豆包

豆包是什么

豆包是字节跳动推出的AI智能助手，主打对话交互、内容生成与多语言翻译。底层由字节自研大模型驱动，能处理文本、图片、PDF等多种输入格式。

对话上下文长度根据模型版本不同有差异，一般情况支持数万Token的连续对话。响应速度受输入数据量影响，数据量偏大时处理会有延迟。

豆包主要功能

• 对话问答：接收文本或图片输入，通过大模型推理引擎生成回答，输出为流式文本，支持多轮上下文关联，单次对话上下文上限随模型版本浮动。
• 文档解析：能处理PDF、Word、TXT等格式文件，提取文字、表格、公式等元素，输出结构化数据并保留原始阅读顺序，单文件页数有上限。
• 写作辅助：输入主题或提纲，经模型生成文章、邮件、报告等文本，输出可编辑文本内容，生成字数受单次请求Token限制。
• 多语言翻译：输入中文或外文文本，调用翻译模型输出目标语言结果，支持中英日韩等主流语种互译，长文本需分段处理。
• 图片理解：上传图片后由视觉模型解析画面内容，输出文字描述或结构化信息，分辨率过高时会被压缩后再处理。
• 代码生成：输入自然语言描述或代码片段，模型输出对应编程语言代码，支持Python、Java、JavaScript等，复杂逻辑生成结果需人工校验。

豆包使用要求

文本输入单次长度受Token上限约束，超出部分需截断或分段提交。图片输入建议分辨率不低于300×300像素，过低会影响识别准确率。PDF解析对扫描件和原生电子版处理效果有差异，扫描件依赖OCR识别，准确率受图像清晰度影响。

还有一点，多轮对话中上下文会占用Token额度，轮次越多可用空间越小。

豆包核心优势

上下文记忆能力：多轮对话中能保持话题连贯性，模型对历史消息的引用机制让追问和补充不需要重复背景信息。这个能力在长对话场景下差异明显。

多模态输入整合：文本、图片、PDF可以在同一会话中混合使用，视觉模型和语言模型协同处理，不需要切换工具。实际使用时不同模态的响应速度会有差异。

豆包如何使用

• 对话功能：在输入框键入文本或上传图片，发送后等待流式输出结果。
• 文档解析：上传PDF或Word文件，选择解析模式，获取结构化文本。
• 翻译功能：粘贴或输入源文本，选定目标语言，触发翻译输出。
• 写作辅助：输入主题关键词或提纲，设定字数范围，生成初稿。
• 代码生成：描述功能需求或粘贴代码片段，指定编程语言，获取代码输出。

豆包同类竞品对比

豆包应用场景

• 日常问答：查询知识、解释概念、获取建议，输入文本即可。
• 文档处理：解析合同、论文、报告，提取关键信息输出结构化数据。
• 内容创作：生成文章初稿、邮件模

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