​​豆包使用的是字节跳动自研的云雀大语言模型​​，该模型基于Transformer架构，具备多模态能力与商业化落地优势，​​日均处理超4万亿Tokens​​，并衍生出深度思考、文生图、视频生成等创新功能。

1. ​​核心模型架构​​：云雀模型采用Transformer结构，通过大规模数据训练实现文本生成、知识问答等任务，后续升级为MoE架构（如豆包1.5深度思考模型），激活参数仅20B，兼顾性能与成本效率。
2. ​​多模态扩展​​：除基础语言模型外，豆包陆续推出Seedream 2.0文生图模型、PixelDance视频生成模型等，支持图像理解、音乐创作等跨模态应用，技术覆盖从文本到视频的全链条生成。
3. ​​商业化与开源​​：模型定价0.0008元/千Tokens，成本仅为行业1%，同时开源SuperGPQA评测基准，推动跨学科推理能力标准化，体现技术透明性与生态共建意识。

豆包通过持续迭代云雀模型家族，已覆盖聊天、创作、企业服务等场景，其技术路线与落地实践为AI大模型发展提供了重要参考。