TikTok-Mutter ByteDance bereitet nächsten möglichen KI-Schock vor

Bahnt sich hier bereits der nächste China-Schock in der KI-Branche nach den Einschlägen rund um DeepSeek, Moonshot AI und Manus an? Erste Daten, die nun auf der LLM-Vergleichsplattform Arena.ai veröffentlicht wurden, deuten darauf hin. Denn dort ist das neue KI-Modell Dola-Seed-2.0 in einer Preview-Version sehr hoch im Ranking eingestiegen und liegt in der Punktewertung sogar vor dem aktuellen Top-Modell von xAI (Grok-4.1) aus dem Hause Elon Musk oder vor LLMs wie Gemini 3 oder Claude Opus 4.5, die vor gar nicht allzu langer Zeit Klassenbester waren.

Dola-Seed-2.0 dürfte ersten Testläufen nach besonders gut in Bereichen wie Software, Mathematik oder Coding sein. In der vorläufigen Vorschau kommt es nicht an die aktuellen Top-LLMs von Anthropic und Google heran, liegt aber auch nicht wesentlich hinter ihnen. Wie mehrmals berichtet, handelt es sich beim Ranking von Arena.ai um User-Bewertungen, die im Blindtest die Outputs von LLMs bewerten (was auch schon kritisiert wurde). Abzuwarten bleibt, wie Dola-Seed-2.0 bei Benchmarks im Vergleich zu den KI-Schöpfungen der großen US-Anbieter abschneidet.

Interessant an Dola-Seed-2.0 ist, dass es ein proprietäres KI-Model ist – im Unterschied zu den vielen anderen chinesischen LLMs etwa von Moonshot AI, Zhipu AI oder MiniMax, die als Open Source unter MIT-Lizenz herausgegeben werden. Es ist aber davon auszugehen, dass Dola-Seed-2.0, sobald es auf den Markt kommt, vermutlich via API mit Kampfpreisen in den Markt gedrückt wird.

Hinter Dola-Seed-2.0 steckt die TikTok-Mutter ByteDance

Die Frage, wer hinter dem neuen KI-Modell steckt, ist schnell geklärt: Es handelt sich um die TikTok-Mutter ByteDance aus China, die bereits eine ganze Palette an KI-Modellen entwickelt hat. Diese bieten nicht nur Grundlagen-LLMs, sondern auch im Bereich von Bild, Audio und Video unterwegs sind und dort eigentlich mit allen anderen KI-Anbietern in Konkurrenz tritt. Klar ist hier, dass ByteDance durch TikTok (bzw. in China Douyin) sehr viel Video- und Audiomaterial für das Training von LLMs zur Verfügung steht. Aber auch im RObotics-Bereich ist ByteDance mit KI-Modellen unterwegs.

Dola-Seed-2.0, das wie gesagt in einer Preview-Variante vorliegt, soll noch verbessert werden, heißt es seitens ByteDance. „Dola-Seed-2.0-Preview ist eines unserer neuesten multimodalen Allzweckmodelle“, heißt es dazu aus dem Unternehmen. „Wir experimentieren derzeit mit diesem Modell, bevor wir es fertigstellen, und freuen uns darauf, dass die Community es ausprobieren kann.“

Das neue LLM, das starke Ergebnisse bei Arena.ai vorzeigen kann, ist Teil einer größeren Serie von KI-Modellen, die ByteDance auf die Welt loslassen möchte. ByteDance hat Mitte Februar 2026 die neue Modellreihe Seed 2.0 vorgestellt, die gezielt für den Einsatz in anspruchsvollen Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Die Veröffentlichung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem große Sprachmodelle bereits Hunderte Millionen Nutzer erreichen und zunehmend in komplexen Arbeitsabläufen zum Einsatz kommen. Das Unternehmen richtet die Weiterentwicklung seiner KI-Systeme dabei konsequent an realen Nutzungsszenarien aus, die durch Analysen der MaaS-Dienste identifiziert wurden.

Die Entwickler haben festgestellt, dass Anwender besonders häufig wissensintensive Inhalte aus unstrukturierten Quellen verarbeiten lassen – darunter komplexe Diagramme, Tabellen und Dokumente. Unternehmen erwarten von den Modellen zunehmend die Fähigkeit, umfangreiche Informationen zu erfassen und mehrstufige Arbeitsabläufe zu bewältigen. Seed 2.0 umfasst vier Varianten unterschiedlicher Größe: Pro, Lite und Mini für allgemeine Anwendungen sowie ein spezialisiertes Code-Modell. Die Modelle sind über die Doubao-App, TRAE und als API über Volcano Engine verfügbar.

Erweiterte multimodale Verarbeitung

Bei der visuellen Verarbeitung erzielt Seed 2.0 branchenführende Ergebnisse in zahlreichen Benchmarks. Das Pro-Modell erreicht Bestwerte bei mathematischen und visuellen Reasoning-Tests wie MathVista, MathVision und MathCanvas sowie bei logischen Aufgaben in LogicVista und VisuLogic. Die Wahrnehmungsfähigkeiten wurden durch Verbesserungen in VLMsAreBiased, VLMsAreBlind und BabyVision gestärkt. Bei der Dokumentenverarbeitung zeigt sich ein deutlicher Fortschritt gegenüber Seed 1.8, insbesondere bei ChartQAPro und OmniDocBench 1.5. Das System verarbeitet Langkontexte mit hoher Präzision und erzielt Spitzenergebnisse bei DUDE und MMLongBench. In der Videoanalyse demonstriert Seed 2.0 verbesserte Fähigkeiten bei der zeitlichen Sequenzierung und Bewegungswahrnehmung, wobei die Leistung in EgoTempo menschliches Niveau übertrifft. Das Modell verarbeitet stundenlange Videos effizient und kann Echtzeitanalysen für Anwendungen wie Fitness-Coaching durchführen.

Im Bereich der Agenten-Fähigkeiten adressiert Seed 2.0 zwei zentrale Herausforderungen: die Ausführung langfristiger, mehrstufiger Aufgaben und die Verarbeitung von Fachwissen aus spezialisierten Domänen. Das System erzielt bei SuperGPQA höhere Werte als GPT-5.2 und erreicht in wissenschaftlichen Benchmarks ein Niveau vergleichbar mit Gemini 3 Pro. Bei STEM-Tests wie FrontierSci übertrifft es in einigen Szenarien GPT-5.2. Das Modell erlangte Goldmedaillen-Ergebnisse bei ICPC-, IMO- und CMO-Tests. In praktischen Aufgaben mit direktem wirtschaftlichem Wert zeigt Seed 2.0 konsistente Leistungen bei Kundenservice, Informationsextraktion und Problemlösung. Bei komplexen professionellen Benchmarks wie GDPVal-Diamond und XPert Bench erreicht es wettbewerbsfähige Resultate. In wissenschaftlichen Forschungsszenarien führt das System bei AInstein Bench und demonstriert hypothesengesteuerte Reasoning-Fähigkeiten.

Neim Videogenerierungsmodell Seedance 2.0 hat TikTOk währenddessen Probleme mit Hollywood bekommen – Grund sind Urheberrechtsbeschwerden. So soll man Seedance 2.0 zukünftig nicht mehr für die Generierung von Videos verwendet werden können, in denen durch das Urheberrecht geschützte Charaktere und prominente Personen vorkommen.

Kosteneffizienz und wissenschaftliche Anwendungen im Fokus

ByteDance positioniert Seed 2.0 als kostengünstige Alternative zu führenden Sprachmodellen. Die Token-Preise liegen etwa eine Größenordnung unter vergleichbaren Systemen, was bei komplexen Aufgaben mit umfangreicher Reasoning-Leistung und langen Generierungsketten besonders relevant wird. Das System kann wissenschaftliche Versuchspläne erstellen, die über strategische Überlegungen hinausgehen und detaillierte, ausführbare experimentelle Abläufe umfassen – beispielsweise bei der Golgi-Protein-Analyse mit Integration von Gentechnik, Mausmodellen und Multi-Omics-Analysen.

Die Entwickler haben ein Evaluierungssystem aufgebaut, das reale Unternehmensanforderungen abbildet und als Grundlage für die Modellentwicklung dient. Seed 2.0 verbessert multimodale Verständnisfähigkeiten und bewältigt Herausforderungen bei Spezialwissen und komplexen Anweisungen. Das Unternehmen räumt ein, dass bei einigen anspruchsvollen Benchmarks im Vergleich zu globalen Spitzenmodellen noch Verbesserungspotenzial besteht. ByteDance kündigt an, die Seed-Modellreihe weiterhin an realen Anwendungsszenarien auszurichten und die Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu steigern.