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2、ao-1.5-pro 实现实现 7 倍倍 MoE 性能杠杆性能杠杆，同时同时推理成本仅为推理成本仅为 GPT-4o的的 10%。Doubao-1.5-pro 采用 MoE（混合专家）架构，通过训练推理一体化设计，保证模型性能的同时尽量降低推理成本，Doubao-1.5-pro-32k 的千tokens 输入单价为 0.0008 元，大约为 GPT-4o-0806 批量版本（千 tokens 输入单价 0.00125 美元）的 10%。豆包通过模型结构调优以及训练算法优化，实现7 倍 MoE 性能杠杆，针对 Prefill/Decode 与 Attention/FFN 四个象限，采用异构硬件结合

3、不同的低精度优化策略，在确保低延迟的同时大幅提升吞吐量，在降低总成本的同时兼顾 TTFT 和 TPOT 的最优化目标。视觉、语音多模态能力全面提升视觉、语音多模态能力全面提升。Doubao-1.5-vision-pro 在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上进行了全面的技术提升，高效的原生动态分辨率训练，提升模型文档识别、细粒度信息识别能力。Doubao-1.5-realtime-voice-pro，语音语义联合建模实现语音理解和生成一体化，打破传统“ASR+LLM+TTS”级联限制，实现降低延迟，并达到真人级语音水准。豆包情感语音功能落地移动端豆包情感语音功能落地移动端，图灵测

4、试图灵测试“终结者终结者”。2025 年 1 月 20 日，豆包实时语音大模型落地移动端，做到语音理解和生成一体化，实现了端到端语音对话。相比传统“ASR+LLM+TTS”级联模式，在语音表现力、控制力、情绪承接方面表现惊艳，并具备低时延、对话中可随时打断等特性。根据外部用户真实反馈，该模型整体满意度较 GPT-4o 有明显优势，特别是语音语气自然度和情绪饱满度远高于后者。在此之前，大模型以 AI 搜索的形式触达到大部分的网民，但对于不识字或不常打字的人群来说 AI 仍较为陌生，豆包实时语豆包实时语音大模型以超拟人化的形式融入广大人民的生活当中，大模型应用触达人群音大模型以超拟人化的形式融入广

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