豆包 SeedRealtime 解读:边看、边听、边说

一句话:字节跳动 Seed 于 2026-08-05 发布 SeedRealtime。这是原生音视频全双工大模型,已在豆包 App 通过对话框「打电话」全量上线。它能一边播视频一边对话。若你事后还要可搜索的笔记,异步总结仍然更合适。

发布 · 2026-08-05 豆包已全量 下方可试用

Keep the notes after the call

Paste a long-form video URL — BibiGPT turns it into chapters, a transcript, and follow-up Q&A you can search later.

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核心事实(90 秒速读)

截至 2026-08-19,字节跳动 Seed 于 2026-08-05 发布 SeedRealtime——原生音视频全双工大模型,已在豆包 App 全量上线。它同时读画面、声音和时序,让你一边播视频一边说话。实时通话不会留下可搜索的档案;BibiGPT 补上那一半。

Features

SeedRealtime 实际发了什么

字节 Seed 2026-08-05 的发布是原生全双工模型,不是语音加视觉两条链路拼出来的。落点是豆包,不是研究预览。

音频 + 视频 + 文本统一架构

一个模型同时吃画面、声轨和对话,而不是先出字幕再丢给聊天模型。

三项核心能力

音视频联合理解、主动介入、更自然的说话节奏。官方口径是「边看、边听、边说」。

豆包「打电话」已全量

更新豆包,在对话框里点打电话,会话就跑在 SeedRealtime 上。字节称这是原生音视频全双工首次规模化落地。

什么时候异步总结更合适

实时通话擅长「此刻正在发生什么」,不擅长归档。BibiGPT 做的是相反的事:把播完的视频变成章节、字幕和明天还能搜的追问。

你要的是记录,不是聊天

讲座、财报会、长播客会被反复用。豆包通话挂断就没了。带时间戳的章节加字幕,才是能贴进笔记的产物。

你没法一直盯着屏幕

全双工要求你在通话里。异步总结可以通勤时丢进去,回头再看要点。

同一条视频你还会再问

对着已保存字幕问「47 分钟怎么说定价」是另一种产品,不是对着直播流说话。视频留下,笔记也留下。

5 条关键变化(90 秒速读)

SeedRealtime 2026-08-05 发布的关键改变。

  1. 1

    原生全双工,不是拼出来的链路

    SeedRealtime 按一个音视频文本模型来训。不是字幕模型再接聊天模型。发布说明里的「原生」指的就是这个。

  2. 2

    画面、声音、时间一起理解

    模型把帧、声轨和轮次时机放在同一条流里判断意图——包括什么时候该主动开口。

  3. 3

    主动介入

    字节把「主动介入」列为核心能力:模型可以插话,而不只是等你说完再答。

  4. 4

    豆包已上线,不是内测演示

    发布帖写明全量上线。用户路径是更新 App 后,在对话框点打电话。

  5. 5

    当下说话 vs 事后笔记

    全双工通话服务当下。若你需要章节、字幕,或明天还要再问同一条,旁边留一份异步总结。

BibiGPT 用户的 3 个典型场景

豆包实时通话和异步总结该怎么并排用。

课上先问清楚,课后再留笔记

演示看不懂时用豆包通话打断。下课把同一条录像贴进 BibiGPT,拿到章节和字幕,考前再翻。

看直播,再写纪要

全双工适合问「屏幕上刚出现什么」。发给团队的纪要仍然需要时间戳和可导出文本——那是异步总结。

不打电话,直接归档视频

不是每条录像都需要对话。90 分钟播客或财报回放,做成带章节的总结加追问,往往比再开一通实时会话更快。

来源

发布日期与产品声明以这些页面为准。

  • 字节跳动 Seed 于 2026-08-05 宣布 SeedRealtime 为原生音视频全双工大模型,并在豆包 App 全量上线。

    ByteDance Seed 博客 ↗
  • Seed 官网把 SeedRealtime 写成「边看、边听、边说」,并标注 2026-08-05 模型发布。

    ByteDance Seed ↗

深受创作者、学生和研究人员的喜爱

看看大家为什么每天都用 BibiGPT 把视频转成文字。

全球 50,000+ 用户的信赖之选

★★★★★

“贴上链接几秒钟就拿到干净的字幕文字,每周帮我省下好几个小时的手动整理时间。”

Maya R.

内容创作者 · 二次创作短视频

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“导出逐字稿后我可以按自己的节奏复习生词,再也不用反复暂停视频了。”

Daniel K.

语言学习者 · 用真实视频学外语

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“准确、带时间戳的文字可以直接引用,它已经悄悄成为我日常工作流的一部分。”

Priya S.

研究人员 · 引用公开演讲

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