ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini
ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini est un LLM lancé par ByteDance Seed le 26 février 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 262 144 tokens et par un positionnement très économique, avec des tarifs inférieurs de 95% à la moyenne des LLM similaires.
ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini est un LLM lancé par ByteDance Seed le 26 février 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 262 144 tokens et par un positionnement très économique, avec des tarifs inférieurs de 95% à la moyenne des LLM similaires.
Son profil associe de bons résultats bruts en connaissances générales, classification d’e-mails, raisonnement et code. Ces benchmarks étant plafonnés et marqués par de nombreux ex æquo, les rangs apportent davantage de nuances. Les mathématiques et l’éthique constituent ses principaux points faibles.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | ByteDance Seed |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 26 février 2026 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image,video → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 99,0 % | 11ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 97,0 % | 126ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 96,0 % | 32ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 94,0 % | 32ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 87,0 % | 86ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 56,0 % | 127ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 49,0 % | 113ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Benchable : Email Classification (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Seed | 0,1 $ | 0,4 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 95 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 55 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,05 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 1 h 16 min |
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. General Knowledge place Seed-2.0-Mini au maximum du benchmark, une première place partagée avec 41 autres modèles. En Email Classification, il partage la 11e place avec 40 concurrents. Reasoning et Coding le situent dans le premier quart de leurs classements respectifs, à chaque fois au 32e rang. Sa fenêtre de 262 144 tokens constitue un autre atout concret. Son principal avantage reste toutefois économique : l’entrée coûte 0,1 $ par million de tokens et la sortie 0,4 $, soit environ 55 fois moins que les modèles frontière.
Limites et points d’attention. Les benchmarks sont plafonnés, ce qui réduit fortement la portée des scores bruts et des nombreux ex æquo. Ethics se situe en retrait, à la 126e place sur 159. Mathematics atteint seulement la 86e place sur 140. Même les résultats favorables en connaissances générales et en classification d’e-mails restent peu discriminants. Seed-2.0-Mini convient surtout aux traitements à grand volume et aux longs contextes lorsque le coût prime, ainsi qu’aux tâches de classification, de raisonnement ou de code qui tolèrent des performances intermédiaires.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Benchable.ai (benchable.ai).