豆包模型升級，深度思考幫商家讀懂消費者，還能生成爆款內容

作者：賈樂樂 ，編輯：趙元

一個多月前，一款叫Manus的國產AI火了。它之所以受歡迎，是因為它更接近人們真正需要的AI——不是只會聊天寫詩的對話機器人，也不是死板的工具，而是能解決問題、懂得靈活變通的AI，既有決策能力又能動手執行。

有決策能力又能動手執行的AI，其實就是AI智能體，需要具備任務分解、智能體分配、任務執行、結果反饋的能力。簡單來說就是，AI要更像你身邊的同事，能應付復雜的場景，給出解決方案并執行反饋。

4月17日，火山引擎發布了豆包1.5·深度思考模型，同時升級了豆包·文生圖模型3.0、豆包·視覺理解模型。

升級后的豆包模型在解決問題方面往前邁了一大步，通過技術的升級實現了能力的突破，包括復雜任務處理、多模態場景覆蓋及能效優化等方面，拓寬了應用場景，引發了多個行業的關注。

高度依賴視覺內容的電商行業，正是其一。用好AI工具，商家能更懂消費者，為消費者提供“心趴”上的商品和內容。更重要的是升級版的豆包模型，加量不加價，小商家也有機會用AI給經營“開掛”。

一、電商+AI，走到了下半場

眾所周知，近年來AI的火熱開始于AIGC（生成式人工智能）技術的突破。從AI生成文字到生成圖片、視頻，AI的能力邊界不斷拓展。

要說哪個行業最希望用AI減負，電商行業肯定算一個。

電商行業對圖片、文字、視頻的需求極大，有觀點認為電商是AI落地實踐的理想領域之一，商家老板們也都盼著AI能攬下商品描述、設計促銷海報、剪輯短視頻素材等工作，把繁瑣的事做得更快更好，減輕人力負擔，提升經營效率。

不少商家很積極地嘗試AI技術，結果發現AI的能力還是很有限，問題一堆。

先說AI做圖，雖說速度快，可做出來的圖質量不行，滿滿的AI味兒。像女裝類目，AI生成的模特試穿圖，看起來很漂亮，但消費者完全看不到細節，版型也看不明白，每一張圖片都像T臺走秀那么完美，拿到手里卻發現根本不適合，“買家秀”和“買家秀”的差距過大，甚至已經引發了消費者的逆反——看見AI商品圖就劃走。

AI生成的視頻也有類似的問題。乍一看挺驚艷，可細品問題不少，物體能相互穿過，還能憑空出現或消失。這種違背物理規律的視頻，根本站不住腳，用戶看著也沒有代入感。

再看AI客服，有時會誤解消費者的問題，導致回答與實際需求不符，且在溝通時不夠人性化，影響消費者對商家的滿意度。

當然，這些問題是AI在進化過程中必然會出現的，原因有很多，大模型的理解能力不夠強，對語義理解不夠精準、推理能力不夠好、幻覺問題比較嚴重等等。

只有當技術邁過“好用”的臨界點，AI才能在電商行業更多場景中有效落地，解決更多的問題，電商+AI的進程也就走到了下半場。

豆包1.5·深度思考模型有更強的視覺推理能力，更強的多模態交互能力，和更低的視覺描述幻覺。更直白一點來說就是，豆包模型對文字、語音、圖片、視頻這些不同的信息形式都有更加準確的理解能力，并且能根據深度思考的能力靈活處理這些信息。

升級后的豆包模型已經走到了“好用”的臨界點，或許能讓商家真正感知到AI給電商運營帶來的影響。

二、創作：門檻更低，質量更高

高清圖拍攝成本高時間長、短視頻創意不夠多、同一套素材要做很多個版本才能適配不同的平臺，這是傳統素材制作過程中的常見問題。

文生圖模型3.0版本解決了實拍高清圖成本太高，而AI圖片又沒有真實感的問題，創作的門檻更低。 在最新的文生圖領域權威榜單上，豆包文生圖3.0模型已超越業界諸多主流模型，登頂全球第一梯隊。

豆包模型生成的人像圖片，在皮膚質感、表情走向、衣服的紋理等等細節方面，都已經大幅接近真人，可以說真實感幾乎與實拍無差別。

除了人像真實感和美感能力，文生圖模型還擁有了小字及長文本高美感排版與生成的能力，以及無需2次處理，2K高清圖直出的能力。

（作者：摸魚助手阿智）

這張圖就是豆包模型根據提示詞生成的”618大促“海報。對商家來說，圖文排版工作更簡單了；圖片和視頻AI感太重的問題解決了；圖片更加高清，不管需要的是手機端適配的圖片還是巨幅海報，都可以交給豆包完成。

用豆包模型寫文案也不在話下。

在寫文案這種創作方面，DeepSeek的能力，我們是有目共睹的，它總是能寫出讓人有情感共鳴的文字。相關報告顯示，在執行創意寫作這類的通用任務方面，豆包的人類評估比DeepSeek R1還要高出8%，這意味著商家可以放心地把寫文案、設計腳本的活兒交給豆包。

讓AI寫文案，商家頭疼的不僅是文案的質量，還有把商品特性、想要的效果、想突出的特性描述給AI的過程。

豆包深度思考模型像人類一樣有視覺能力，還能基于所見的畫面來思考，商家只需要上傳一張圖，豆包就能“看圖說話”，并且能注意到圖片中非常微小的元素，這樣一來，豆包就能更精準地認識商品、抓住商品特性。

不僅如此，豆包深度思考模型還可以根據不同平臺的風格進行創作。

我向豆包深度思考模型發送一張圖片，并發出指令，“我是一個手機殼商家，這是最新的產品圖，幫我找一下賣點，并寫出文案，分別適配小紅書、抖音和拼多多”。

從視頻可以看出，豆包模型先是提煉了三個賣點“治愈系設計”“細節亮點”“場景適配”，然后制定了適合不同平臺的文案風格——小紅書適配精致種草風（側重顏值和氛圍感），抖音適配短平快吸睛風（側重動態場景和促銷鉤子），在拼多多上則突出功能和價格優勢。

最后還給了附加建議，包括如何強化場景化種草，如何拍攝提升完播率等。

除了寫文案，豆包深度思考模型還能拆解爆款視頻“流量密碼”。

我延續了“手機殼賣家”的身份設定，從抖音上下載了一條數據不錯的手機殼種草視頻，將視頻發送給豆包深度思考模型，要求它分析短視頻成爆款的原因，并給我的手機殼產品種草視頻提出建議。以下是豆包的反饋。

豆包從文案、拍攝形式、視覺風格、運鏡等多個方面分析了這條短視頻的“過人之處”，并結合“我”的產品提出了拍攝建議，最后還給出了避坑指南，聚焦核心賣點不要堆砌、突出真實感、弱化硬廣感。

總的來說，豆包的深度思考和視覺理解能力，讓內容創作變得簡單又高效，不僅降低了創作門檻，還讓商家能用低成本做出高質量、個性化的圖文和視頻內容。

三、更懂客戶，提升轉化

如果說更側重創意、藝術、表達的圖文創作是文科類工作，邏輯推理能力是理科思維的體現，那么，豆包深度思考模型就是文科理科全面發展。分析財務報表、填志愿、做公考邏輯題，豆包深度思考模型都能輕松拿捏。

在電商場景下，豆包深度思考模型能結合圖像特征與文本標簽，通過分析用戶的行為數據，挖掘用戶的偏好，掌握潛在的消費趨勢。

在電商領域，客服工作一直是了解用戶需求的重要窗口，但傳統客服模式主要依賴人工被動應對。

電商客服日常處理的大量問題是重復性的，像各種滿減規則、產品參數等基礎咨詢。傳統客服面對這些問題，響應速度可能不及時，準確性也要看值班的客服專業度。

而這些常見的問題，豆包模型能在瞬間給出準確回答，大大提升了響應速度，有效改善了購物體驗，也減少了人工客服 7×24 小時排班壓力。

客服也常常要面對一些差異化的問題，比如消費者的帶圖詢問。豆包深度思考模型現在的視覺推理能力，可以找到一張照片上的特定物品、識別圖片上某種元素的數量、也可以識別視頻中的變動物體。

常見的問題有，收到商品之后，消費者拍照片詢問“ “這個劃痕是質量問題嗎？”或者“數量是不是不對”，接入豆包深度思考模型的AI客服可以精準鑒定、識別，給出回復或者引導消費者申請退換貨。

此外，AI客服還能發揮主動性， 在和用戶對話的過程中，實時收集用戶反饋與需求，如“有沒有更防摔的手機殼”“按鍵不好按”，這些反饋不僅是對具體問題的回答記錄，還包括用戶咨詢的熱點、難點以及潛在的不滿點，這些都是優化產品設計或者運營策略的出發點。

再往下，結合用戶歷史行為和實時對話，AI客服是不是還可以生成定制化的商品推薦？比如，當用戶詢問露營帳篷參數時，AI客服還可以推薦露營需要的其他常見搭配，如營地燈、折疊桌椅、防潮墊等，實現精準營銷。

海量的用戶數據，加上視覺和語義聯合推理，把多維度的信息交叉印證，就能讓商家得到更準確的購物意圖，這樣一來，商品的轉化率會提升，退貨率會下降，用戶也會覺得省心。

四、結語

從購物意圖分析到AI客服、圖文創作、視頻建議，AI在電商產業鏈條上能發揮的作用越來越大，比如智能廣告投放、庫存管理等等。

對于電商商家來說，這不僅是工具的升級，更是運營思路的一次創新。

最重要的是，技術的越發成熟與豆包模型的高性價比讓它不再是少數大商家的專屬工具，而是所有電商從業者的得力助手，未來，更是可能成為電商行業基礎設施的核心組件，推動整個行業邁向更高的效率與創新水平。