ОтветыОпубликовано18 источники
Baidu выпустила ERNIE-5.5-Flash-Base — базовую модель на 280 млрд параметров
Baidu опубликовала ERNIE 5.5 Flash Base на Hugging Face 5 ноября 2026 года. Это базовая модель с общим числом параметров 280 млрд, из которых на каждый токен активируются 14 млрд.
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 2
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- Baidu опубликовала ERNIE 5.5 Flash Base на Hugging Face 5 ноября 2026 года. Это базовая модель с общим числом параметров 280 млрд, из которых на каждый токен активируются 14 млрд.
- Модель обучена на 33,5 трлн токенов. Заявлена поддержка контекста до 128 тыс.
- В нескольких опубликованных тестах ERNIE опережает DeepSeek V4 Flash Base, но уступает ему в отдельных оценках.
Промпт ИИ
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
Baidu опубликовала ERNIE-5.5-Flash-Base на Hugging Face 5 ноября 2026 года. Это скачиваемая текстовая базовая модель архитектуры mixture of experts (MoE): всего в ней 280 млрд параметров, но для обработки каждого токена задействуются 14 млрд. По данным Baidu, модель обучали с нуля на 33,5 трлн токенов.1
3
6
Разница между двумя числами важна: 280 млрд — общий размер модели, а 14 млрд — активная часть для отдельного токена. При этом опубликованный чекпойнт — не готовый помощник, а основа для дальнейшей настройки.6
Что именно выпустила Baidu
Чекпойнт соответствует завершению предварительного обучения: до этапов промежуточного и последующего обучения. В документации SGLang его называют отправной точкой для адаптации к предметной области, настройки под инструкции и исследований с обучением с подкреплением. Поэтому модель может заинтересовать команды, которым нужно дообучить её под свои задачи, но для работы в формате привычного чат-ассистента могут потребоваться дополнительные этапы настройки.
Заявленные ограничения контекста различаются в зависимости от этапа: до 128 тыс. токенов при обучении и до 1 млн при дообучении и инференсе. SGLang также описывает развёртывание модели с контекстом до 1 млн токенов.
На Hugging Face размещена версия FP8, также доступен отдельный вариант BF16. SGLang указывает поддержку обоих чекпойнтов.5 Одних цифр о количестве параметров недостаточно, чтобы оценить требования к инфраструктуре для запуска такой модели.
Как устроена разреженная модель
В архитектуре mixture of experts для каждого токена используется не весь набор параметров модели. В случае ERNIE это означает 280 млрд параметров в целом и 14 млрд активных на токен.6
По описанию SGLang, модель включает 37 слоёв с сильно сжатым вниманием и шесть слоёв с полным контекстом и multi-head latent attention; также используется разреженное внимание. В каждом MoE-слое задействуются 10 из 512 маршрутизируемых экспертов и общий эксперт. Эти параметры описывают устройство модели, но сами по себе не доказывают конкретного выигрыша в скорости или стоимости её использования.
Baidu сообщает, что при обучении применялись оптимизатор Muon и смешанная точность FP8 на тысячах графических ускорителей. В материалах компании FlashMask-4 описан как механизм внимания для больших размерностей голов.6
Для FlashMask-4 Baidu заявляет ускорение прямого прохода до 175% и обратного — до 74% на SM100 по сравнению с FlashAttention-4 MaskMod.4 Это результаты сравнения отдельных вычислительных ядер, опубликованные разработчиком, а не утверждение, что вся модель будет работать на 175% быстрее в реальной системе.
Что показывают опубликованные тесты
В результатах, опубликованных Baidu, ERNIE показывает высокие баллы в нескольких тестах на знания и программирование, в том числе в сравнении с DeepSeek-V4-Flash-Base. Это результаты бенчмарков, а не независимая проверка.4
7
| Тест | 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 |
В опубликованной оценке MMLU с пятью примерами в запросе ERNIE набрала 93,3 балла. У DeepSeek-V4-Flash-Base результат составил 89,4, у Hy3-preview — 87,5, у MiMo-V2.5 — 87,6.4 Однако лидерство не распространяется на все тесты: в приведённых сравнениях DeepSeek показала более высокие результаты на ChineseSimpleQA и InfiniteBench.
7
14
Практический вывод: ERNIE-5.5-Flash-Base сочетает большую общую ёмкость, разреженную активацию параметров и документированную поддержку длинного контекста при развёртывании. Опубликованные результаты выглядят сильными в ряде областей, но перед внедрением модель стоит проверить на конкретных задачах и изучить условия лицензии.
Развёртывание и лицензия
В документации SGLang указана поддержка чекпойнтов FP8 и BF16, а также приведены инструкции по развёртыванию, включая использование спекулятивного декодирования ECHO. На странице модели в Hugging Face указано отдельное соглашение ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0. В нём также упоминается политика допустимого использования: доступность весов не означает, что модель можно применять без ограничений. Перед использованием в продукте следует изучить условия лицензии.19
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Baidu выпустила ERNIE-5.5-Flash-Base — базовую модель на 280 млрд параметров»?
Baidu опубликовала ERNIE 5.5 Flash Base на Hugging Face 5 ноября 2026 года. Это базовая модель с общим числом параметров 280 млрд, из которых на каждый токен активируются 14 млрд.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Baidu опубликовала ERNIE 5.5 Flash Base на Hugging Face 5 ноября 2026 года. Это базовая модель с общим числом параметров 280 млрд, из которых на каждый токен активируются 14 млрд. Модель обучена на 33,5 трлн токенов. Заявлена поддержка контекста до 128 тыс.
Что мне делать дальше на практике?
В нескольких опубликованных тестах ERNIE опережает DeepSeek V4 Flash Base, но уступает ему в отдельных оценках.