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从一张 K 线图开始，完成一场有证据的投研评审会

一张 K 线图很容易让人产生判断。趋势向上、放量突破、回撤企稳……这些词写起来很快，却可能已经越过了图片本身能证明的范围。

当时正好赶上春节前最后一波密集发布期，各家模型齐登场，Seedance 2.0 视频模型也上线，整个 AI 圈热闹得不行。

我当时的第一反应是：这个必须测。

然后.. 就没有然后了。

年前忙着收尾，年后又接连在玩 OpenClaw，豆包 2.0 的评测就一直排在待办清单里吃灰。直到这周末，我终于腾出一整块时间，把豆包2.0 从头到尾认认真真跑了一遍。

测下来，还真有惊喜。

先给大家看个效果：

看完这个，你大概就明白我为什么觉得这个模型值得单独写一篇了。

简单说说测下来的体感：

1、多模态理解和 Agent 调度能力，比上一代强了很多，尤其是视觉理解，之后在做质检等场景的时候优势比较大

2、推理效率提升很明显，Token 用得更少，响应更快

3、在企业级应用场景里，整体能力算是实现了一次升级，几个线上在跑的生产场景任务已经完成了从1.8到2.0的切换。

好了，先不看官方说法，不堆参数，不看比分。

我们直接上实战，边看边聊。

Case 1：多图表数据分析

第一个场景，我想测的是豆包 2.0 的多模态图表理解能力。

怎么测？不搞简单的看图说话。直接上强度。

我从不同渠道找了 8 张 AI 行业数据截图。白皮书里的柱状图、新闻报道的折线图、Excel 表格、数据平台的仪表盘..

来源不同，统计口径不同，图表格式也完全不同。

因为豆包App也在第一时间上线了 Seed-2.0-Pro 模型，而且还支持「专家」模式，就直接在豆包里面测了，方便大家看，选用 Web 端，

提示词如下：

我上传了几张来自不同渠道的 AI 行业相关数据截图。请你：
1. 逐张识别每张图片的类型（柱状图/折线图/饼图/表格/仪表盘等）
2. 识别每张图的数据来源机构或平台
3. 提取