字节跳动旗下 Seed 团队近日宣布推出一款名为 SeedRealtime 的原生音视频全双工大模型，标志着全模态自然交互技术迈入新阶段。该模型通过统一架构将音频、视频与文本信息深度融合，在连续多模态交互场景中实现"边看、边听、边说"的实时对话体验，为人工智能交互领域带来三项突破性进展。
在多模态理解层面，SeedRealtime 突破传统模型的单一模态限制，能够同步解析声音、画面及时序信息。通过深度融合视觉与听觉信号，模型可精准识别场景中的同音词歧义，例如在视频通话中区分"花"与"画"的发音差异；同时能理解视觉时序指代，当用户指向屏幕中的动态元素时，模型可准确关联对话内容与视觉焦点。这种跨模态理解能力使机器对人类意图的感知更加立体全面。
交互主动性方面，该模型展现出环境感知与自主决策能力。在视频通话场景中，当检测到关键目标出现或画面状态变化时，系统会主动发起提示或调整对话策略。例如在远程协助场景中，当摄像头捕捉到设备故障部位时，模型可立即调用知识库提供解决方案。这种从被动响应到主动协作的转变，显著提升了人机交互的效率与自然度。
实时交互节奏控制是另一大技术亮点。通过动态感知用户的对话状态，模型能够精准把握接话时机，在用户停顿间隙自然补位，在连续表达时保持静默等待。经端到端人工评测验证，相比传统级联模型，SeedRealtime 将对话节奏问题减少50%，有效解决了"抢话""延迟回应"及"背景噪声误触发"等痛点。在复杂环境中，模型可智能区分主要对话者与背景声音，确保沟通流畅性。
目前，这项技术已通过豆包App实现规模化落地。用户将应用更新至最新版本后，在对话框选择"打电话"功能即可进入视频通话界面，体验原生音视频交互服务。此次上线标志着全双工技术从实验室走向实际应用，为智能助手、远程协作、无障碍沟通等领域开辟了新的可能性。据内部测试数据显示，单次完整流畅对话的成功率较传统方案提升显著，特别是在多任务并行处理场景中表现出色。
