近日，山引Gartner®發(fā)布2025年度全球《AI應(yīng)用開發(fā)平臺魔力象限》：憑借豆包大模型和火山方舟大模型服務(wù)平臺 ，擎領(lǐng)球火山引擎領(lǐng)跑全球“挑戰(zhàn)者”象限，跑全S平在中國廠商中位居第一。臺挑此外，戰(zhàn)者中國阿里云、象限騰訊云均入圍挑戰(zhàn)者象限。廠商

圖片來源：火山引擎官網(wǎng)

該報告基于“落地能力”（Ability to Excute） 和“戰(zhàn)略完整性”（Completeness of Vision）兩大維度，山引對全球AI應(yīng)用開發(fā)平臺供應(yīng)商進行了全面評估。擎領(lǐng)球其中，跑全S平在“落地能力”上，臺挑火山引擎位于全球第五、戰(zhàn)者中國中國第一，象限這體現(xiàn)了在大模型的廠商新技術(shù)范式下，火山引擎率先圍繞AI應(yīng)用開發(fā)的山引全流程，探索出了一整套AI云的最佳實踐。

這是Gartner首次評估全球AI應(yīng)用開發(fā)平臺，意味著這一市場正在走向成熟、開始分化。Gartner指出，AI應(yīng)用開發(fā)平臺提供了必要的工具集，企業(yè)開發(fā)者無需具備深厚的機器學習知識，即可借助該平臺構(gòu)建AI助手、Agent和多模態(tài)應(yīng)用。其中，火山引擎在提供開發(fā)多模態(tài)應(yīng)用的產(chǎn)品和服務(wù)上，綜合實力全球第四。

對于開發(fā)AI應(yīng)用來說，它背后的“大腦”夠不夠聰明、響應(yīng)速度夠不夠快、工程化落地是否穩(wěn)定，決定了用戶是否能真正用起來、用得好。以豆包APP為例，更智能、更快更穩(wěn)定的豆包大模型家族，讓豆包APP更快、更聰明，也帶來更多用戶價值。

2023年以來，火山引擎先后推出大模型服務(wù)平臺火山方舟和豆包大模型家族，持續(xù)以更強模型、更優(yōu)性能、更易落地的優(yōu)勢，降低AI應(yīng)用落地門檻，助力AI普惠。

截止2025年9月，豆包大模型日均處理30萬億Tokens，相比2024年5月首次推出豆包大模型時增長了253倍。在企業(yè)市場，IDC 報告顯示，2025年上半年中國公有云大模型服務(wù)市場，火山引擎以49.2%的份額占比位居中國第一，中國公有云上每兩個Tokens中有一個由火山引擎生產(chǎn)。

更強模型：豆包大模型家族，持續(xù)探索智能上限

AI應(yīng)用開發(fā)，首先依賴于模型的智力水平，它決定AI應(yīng)用的上限。

目前，豆包大模型家族擁有全模態(tài)、全尺寸，已涵蓋：大語言模型、帶有推理能力的視覺理解模型、圖像創(chuàng)作模型、視頻生成模型、語音模型、編程模型、3D生成模型和向量模型等，均處于行業(yè)領(lǐng)先水平。豆包大模型正成為國內(nèi)使用量最大、應(yīng)用場景最豐富的大模型。

2025年，更強大的豆包大模型家族，進一步解鎖了更多場景，在智能硬件、創(chuàng)意營銷、內(nèi)容創(chuàng)作、語音交互、AI編程等場景，廣受企業(yè)和開發(fā)者采納。

更優(yōu)性能：當大模型跑在火山方舟上，多快好省

火山引擎持續(xù)優(yōu)化豆包大模型性能，帶來高質(zhì)量的吞吐和延遲，讓AI應(yīng)用開發(fā)和運行穩(wěn)定高效、成本更低。

通過全棧自研的推理引擎深度優(yōu)化，火山方舟提供的大模型API，在吞吐、并發(fā)、首字延遲、平均延遲、資源保障、安全可信這些客戶可感知指標上，均為行業(yè)領(lǐng)先。

通過持續(xù)技術(shù)降本和商業(yè)模式創(chuàng)新，火山引擎不斷優(yōu)化豆包大模型的成本，惠及更多企業(yè)和開發(fā)者。

· 2024年5月，豆包大模型首次對外提供企業(yè)服務(wù)，通過Infra重構(gòu)，率先將行業(yè)每千Tokens大模型價格帶入“厘時代”；

·在最受歡迎的模型類別上，火山引擎也通過持續(xù)推出更多價格層級的模型產(chǎn)品，進一步提效。以豆包視頻生成模型Seedance 1.0為例，近期Seedance 1.0 pro fast上線，效果好的同時成本降低72%。

·2025年1月，火山方舟推出了TPM保障包，精確到小時級的高優(yōu)服務(wù)保障，讓客戶用最低成本獲得最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗；

·2025年6月，火山引擎首創(chuàng)按“輸入長度”區(qū)間定價的計費模式，進一步向開發(fā)者釋放技術(shù)紅利；

·2025年10月，火山引擎推出“智能模型路由”，讓開發(fā)者和企業(yè)可以在每一次模型調(diào)用中，精細化地自動平衡模型效果和價格；

·此外，Cache緩存機制、Batch離線推理服務(wù)、獨立模型單元等豐富的產(chǎn)品形態(tài)，也為客戶多輪次對話、離線批量任務(wù)、獨立部署計算等多樣化技術(shù)場景提供了高性價比的技術(shù)方案。

更易落地：在火山方舟，讓AI應(yīng)用開發(fā)更低門檻

隨著助手類應(yīng)用、多模態(tài)應(yīng)用逐漸邁向Agentic AI，火山方舟作為MaaS平臺圍繞“有好模型”到“用好模型”，推出了一系列框架、工具、產(chǎn)品，支撐AI應(yīng)用更易落地。

2024年10月，火山引擎正式開源強化學習框架veRL，幫助擴展各種強化學習算法，當前已成為全球產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界最受歡迎的強化學習框架之一，加速Agent落地。

今年，隨著上下文工程成為Agent應(yīng)用落地的核心，火山方舟相繼推出PromptPilot、Responses API、Viking記憶庫等產(chǎn)品，幫助企業(yè)和開發(fā)者充分摸索模型能力邊界、讓AI應(yīng)用系統(tǒng)具備自我學習和進化能力，解決復(fù)雜Agent任務(wù)。

豆包大模型和火山方舟，正在千行百業(yè)助力千企萬廠和廣大開發(fā)者落地AI助手、多模態(tài)應(yīng)用和復(fù)雜Agent：