SeedRealtime 是字节跳动 Seed 团队于 2026 年 8 月 5 日正式发布的原生音视频全双工大模型，采用统一端到端架构，原生融合音频、视频与文本三种模态信号，能够在连续的多模态信息流上实时交互，带来边看、边听、边说的全新体验。发布当天，该模型已在豆包 App 全量上线，用户将豆包更新至最新版本后，即可通过打电话功能进入视频通话界面，体验实时音视频 AI 交互。

一、主要功能

第一，音视频联合理解。模型原生支持声音、画面与时序信息的深度融合，能够结合场景消解同音词歧义，也能准确理解视觉中的时序指代，让所见、所闻与所说融为一体。

第二，主动交互能力。模型具备持续的环境感知与主动表达能力，能在察觉画面状态变化时主动提醒，并能调用工具融入表达，让交互从被动响应升级为主动协作。

第三，流畅的交互节奏。模型能够实时感知用户的对话状态与交流节奏，在适当时机自然接话、停顿与回应，同时具备较强的抗干扰能力，能分辨旁人闲聊与背景噪声，不因干扰误触发。

第四，全双工实时通话。与传统的半双工串行交互不同，模型无需等待用户说完再回应，而是像真人一样边听边说，大幅降低对话延迟。

第五，多模态信息流处理。模型能够同时处理摄像头画面、语音输入与文本指令，在连续的多模态信息流上同步完成感知、理解、决策与表达。

第六，规模化应用落地。SeedRealtime 是业界率先实现音视频全双工技术规模化落地的模型，已直接集成到拥有海量用户的豆包 App 中。

二、技术原理

第一，端到端统一建模。与业界主流的级联系统不同，SeedRealtime 摒弃了自动语音识别、视觉模型、语音合成等多个模块串联的方案，将声音、画面、时序与表达统一到同一个端到端模型中，避免延迟层层叠加。

第二，无 VAD 轮次判断。模型不再依赖外部语音活动检测进行轮次判断，而是在连续的多模态信息流上同步完成感知、理解、决策与表达，实现真正的全双工并行交互。

第三，原生多模态融合。音频、视频与文本在模型内部原生融合，而非简单拼接，使模型能够结合画面上下文理解语音歧义，并追踪视觉中的时序指代关系。

三、应用场景

第一，实时视频通话。用户可通过豆包 App 的打电话功能与 AI 进行面对面的实时交流，AI 能一边看眼前的事物、一边听用户讲话、一边开口回应。

第二，智能导览讲解。在博物馆等场景中，模型可持续观察镜头画面，识别指定文物后主动提醒并讲解，实现个性化的随身导览。

第三，操作指导纠错。用户在操作设备（如咖啡机）时，模型可根据画面变化实时观察步骤并纠错，充当智能操作教练。

第四，多人对话场景。在聚餐等多人场景中，模型能逐一识别人物并记住名字，在嘈杂讨论中始终分清说话对象。

第五，智能客服与教育辅导。结合视频能力，客服与辅导场景可升级为可视化实时交互，提升沟通效率。

四、使用方法

第一步，将豆包 App 更新至最新版本。

第二步，打开打电话功能，进入视频通话界面。

第三步，开启摄像头权限，让模型能够看到当前画面。

第四步，像与真人通话一样开始对话，边看边听边说。

第五步，开发者可通过字节跳动 Seed 团队官方渠道申请模型能力接入，将其集成到自有产品中。

五、适用人群

第一，普通消费者。任何豆包用户均可免费体验实时音视频 AI 交互，感受全双工对话的流畅体验。

第二，移动应用开发者。希望为产品接入实时多模态交互能力的工程师，可基于 SeedRealtime 打造创新的应用体验。

第三，智能硬件厂商。机器人、智能眼镜、车载助手等硬件场景需要低延迟的实时交互能力，SeedRealtime 提供了新的技术选择。

第四，教育与客服行业从业者。可视化实时交互可以显著提升在线辅导与客户服务的体验和效率。

第五，AI 研究者。作为音视频全双工技术的规模化落地标杆，其架构设计与技术路线具有重要的研究参考价值。

六、优缺点介绍

优点方面：其一，真正的全双工交互，边听边说零等待，对话节奏自然流畅；其二，音视频文本原生融合，理解能力强，能消解歧义与理解时序指代；其三，具备主动交互与工具调用能力，从被动应答升级为主动协作；其四，抗干扰能力强，能在嘈杂环境中准确聚焦；其五，已在豆包全量上线，普通用户即可体验；其六，端到端架构相比级联方案延迟更低、体验更连贯。

缺点方面：其一，目前主要依托豆包 App 生态，独立接入门槛较高；其二，实时多模态推理对算力要求高，规模化部署成本不低；其三，作为新发布的模型，在复杂长尾场景下的稳定性仍需持续迭代验证。