الإجاباتمنشور18 المصادر
ما الذي يقدّمه نموذج بايدو ERNIE-5.5-Flash-Base؟
أطلقت بايدو النموذج في 5 نوفمبر 2026 بأوزان قابلة للتنزيل: 280 مليار معامل إجمالًا، مع تفعيل 14 مليارًا لكل رمز. هذه نسخة أساسية عند نهاية التدريب المسبق، وليست مساعدًا جاهزًا؛ ويمكن استخدامها نقطة انطلاق للتخصيص وضبط التعليمات وأبحاث التعلم المعزز.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث
الوجبات السريعة الرئيسية
- أطلقت بايدو النموذج في 5 نوفمبر 2026 بأوزان قابلة للتنزيل: 280 مليار معامل إجمالًا، مع تفعيل 14 مليارًا لكل رمز.
- هذه نسخة أساسية عند نهاية التدريب المسبق، وليست مساعدًا جاهزًا؛ ويمكن استخدامها نقطة انطلاق للتخصيص وضبط التعليمات وأبحاث التعلم المعزز.
- تذكر الوثائق دعم سياق يصل إلى مليون رمز للضبط الدقيق والاستدلال، فيما تُظهر النتائج المعلنة تفوقًا في بعض اختبارات المعرفة والبرمجة لا في جميعها.
موجّه الذكاء الاصطناعي
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Baidu announce on November 5, 2026, with its Hugging Face release of ERNIE-5.5-Flash-Base, and how do its 280B total and 14B active. Article summary: Baidu announced the Hugging Face release of ERNIE-5.5-Flash-Base on November 5, 2026: a downloadable, text-only mixture-of-experts base model with 280 billion total parameters and 14 billion activated per token.[3][4] Th. Topic tags: general, general web, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
أطلقت بايدو نموذج ERNIE-5.5-Flash-Base على منصة Hugging Face في 5 نوفمبر 2026. وهو نموذج لغوي نصي من نوع «مزيج الخبراء» (MoE)، يضم 280 مليار معامل إجمالًا، لكن 14 مليارًا فقط تنشط لمعالجة كل رمز. وتقول بايدو إن النموذج دُرّب من الصفر على 33.5 تريليون رمز.1
3
6
والفرق بين الرقمين مهم: 280 مليارًا تشير إلى السعة الكلية للنموذج، أما 14 مليارًا فتمثل الجزء النشط لكل رمز، لا الحجم الإجمالي للأوزان. كذلك، فالإصدار نقطة بداية للتطوير والتخصيص، وليس مساعدًا جاهزًا جرى ضبطه لاتباع التعليمات.6
ماذا يتضمن الإصدار؟
وفق الوثائق، تمثل النسخة المطروحة نقطة نهاية التدريب المسبق، قبل مرحلتي التدريب الوسيط أو اللاحق. وتعرض وثائق SGLang النموذج أساسًا للتكييف مع مجالات محددة، وضبط التعليمات، وأبحاث التعلم المعزز. لذا قد يناسب فرقًا تريد تخصيص نموذج، لكنه قد يحتاج إلى تدريب إضافي قبل استخدامه كمساعد محادثة.
تذكر المواصفات حدًا أقصى للسياق يبلغ 128 ألف رمز أثناء التدريب، وما يصل إلى مليون رمز للضبط الدقيق والاستدلال. كما توثق SGLang دعم التشغيل بسياق يصل إلى مليون رمز.
يتضمن الإصدار على Hugging Face نسخة بصيغة FP8، كما تتوفر نسخة منفصلة بصيغة BF16، وتوثق SGLang دعم الصيغتين.5 ومع ذلك، فإن عدد المعاملات وحده لا يكفي لتقدير البنية التحتية اللازمة لتشغيل هذه النماذج الكبيرة.
لماذا ينشط جزء من المعاملات فقط؟
في نماذج مزيج الخبراء، لا تُستخدم جميع المعاملات لمعالجة كل رمز. ويعكس رقما ERNIE المعلنان — 280 مليار معامل إجمالًا و14 مليارًا نشطة لكل رمز — هذا التصميم المتفرق.6
وتصف وثائق SGLang بنية النموذج بأنها تضم 37 طبقة انتباه مضغوطة بدرجة كبيرة، وست طبقات انتباه متعدد الرؤوس ذي تمثيل كامن تعمل على السياق الكامل، مع انتباه متفرق. كما تذكر 512 خبيرًا موجّهًا، يُختار منها 10 إلى جانب خبير مشترك في كل طبقة من طبقات مزيج الخبراء. تساعد هذه التفاصيل على فهم التصميم، لكنها لا تثبت وحدها أن النموذج أسرع أو أقل كلفة في كل استخدام فعلي.
وتقول بايدو إن التدريب استخدم مُحسّن Muon ودقة مختلطة بصيغة FP8 عبر آلاف وحدات معالجة الرسوميات، كما تذكر مواد النموذج أن FlashMask-4 نواة انتباه مصممة لأبعاد الرؤوس الكبيرة.6
وبحسب بايدو، تحقق FlashMask-4 على SM100 تسريعًا يصل إلى 175% في المرور الأمامي و74% في المرور الخلفي مقارنةً بـFlashAttention-4 MaskMod.4 هذه نتائج أبلغت عنها الشركة لنواة برمجية؛ ولا تعني أن تشغيل النموذج كاملًا أسرع بنسبة 175% في تطبيق عملي.
كيف تبدو نتائج الاختبارات المعلنة؟
تُظهر الأرقام التي أوردتها بايدو نتائج قوية في عدة اختبارات للمعرفة والبرمجة، منها مقارنات مع DeepSeek-V4-Flash-Base. لكنها نتائج اختبارات معلنة وليست إعادة تحقق مستقلة.4
7
| الاختبار | ERNIE-5.5-Flash-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base |
|---|---|---|
| MMLU-Pro | 78.4 | 69.2 |
| HumanEval+ | 82.3 | 69.5 |
| LiveCodeBench | 40.1 | 31.9 |
| ChineseSimpleQA | 73.0 | 75.3 |
وفي تقييم MMLU باستخدام خمس أمثلة، سجّل ERNIE نتيجة 93.3، مقابل 89.4 لـDeepSeek-V4-Flash-Base، و87.5 لـHy3-preview، و87.6 لـMiMo-V2.5.4 لكن النتائج ليست تفوقًا شاملًا: فقد سجل DeepSeek نتيجة أعلى في ChineseSimpleQA وInfiniteBench ضمن المقارنات المنشورة.
7
14
الخلاصة أن بايدو طرحت نموذجًا أساسيًا كبير السعة، يعتمد تنشيط جزء من معاملاته لكل رمز، مع توثيق دعم السياق الطويل. وتبدو نتائجه المعلنة واعدة في بعض المجالات، لكن من الأفضل تقييمه وفق المهمة المطلوبة ومراجعة الترخيص قبل نشره.
التشغيل والترخيص
تدرج وثائق SGLang نسختي FP8 وBF16 ضمن النماذج المدعومة، وتقدم تعليمات للتشغيل، بما في ذلك فك الترميز التخميني ECHO. أما صفحة النموذج على Hugging Face فتذكر اتفاقية ترخيص مخصصة باسم ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0، وتشير الاتفاقية أيضًا إلى سياسة استخدام مقبول. لذلك، لا ينبغي اعتبار إتاحة الأوزان إذنًا بالاستخدام بلا قيود؛ راجع شروط الترخيص قبل اعتماد النموذج في منتج.19
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
يسأل الناس أيضا
ما هي الإجابة المختصرة على "ما الذي يقدّمه نموذج بايدو ERNIE-5.5-Flash-Base؟"؟
أطلقت بايدو النموذج في 5 نوفمبر 2026 بأوزان قابلة للتنزيل: 280 مليار معامل إجمالًا، مع تفعيل 14 مليارًا لكل رمز.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
أطلقت بايدو النموذج في 5 نوفمبر 2026 بأوزان قابلة للتنزيل: 280 مليار معامل إجمالًا، مع تفعيل 14 مليارًا لكل رمز. هذه نسخة أساسية عند نهاية التدريب المسبق، وليست مساعدًا جاهزًا؛ ويمكن استخدامها نقطة انطلاق للتخصيص وضبط التعليمات وأبحاث التعلم المعزز.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
تذكر الوثائق دعم سياق يصل إلى مليون رمز للضبط الدقيق والاستدلال، فيما تُظهر النتائج المعلنة تفوقًا في بعض اختبارات المعرفة والبرمجة لا في جميعها.