一次火山引擎豆包模型内测

前言

元旦前夕，收到字节邀请参与内测豆包新模型。

配图是之前参加Trae Firends@成都。

欢迎您参加本次豆包编程模型内部测试！
在测试完成、提交文档和问卷后，您将获得 500 元现金激励。
本次测试将于 12/24 下午～12/25 期间进行，期间需要您预留至少 1.5 小时时间用于模型测试。

谁会在乎这现金奖励呢，是吧？我肯定是为了AI迅速发展！

实际上是推迟到了 12.29-12.31 开工的，据说是字节的同学部署出了点小问题。

任务书

我们希望您尽可能在日常真实的任务中使用模型，而不是进行一些特定的前端能力试验（例如让模型写前端小游戏或者复刻操作系统）

本次测试需要您在您常用的编程工具中对比三个 Coding 模型的好坏，并给出打分。
如果您是测试模型从零到一生成项目的能力，请在三个空的文件夹中分别进行测试。
如果您是测试模型在现有项目上修复 Bug、添加功能的能力，请您先备份您的当前项目，并复制多个副本（或使用 Git 分支），使用三个模型分别在三个副本文件夹中进行测试

为了进行测试，您需要自行垫付购买方舟 Coding Plan，相关费用可以报销，会在测试结束后与激励现金一起发放。

选择对应的模型：本次您进行测试的是内测模型，在填写 model name 时要将文档中的 doubao-seed-code-preview-latest 替换成以下的三个模型

模型 A： doubao-seed-1-6-thinking-code-preview
模型 B： doubao-seed-1-8-preview-code-preview-alpha
模型 C： doubao-seed-1-6-thinking-code-preview-omega

测评结果

本次测评主要针对 Doubao Seed Code Preview 系列的三个内测模型进行横向对比。为了测试模型在实际开发中的表现，我设定了 Python + Tkinter 桌面应用开发的统一命题，分别要求模型生成以下三个工具：

Todo List 应用（基础交互）
Shell 脚本转 Python 工具（逻辑转换）
Changelog 生成工具（文本处理）

测试环境为: Vs Code + Kilo Code(配有多个 MCP 插件)

经过三轮实战测试，针对代码生成质量、UI 美观度及响应速度，综合排名如下：

综合能力与生成速度：模型 A > 模型 B > 模型 C

详细对比表：

维度	模型 A (1-6-Thinking)	模型 B (1-8-Alpha)	模型 C (1-6-Omega)
UI 风格	现代简洁，审美较好	复古风格，组件丰富（支持分标签）	表现一般
代码质量	逻辑清晰，可用性高	功能实现完整	经常过度设计，逻辑复杂化
稳定性	稳定	稳定	偶发乱码
Token 消耗	正常	正常	消耗较大