Seed 2.0 Lite
Seed 2.0 Lite est un LLM propriétaire de ByteDance, lancé le 14 février 2026. Il se distingue par un positionnement très économique, avec une tarification inférieure de 87% à la moyenne des LLM similaires et environ 22 fois moins élevée que celle des modèles frontière.
Seed 2.0 Lite est un LLM propriétaire de ByteDance, lancé le 14 février 2026. Il se distingue par un positionnement très économique, avec une tarification inférieure de 87% à la moyenne des LLM similaires et environ 22 fois moins élevée que celle des modèles frontière.
Sa fenêtre de contexte de 262 144 tokens autorise le traitement de volumes de texte importants. À sa sortie, Seed 2.0 Lite figurait dans le top 15% des LLM de sa génération sur GPQA. Ses connaissances s'arrêtent toutefois au 1er janvier 2024 et ses poids ne sont pas ouverts.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | ByteDance |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 14 février 2026 |
| Connaissances jusqu'à | 2024-01-01 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image,video → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 93,0 % | 28ᵉ / 108 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AIME 2026 | 88,3 % | 12ᵉ / 17 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 85,1 % | 47ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench v6 | 81,7 % | 16ᵉ / 53 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Verified | 73,5 % | 40ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Seed | 0,25 $ | 2 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 88 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 22 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût par exécution agentique — PinchBench (147 tâches) | 4,45 $ |
| Durée d'exécution — PinchBench | 4 h 05 min |
| Indice valeur/coût — PinchBench | 51,67 |
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,11 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 23 min 37 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. Seed 2.0 Lite se classe premier sur les évaluations Benchable de General Knowledge et de Reasoning. Il figure aussi dans le top 10 en Mathematics, tandis que ses résultats en Email Classification le placent parmi les modèles les plus solides pour cette tâche. Sur GPQA, il appartenait à sa sortie au top 15% des 169 LLM de sa génération, ce qui confirme un bon niveau en raisonnement complexe à son époque. Son principal avantage pratique reste son coût, à partir de 0,25 $ par million de tokens en entrée et de 2 $ en sortie. La fenêtre de 262 144 tokens renforce son intérêt pour les traitements nécessitant un contexte étendu.
Limites et points d'attention. Les résultats relatifs sont moins convaincants en Coding, où le modèle se situe derrière plusieurs dizaines de concurrents. Le contraste est encore plus marqué en Ethics : le score brut est élevé, mais le classement le place dans la seconde moitié des modèles évalués. La coupure des connaissances au 1er janvier 2024 limite aussi les tâches dépendantes d'informations plus récentes. Enfin, la licence propriétaire exclut l'accès aux poids. Seed 2.0 Lite cible surtout les usages sensibles au coût, notamment le raisonnement général, les mathématiques, la classification d'e-mails et le traitement de longs contextes.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · PinchBench (pinchbench.com) · Benchable.ai (benchable.ai).