5 月 11 日，字节跳动技术团队宣布，基于 LangStack 的全新 Deep Research 项目——DeerFlow 正式开源。
据官方介绍，DeerFlow 支持包括深度研究、MCP 集成、报告 AI 增强编辑以及播客生成等功能。值得一提的是，DeerFlow 支持时下流行的 Replay 模式（即将与大模型的多轮流式交互过程以快速回放的形式进行还原）。
DeerFlow 采用全新的 Multi-Agent 架构设计，拥有独家设计的 Research Team 机制，支持多轮对话、多轮决策和多轮任务执行。
同时，DeerFlow 支持从报告生成双人主持的播客，借助火山引擎的语音技术，以及丰富的音色，可以生成非常自然的播客音频内容。另外，DeerFlow 还支持从报告生成 PPT，并且支持生成文字版的 PPT。
目前，DeerFlow 已上架官网（https://deerflow.tech/）和字节跳动 GitHub 仓库（https://github.com/bytedance/deer-flow）。官方推荐使用豆包 1.5 Pro 运行 DeerFlow。
另外，字节跳动还在近日开源了 Seed 8.2B 参数规模的代码模型「Seed-Coder」。
Seed-Coder 拥有「Base」「Instruct」「Reasoning」三个版本，基于「doubao-coder」打造，采用 Llama 3 结构。
值得关注的是，Seed-Coder 主打「极少人工参与」，通过自身生成和筛选高质量训练数据来提升模型代码编程能力。
其中，Instruct 版本在编程测试表现出色，拿下两个测试基准 SOTA；Reasoning 版本则在 IOI 2024 超越了 QwQ-32B 和 DeepSeek-R1。
目前，Seed-Coder 也已上架官网（https://bytedance-seed-coder.github.io/）。