砸錢上春晚的底氣，來自豆包2.0扎實的技術實力。

作者|古甘

編輯|楊舟

去年春節，DeepSeek升級了中國大模型競爭；今年春節，中國AI戰火向上燒到應用層。千問、元寶和文心等多家大廠旗下的AI應用，在春節累計投入超50億資金吸引用戶，爭搶新時代的AI船票。

但如果把今年春節的AI營銷簡單理解為“又一輪紅包大戰”，其實容易誤讀這場競爭的底層邏輯。

表面看，玩法仍然熟悉：冠名春晚、紅包裂變、補貼拉新，這些都延續移動互聯網時代的流量打法。誰能在最短時間內獲取最多用戶，誰就更有機會鎖定未來生態。

但AI時代的競爭，不再完全遵循這一邏輯。

大模型競爭的核心變量并非單純日活規模，而是技術突破與真實生產力。即便是日活過億的產品，只要出現技術代際躍遷，也可能迅速被替代。

這意味著，春節營銷所帶來的流量高峰，并不天然對應長期留存。

在移動互聯網時代，因為社交關系、內容沉淀與數據資產會形成天然護城河。但在AI技術尚未完全收斂的階段，用戶忠誠度極低。真正決定留存的，從來不是補貼力度，而是產品是否足夠好用。

這也使DAU的重要性需要全新定義。

在打車、外賣等平臺競爭時代，用戶數量直接決定勝負；而在大模型競爭中，低粘性用戶規模的價值有限。更有意義的是深度使用與真實付費，當用戶愿意長期依賴某一模型完成復雜任務，甚至付費訂閱，這類用戶才構成真正的留存資產。

換句話說，AI時代的DAU更接近“生產力活躍度”，而非單純訪問頻次。這也解釋了為何各家在春節節點大規模砸錢拉新用戶的同時，幾乎同步推進底層模型升級。

春節前夕，國內大模型行業迎來密集迭代窗口。千問斥資數十億元加速生態構建，元寶依托社交關系鏈強化入口，而字節跳動則選擇在春晚流量高峰前后完成模型能力的跨代躍遷。

2月14日，在連續發布Seedance 2.0視頻模型、Seedream 5.0 Lite圖像模型后，字節正式推出豆包大模型2.0系列。官方將其定位為面向大規模生產環境優化的一次系統性升級，核心目標是提升復雜真實任務的執行能力。

這是豆包自2024年5月發布以來首次跨代升級。在春晚倒計時這一國民級流量節點，字節“三箭齊發”，全棧AI布局野心盡顯。

春晚只是豆包2.0的起點

微信用“搖一搖”改寫了春晚互動形態，互聯網紅包大戰自此成為春晚的固定節目。誰能把春晚流量轉化為產品留存，誰就更接近下一個國民級入口。

但今年，用戶不再只是搖晃手機搶紅包，而是輸入一段文字、說出一句祝福，就能即時生成專屬的新春圖景。春晚互動從“流量分發”轉向“內容共創”。

字節跳動正是這場轉變背后的技術推手。

豆包視頻生成模型 Seedance 2.0、圖像創作模型 Seedream，以及語音模型被深度應用于春晚節目制作與互動環節。從舞臺影像到全民互動，生成、理解與表達能力第一次在同一國民級舞臺完成協同。

數據顯示，除夕當天豆包AI互動總數達 19億次，“豆包過年”活動生成超過5000萬張新春頭像、1億條祝福內容。

但更值得注意的時間點，是2月14日，除夕前一天豆包大模型2.0正式發布。春晚因此不僅是曝光場，更是一場國民級產品壓力測試。

一條驗證線發生在舞臺之上。

2026年春晚成為國產AI技術的“全民秀場”。節目《馭風歌》中，以馬為元素的水墨長卷由 Seedance 2.0 動態生成。此前導演組嘗試多款國際視頻模型，均難以精準把握水墨留白與構圖邏輯。而 Seedance 2.0 在保持水墨筆觸神韻時，還做到“形神兼備”。

與此同時，多家機器人品牌參與表演，背后均有火山引擎的技術支持。

以宇樹機器人為例，此次參與春晚表演以及豆包APP 春晚互動抽獎送出的宇樹 G1人形機器人，搭載了豆包大模型和豆包語音合成模型，使其具備更擬人的音色、更自然的語音交互。

另一條驗證線發生在用戶互動層面。

19 億次互動，不只是流量數據，更是模型能力在高并發環境下的真實調用記錄。在這一節點，豆包完成了一次身份躍遷：從聊天框里的AI搭子，走向被廣泛調用的國民級AI助手。

但字節顯然并不滿足于此。

春晚帶來的用戶增長，能否轉化為長期留存，最終取決于豆包2.0在真實場景中的生產力價值：能否處理復雜任務、調用多工具、連接多終端，真正成為用戶工作與生活中的智能執行中樞。

換句話說，字節給了豆包一次站上國民舞臺的機會，但決定這波流量能否沉淀的，是2.0的 Agent執行能力。

從這個意義上看，春節流量只是起點，而跨代的Agent升級，才是決定豆包能走多遠的關鍵變量。

換腦開啟Agent跨代升級

春晚只是能力被看見的時刻。

2 月中旬的模型三連發，才是豆包真正完成“換腦”的關鍵。無論是Seedance 2.0 在春晚舞臺的驚艷亮相，還是Seedream在理解與推理層面的顯著進步，最終構成底座的仍是隨后發布的豆包大模型 2.0 系列。

豆包大模型2.0的升級，核心并非單點能力提升，而是面向大規模生產環境的系統性優化。這是其自2024年5月發布以來，首次明確意義上的跨代版本躍遷。

這次“換腦”，首先發生在推理結構上。

在推理與數學等評測維度中，豆包 2.0 已進入與 Gemini 3 Pro 同一梯隊區間。但比榜單更關鍵的，是其在真實任務執行中的穩定性：模型能夠完成復雜需求拆解，建立因果鏈條，進行多步規劃，并在輸出前進行自檢校驗。

對Agent來說，這意味著“思考”從一次性回答，變成可持續推進的執行骨架。

推理決定模型“能想多深”，多模態能力則決定它“能看多廣”。

豆包2.0的多模態升級，明顯對準生產環境輸入：截圖識別、復雜文檔解析、圖表理解與流程圖閱讀被重點優化。在空間理解MMSIBench、運動理解MotionBench、視頻理解VideoMME等評測集中，其綜合表現已進入第一梯隊；圖表理解CharXiv-RQ 能力亦明顯提升。

但評測只是表層。

在工程可用性上，模型對時間序列與運動變化的理解能力被強化，對“動作、節奏、狀態變化”的捕捉更為穩定。這使其能夠進入實時視頻流分析、環境感知與動態決策場景。

例如在長視頻交互中，模型可作為AI助手完成環境判斷、動作糾錯與主動提示，從被動問答升級為過程指導，可應用于健身陪練、穿搭輔助等陪伴式場景。

當空間理解與運動理解能力提升后，模型不僅能識別畫面“有什么”，還更容易判斷“它們之間如何關聯、如何運動、如何作用”。這使多模態感知不再是展示能力，而成為執行決策的輸入來源。

但Agent能否進入生產系統，真正的門檻仍在任務鏈完整性。

過去多數 Agent 方案依賴外掛插件或外層工作流拼接。模型負責理解，工具負責執行，長鏈路任務中極易出現上下文斷裂、目標漂移或輸出失控。

豆包2.0的變化在于，多Skills調用、Function Call、搜索與結構化輸出能力，被原生納入模型推理過程。工具調用不再是外層補丁，而成為思考鏈條的一部分。

結構化輸出與長上下文管理能力的提升，本質是在修復Agent執行中的“斷片”問題。讓模型在更長任務周期中保持狀態連續，理解當前步驟在整體流程中的位置。

這種持續狀態感，正是 Agent 從演示走向生產的分水嶺。

開啟萬物豆包時代

今年春晚，豆包送出超過10萬份科技好禮。更關鍵的是，這些硬件幾乎全部接入豆包大模型。

手機、機器人、智能音箱、家電終端，被納入同一套 AI 交互體系之中。這并不是一次簡單的“品牌露出”，而是一場面向全民的終端驗證。

在移動互聯網時代，入口意味著“被打開的App”。而在大模型時代，入口的含義正在發生變化。它不再只存在于屏幕之內，而開始嵌入終端之中。

當 AI 既存在于手機應用，也存在于汽車中控、機器人軀體、家電語音模塊時，用戶接觸 AI 的路徑將從“打開應用”轉向“進入場景”。

春晚舞臺因此既是內容秀場，也是一場終端能力展。這種終端擴張的底氣，來自模型在產業側的滲透深度。

截至2025年底，豆包大模型累計服務上百萬家企業與開發者，覆蓋汽車、手機、教育、金融、互聯網等多個行業。Token調用規模達到極高量級，企業側調用持續增長。這意味著，模型能力早已不止存在于消費端應用，而是在產業系統中持續運轉。

從產品策略上看，豆包2.0提供 Pro、Lite、Mini 多規格的通用Agent 模型，以及Code專用模型，覆蓋不同延遲、成本與推理強度需求。

這種分層結構帶來的靈活部署和更具性價比的成本，本質是在為“規模化部署”準備彈性空間。既能滿足高強度推理場景，也能適配終端側的低時延需求。

當模型具備跨場景部署能力，終端就不再是展示窗口，而成為調度節點。

在移動互聯網時代，入口爭奪的是流量分發權；在大模型時代，入口爭奪的是場景調度權。誰的模型能夠嵌入更多真實世界的硬件與系統，誰就更接近下一個階段的控制中樞。

因此，與其比較哪家AI應用年底擁有更多日活，不如觀察哪家模型正在進入更多終端。

當AI成為終端默認能力，而不是被主動打開的工具，競爭的維度也隨之改變。

春晚帶來的流量，是豆包成為“國民助手”的起點；2.0的跨代升級，則為其提供執行能力；

而終端生態的鋪開，才真正決定它能否成為萬物入口。

如果說 2026 年春節是 AI 大模型集體亮相的高光時刻，那么對豆包而言，這或許只是一個能力周期的開端。

從聊天工具，到國民助手，再到終端底座，登上春晚的豆包，正在開啟屬于自己的2.0階段。