大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得CSDN博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆AI应用挑战赛、英特尔AI创新应用大赛等比赛评委，科大讯飞AI大学堂荣誉讲师，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云天池比赛第一名，科大讯飞分类挑战赛第一名。在技术创新领域拥有多项授权发明。

  本文详细介绍了国内首个视觉编程模型深度体验：Doubao-Seed-Code实战测评，希望能对使用AI 编程助手的同学们有所帮助。

前言

  在AI编程助手蓬勃发展的今天，大多数模型仍然停留在"文字描述生成代码"的阶段。然而，字节跳动推出的Doubao-Seed-Code模型彻底打破了这一局限，作为国内首个具备原生视觉理解能力的编程模型，它正在重新定义开发工作流。与市场上其他编程模型不同，Doubao-Seed-Code自带视觉理解能力，无需通过工具调用实现。这是国内编程模型的"首发"突破，具有重要的技术里程碑意义。

技术优势对比：

• DeepSeek V3.1、Kimi K2、GLM 4.6、MiniMax M2 等主流Coding模型均不具备原生视觉理解能力
• 传统方案需要依赖MCP实现，将图片转化成语义描述供模型理解，过程中信息折损严重
• Doubao-Seed-Code的直接视觉理解效果远胜于间接语义转换

价格优势：

• 输入、输出单价已达国内最低：综合使用成本相比业界平均水平降低62.7%，国内最低价
• 同步发布了Coding Plan，最低9.9即可畅享豆包编程模型
  • Lite套餐适合大多数开发者，可支持中等强度的开发任务，首购首月 9.9 元/月，后续续费40元/月；
  • 复杂项目开发则可以选择Pro套餐，首购首月仅需 49.9 元，后续续费200元/月；
    经过深度体验，我将从三个核心维度全面测评这款突破性产品，并分享真实的使用场景和感受。

1. 体验入口

体验Doubao-Seed-Code模型有两种便捷方式：

1.1 通过下载应用

  通过官方渠道下载并安装Trae应用，即可开始使用Doubao-Seed-Code模型。

  点击右小角的Auto，关闭Auto mode，选择Doubao-Seed-Code。

1.2 通过体验网址直接试用

  无需配置或安装任何工具，直接访问体验网址https://exp.volcengine.com/ark 即可开始使用，这是最快捷的体验方式。

2. 模型能力实测

2.1 视觉理解能力测试：根据文字生成图片

  首先进行基础测试，验证模型的视觉理解能力。我们输入简单的图片生成指令，观察模型的理解程度。

  初始指令：

部分生成代码展示：

生成效果：

进阶测试： 在原有图片基础上增加一个小橘子

部分代码展示：

生成效果：

  从效果图可以看出，橘子元素添加得十分自然，与原有构图和谐融合，证明模型具有良好的场景理解能力和元素添加能力。

2.2 复杂应用开发：任务看板制作

  接下来测试模型在复杂应用开发方面的能力，我们要求创建一个任务看板应用。

部分核心代码：

初步生成效果：首次生成的布局为横版排列，虽然功能完整，但布局不够理想。

优化迭代： 请求模型改为竖版布局。经过对话调整后，模型重新生成了竖版布局的代码：

优化后效果：布局改为更加符合使用习惯的竖版排列，视觉效果和实用性都得到了提升。

功能测试：

• 添加列表功能： 点击"添加列表"按钮，弹出对话框，可以新增任务列表
  
  

• 添加任务功能： 在每个列表内点击"添加任务"，弹出任务创建对话框，可以输入任务详情

  所有交互功能均正常运行，展示了模型在复杂UI组件开发方面的能力。

2.3 核心能力测试：根据图片生成网页

  这是本次测评的重点，测试模型的视觉转代码能力。

  测试场景： 电商产品卡片生成。

  第一轮：基础布局还原，上传电商产品卡片设计稿，提示词：“请根据这个UI设计稿，生成对应的HTML、CSS和JavaScript代码。要求页面美观、现代，具有响应式设计。”

  生成代码片段：

  问题发现： 生成的页面中，产品图片错误地显示为会议场景图片，而非设计稿中的产品图片。

  问题修复： 通过对话明确指出图片不符的问题，模型重新生成代码后正确显示了笔记本电脑产品图片。

  第二轮：交互效果增强，要求添加悬停效果：“请为这个产品卡片添加悬停效果，让卡片有轻微的放大和阴影变化，同时按钮颜色要有渐变过渡。”

遇到的问题：

• 首次尝试时效果不理想，可能由于复杂变换的计算负载较高
  

• 采用分步策略后，先添加卡片悬停效果，再添加按钮渐变效果，成功实现了预期交互

新的问题： 在添加交互效果的过程中，产品图片再次出现错误，试着让大模型自己修复问题，但是它出现了一只鸟类的图片在产品图位置。

解决方案： 需要反复提醒模型注意原始设计稿中的图片内容，通过多次对话最终获得符合要求的完整实现

3. 测评总结

优势表现

1. 强大的视觉理解能力：能够准确理解设计稿的布局和样式要求
2. 良好的代码生成质量：生成的代码结构清晰，符合现代前端开发标准
3. 多轮对话优化效果显著：通过迭代对话能够不断改进输出结果

需要注意的方面

4. 图片一致性维护：在多轮对话中容易出现图片内容丢失或变化的问题
5. 复杂指令需要拆分：对于包含多个复杂变化的指令，建议分步骤提出
6. 需要主动引导：在生成过程中需要主动提醒模型关注关键设计元素

使用建议

• 对于复杂需求，采用"分步击破"的策略
• 在多轮对话中，定期重申关键需求要素
• 充分利用模型的迭代优化能力，不要期望一次性获得完美结果

  Doubao-Seed-Code展现出了作为视觉编程模型的强大潜力，在细节一致性方面还有提升空间，但其核心的视觉理解和代码生成能力已经达到了实用水平。