商汤日日新（SenseNova）大模型介绍及TRAE集成完全指南

霸道流氓气质

68人浏览 · 2026-08-20 20:45:00

霸道流氓气质 · 2026-08-20 20:45:00 发布

商汤日日新（SenseNova）大模型介绍及TRAE集成完全指南

一、日日新（SenseNova）介绍

日日新（SenseNova）是商汤科技推出的原生多模态通用大模型系列。其名称取自《礼记·大学》“苟日新，日日新，又日新”，寓意持续创新与进化。

核心特点

原生多模态架构：支持文本、图像、视频、语音的融合处理与端到端交互
混合专家（MoE）架构：V6版本采用超6000亿参数的MoE架构
多模态长思维链：具备最长64K思维链能力，支持复杂推理
全局记忆：可支持10分钟级视频全帧率解析与智能剪辑

发展历程

版本	发布时间	核心亮点
日日新 V6	2025年4月	6000亿参数MoE架构，多模态长思维链训练，10分钟视频理解
日日新 V6.5	2025年7-8月	图文交错多模态思维链，推理性能与Gemini 2.5 Pro看齐，性价比提升3倍
SenseNova U1 Pro	2026年7月	交付级原生多模态智能体基座，支持8K超清输出，长程Agentic闭环思维

日日新正从"生产力工具"向"生产力"进化，从单点内容生成迈向系统级内容交付。

注：

博客：

https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi

二、日日新模型家族

日日新系列包含多个子模型，覆盖不同场景：

1. 主力对话/多模态模型

模型名称	Model ID	核心能力	限制
SenseNova 6.8 Flash Lite	`sensenova-6.8-flash-lite`	轻量高效多模态智能体，数据分析与复杂信息呈现场景	1500次/5小时
SenseNova U1 Fast	`sensenova-u1-fast`	原生多模态，理解生成高效统一，信息图生成突出	1500次/5小时
SenseNova V6 Pro	`sensenova-v6-pro`	6200亿参数，原生多模态通用大模型	1500次/5小时
SenseNova V6 Reasoner	`sensenova-v6-reasoner`	多模态长思维链训练，突出多模态推理能力	1500次/5小时
SenseNova V6 Omni	`sensenova-v6-omni`	轻量级全模态交互，深度融合语言、语音和视频	1500次/5小时
SenseNova V6 Video	`sensenova-v6-video`	视频理解模型，可理解总结视频并深入分析推理	1500次/5小时

2. 平台内置的第三方模型

SenseNova平台还集成了其他主流模型：

模型名称	Model ID	核心能力
DeepSeek V4 Flash	`deepseek-v4-flash`	高性能对话，支持思考/非思考模式、1M上下文、工具调用
GLM-5.2	`glm-5.2`	智谱旗舰文本模型，1M无损上下文，128K最大输出

注意：目前平台处于公测阶段，部分模型免费开放调用。即日起至8月31日，使用 sensenova-6.7-flash-lite 的请求将自动重定向至 sensenova-6.8-flash-lite。

三、TRAE中集成日日新API配置流程

TRAE支持通过「自定义配置」接入任意OpenAI兼容的API服务。日日新API完全兼容OpenAI Chat Completions规范，集成步骤如下：

前置准备

注册商汤日日新平台账号：访问 https://platform.sensenova.cn 完成手机号验证注册
创建API Key：登录后进入「控制台 → API Keys」创建一枚 sk- 开头的密钥
复制保存密钥：密钥创建后只能复制一次，建议保存到备忘录

TRAE配置步骤

第一步：进入模型管理

在TRAE左侧菜单中选择「模型」进入模型管理页面，点击顶部的「+ 添加模型」按钮。

第二步：选择自定义配置

在「添加模型」弹窗中切换到「自定义配置」标签页。

第三步：填写配置信息

配置项	填写内容
API格式	选择「OpenAI Chat Completions 格式」
自定义请求地址	`https://token.sensenova.cn/v1`
模型ID	填入目标模型名称，如 `sensenova-6.8-flash-lite`
API密钥	填入上一步获取的 `sk-` 开头密钥
支持图片输入	⚠️ 请取消勾选（详见下方问题排查）

⚠️ 关键坑点：官方地址必须加 /v1 结尾，否则可能连不上。

模型ID选择参考

场景	推荐Model ID
日常对话、数据分析	`sensenova-6.8-flash-lite`
信息图、海报生成	`sensenova-u1-fast`
复杂推理、代码	`sensenova-v6-reasoner`
全模态交互（含语音）	`sensenova-v6-omni`
视频理解	`sensenova-v6-video`
高性能推理、长上下文	`deepseek-v4-flash`
复杂长文本任务	`glm-5.2`

四、调用示例（验证配置）

配置完成后，可通过以下方式验证：

cURL测试（纯文本）

curl https://token.sensenova.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SENSENOVA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sensenova-6.8-flash-lite",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

多模态图片理解（日日新API原生格式）

curl https://token.sensenova.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SENSENOVA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sensenova-6.8-flash-lite",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
      ]
    }]
  }'

在TRAE中的使用示例

配置完成后，在TRAE对话中即可调用该模型：

输入：“帮我分析这份销售数据，找出Q3的增长趋势”
输入：“用Python写一个爬虫，抓取指定网页的标题和正文”
输入：“将这段中文翻译成英文，保持专业语气”

五、常见问题排查

问题：添加时提示 `Failed to build prompt: Unexpected item type in content. (Model Provider Error Code: 400, HTTP Status: 400)`

错误原因分析：

该错误通常是因为 TRAE在构建请求时，发送了模型供应商（日日新）无法识别的内容格式。

核心矛盾：当你在TRAE中为自定义模型开启"支持图片输入"后，TRAE在发送请求时，可能会将 messages 中的 content 字段构建成一个包含 type 和 text 等属性的对象数组（这是OpenAI兼容的多模态格式）。
日日新API的预期：虽然日日新API支持多模态，但其 /v1/chat/completions 接口对 content 的格式可能有特定要求。TRAE构建的格式可能不完全符合其规范，导致接口返回400错误。

解决方案（按优先级尝试）：

✅ 方案一：关闭"支持图片输入"（最优先）

在TRAE中打开 设置 → 模型
找到添加的日日新自定义模型，点击编辑
在配置页面中，取消勾选「支持图片输入」选项
保存配置，再次尝试使用该模型发送纯文本消息

说明：如果使用场景必须处理图片，在TRAE官方修复兼容性问题前，可暂时使用日日新API原生格式通过其他方式调用，或使用其他已完美支持该功能的模型。

✅ 方案二：调整"模型系列"与"高级设置"

编辑模型界面，展开底部「高级设置」
检查「模型系列」下拉框，改为「未选择（默认配置）」
检查「上下文窗口」中的「输出」值，尝试清空

✅ 方案三：确认API地址和模型ID

自定义请求地址：确保填写的是 https://token.sensenova.cn/v1（注意末尾 /v1）
模型ID：确保填写的模型ID有效（如 sensenova-6.8-flash-lite）

免费额度说明

限制项	数值
每模型调用次数	1500次 / 5小时
速率限制	60 RPM，128K TPM

目前公测期间完全免费，无需绑定支付方式。

六、总结

日日新（SenseNova）是商汤科技打造的原生多模态大模型系列，已迭代至V6.5及U1 Pro版本，在图文交错思维链、多模态推理、长程任务交付等方面具备领先能力。其API完全兼容OpenAI规范，在TRAE中通过「自定义配置」填写 https://token.sensenova.cn/v1 作为请求地址、选择OpenAI格式即可完成集成。

关键注意事项：