
Quelle: Aktive Parameter

Ein- und Ausgabe

Kontextfenster
256.000 Token
Quelle: Kontextfenster
Reasoning-Modus
Tiefes Nachdenken lässt sich über den Parameter thinking ausschalten. Die Dokumentation nennt dies für seed-1-6-250915 und seed-1-6-250615. (abgerufen 2026-09-22)
Quelle: Reasoning-Modus

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-1-6-250915
Quelle: API-Modellkennung

Weitere Angaben

Hinweise
Multimodales Deep-Thinking-Modell mit einem Kontextfenster von 256.000 Token; 230 Mrd. Parameter insgesamt, 23 Mrd. aktiv (MoE).
Quelle: Hinweise

Preise

Abschaltung angekündigt für den 11. November 2026. Preise zuletzt geprüft am 19. 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
ByteDancedirekt0,25 $2 $0,05 $0,69 $
ByteDanceüber 128.000 Kontext-Tokendirekt0,50 $4 $k. A.1,38 $

Cache-Preise stammen aus dem Direkttarif, OpenRouter meldet sie für die übrigen Anbieter nicht. Direktpreis laut Hersteller, geprüft am 19.09.2026. Zum LLM-Preisindex

Seit Beginn der Messung am 24.08.2026 unverändert.

EingabeAusgabe

0 $1 $2 $3 $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

Was kostet Seed 1.6?

Per API 0,25 $ je 1 Mio. Token Eingabe und 2 $ Ausgabe. Das ist eher 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?

256.000 Token. So viel Text liest Seed 1.6 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 1.6Platz 76 von 102256 Tsd.

Kann ich Seed 1.6 lokal nutzen?

Nein. ByteDance veröffentlicht die Gewichte nicht.

Angaben von ByteDance

Offene Gewichte
nein
Lizenz
proprietary BytePlus terms
Parameter
230 Mrd.
davon aktiv je Token
23 Mrd.

Wo kann ich Seed 1.6 nutzen?

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

Per API

0,25 $ Eingabe, 2 $ 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)
Eingabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 26. Oktober 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Eingabe (Modelldokumentation)
Ausgabe

Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 26. Oktober 2026.

Quelle: Modelldokumentation · Eingabe (Modelldokumentation)
RecherchestandRecherchestand 8. September 2026. 8 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

official-variant-table-attribution

Hinweis

AEGIS berichtet die getrennte Tabellenzeile Doubao-Seed-1.6 und verlinkt sie auf die offizielle Volcano-Engine-Route doubao-seed-1-6. Die neuen Werte sind deshalb nur auf Ebene dieses unversionierten Namens/API-Alias dem Profil seed-1-6 zugeordnet. Andere offizielle Benchmarktabellen, die ausdrücklich Base, Thinking oder Adaptive CoT ausweisen, bleiben diesem Profil nicht zugeordnet. AEGIS veröffentlicht weder Serving-Modus noch Anfragedatum oder unveränderliche Backend-Version. Die Messung ist daher nicht als Ergebnis der API-Revision seed-1-6-250915 oder einer bestimmten Base-, Thinking- oder Adaptive-CoT-Variante belegt.

Ungeklärt

AA benchmark rows

Originalwortlaut

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

Ungeklärt

serving-snapshot

Hinweis

Die Studie nennt Doubao-Seed-1.6, gibt für die Doubao-Modelle die Volcano-Engine-API an und verlinkt die offizielle Route des Basis-Modells. Serving-Modus, Anfragedatum und unveränderliche Serving-Version fehlen. Das Alias-Ergebnis ist nur dem Profil seed-1-6 zugeordnet. Es wird weder auf die separaten Thinking- oder Adaptive-CoT-Varianten übertragen noch als datierte API-Version seed-1-6-250915 ausgewiesen.

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 die Seed-1.6-Zeilen. Es wird weder eine Stichprobengröße pro Zeile noch ein Konfidenzintervall zugewiesen.

Weitere QuelleModellmetadaten · ByteDance Seed 1.6 technical overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleKontextfenster-Daten (abgerufen 22. September 2026) · BytePlus Seed 1.6 documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere QuelleAEGIS, ACL 2026, Table 2 (abgerufen 16. Oktober 2026)
Weitere QuelleThe Aggregate, ByteDance company rating table (abgerufen 24. Oktober 2026)
Weitere QuelleModellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)
Weitere QuelleByteDance Seed 1.6 model page · 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