ERNIE 5.5 Flash Preview – 百度推出的轻量高效推理模型

AI模型22小时前更新 老高
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ERNIE 5.5 Flash Preview 是百度于 2026 年 11 月推出的高效推理型稀疏 MoE 模型,也是 ERNIE 5.5 Flash Base 的首个后训练版本。总参数 280B、单次激活 14B,支持 100 万 token 上下文,可以在长周期编码、3D 建模、研究报告交付与视频创作上端到端完成整条任务,适用于游戏开发、CAD 建模、金融与法律文档处理以及科普内容生产。

基础信息内容
产品定位高效推理型稀疏 MoE 模型
出品方百度
发布时间2026 年 11 月 11 日(OpenRouter 页面标注 11 月 10 日上线)
参数规模280B 总参数,单次激活 14B
上下文窗口100 万 token
输入输出模态文本,图像理解由外部视觉工具承担
权重开放官方称 2026 年 11 月 25 日前开源
接入渠道百度千帆、OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview 官方发布页截图

ERNIE 5.5 Flash Preview 的核心能力

ERNIE 5.5 Flash Preview 的能力重心落在长周期任务的持续推进上:接过一个目标,自己拆子任务、调工具、写代码、验结果,中途不需要人把步骤喂进去。官方给出的产出集中在四类,以下按这四项逐条说明。

把十一小时的长任务推进到目标完成

在一项 11 小时的长程编码任务里,模型把跨越多代虚幻引擎的素材合入同一个 UE 5.8 工程,并用 C++ 写完整个游戏。它是纯文本模型,看不到画面,于是把试玩中发现的角色悬空、跑动方向不一致、相机错位转成可测量的代码测试,靠不断补全的测试与反馈继续迭代,整条链路在 AI 智能体 框架中端到端完成。

按策划案批量产出可玩的小游戏

基于 Cocos、Unity、LayaAir、PixiJS 与 Canvas 2D,模型按完整策划方案做出近百款手机小游戏,游戏机制、内容、美术与音效齐全,覆盖弹幕射击、肉鸽、塔防、竞速、卡牌 RPG、城建经营、物理解谜与互动叙事。多数作品把规则层与表现层分开做成确定性模拟,再用机器人试玩与状态空间搜索检查关卡能否通关、数值是否平衡。

用 Python 脚本驱动 Blender 与 FreeCAD 建模

经专项训练后,模型对 Blender 与 CAD 的参数化建模、空间推理更稳:从文本描述推断物体形状、比例与空间关系,再用脚本落成可编辑模型。官方示例里,两个 Agent 分别用 Blender Python API 制作机场与飞机,用截面放样和模块化装配做出机身机翼,最后统一尺度、位置与镜头,用 Cycles 分帧渲染再合成视频。

一次任务交付报告、表格与演示文稿

围绕分散材料做多步处理,交付 20 页研究报告、可交互的 Excel 工作簿与 24 页 PDF 分析。其中个人财富规划工作簿把收入、支出、资产配置、负债与退休计划做成可实时调整参数的推演模型,并纳入 1000 条随机市场路径的蒙特卡洛模拟,给出退休计划的成功概率与资金耗尽风险。

从脚本到成片完成一条视频

搜集、合成与编排素材,调整画面与节奏,直接输出成片。官方示例里,模型用 Python 从零写出一部 116 秒的 2D 动画短片,全片由上万行代码驱动、每一帧用 Pycairo 矢量绘制,并在生图工具产出的静态底图上叠加会动的人物与水纹;另有一条 75 秒科普片,脚本、配音、字幕、受力图解与剪辑均由模型完成,部分镜头画面借助 Seedance 2.5 生成。

ERNIE 5.5 Flash Preview 与同类推理模型的对比

下表从 Terminal-Bench 4.0、AutomationBench 及 SpreadsheetBench V2 等维度,从官方评测图选取四款通用推理模型对照。

对比维度ERNIE 5.5 Flash PreviewClaude Opus 5.5GPT-6.1 SolGLM-5.3
出品方百度AnthropicOpenAI智谱
Terminal-Bench 4.046.563.6*56.138.8*
AutomationBench61.958.0*49.3*50.7*
SpreadsheetBench V236.435.1*32.0*32.7*
DeepSWE v1.171.274.275.266.9
Agents’ Last Exam(CLI)29.032.4*29.5*22.9*
  • 表格内数据来源:ERNIE 5.5 Flash Preview、Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol 与 GLM-5.3 四列均取自百度官方发布页附录的评测图(2026 年 11 月 11 日),该图图注注明带星号的分数为自评成绩,各模型评测设置与自评口径可能存在差异,成绩仅供横向参考。
  • 产品对比简述:ERNIE 5.5 Flash Preview 在 AutomationBench 上以 61.9 高于 Claude Opus 5.5 的 58.0 与 GPT-6.1 Sol 的 49.3,差异是 Terminal-Bench 4.0 只有 46.5,低于 Claude Opus 5.5 的 63.6。

这次的基座是 ERNIE-5.5-Flash-Base,280B 稀疏 MoE 的全部参数与训练细节都在那一页。

ERNIE 5.5 Flash Preview 的应用场景与适用人群

官方示例集中在四类产出:可玩的游戏、可编辑的三维模型、可直接交付的研究报告,以及成片视频。

  • 游戏与互动内容:从完整策划案到可运行的小游戏,游戏机制、数值与美术资源一并编排
  • 三维建模与工程制图:按文本描述推断形状与比例,用 Blender 或 FreeCAD 脚本落成可编辑模型与白模预演
  • 知识工作与视频生产:整合多源材料交付报告、表格与演示文稿,或从脚本一路做到带配音与字幕的成片

适用人群:适合把长周期开发与文档交付整体交给模型的团队:独立游戏与互动内容开发者、需要快速出三维方案的设计与影视前期,以及金融、法律等以文档交付为主的岗位。

ERNIE 5.5 Flash Preview 的使用方法

ERNIE 5.5 Flash Preview 目前只经接口调用,百度千帆与 OpenRouter 两个入口给出的是同一套能力。

  1. 选入口:百度千帆的模型服务页,或 OpenRouter 上的免费档
  2. 取密钥:在所选平台创建 API Key
  3. 认模型:千帆侧按模型接入点选择,OpenRouter 侧用 baidu/ernie-5.5-flash-preview:free
  4. 送请求:按 OpenAI 兼容格式提交 messages,单次上下文上限 100 万 token
  5. 接工具:视觉理解、素材检索、生图与视频模型由工具层提供,模型本身只处理文本
  6. 拆子任务:长周期任务交给上层 Agent 框架拆分与回收,模型按子任务粒度响应

两点需要留意:它是纯文本模型,读图要靠外部视觉工具配合;预览版属于后训练过程中的中间版本,官方声明仍可能存在训练不充分导致的能力缺陷,权重开源时间点官方给的是不晚于 11 月 25 日。

ERNIE 5.5 Flash Preview 的项目地址

  • 官方发布页:https://ernie.baidu.com/zh/release/ernie-5-5-flash-preview/
  • 百度千帆模型页:https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/detail/am-abe18d298d70

ERNIE 5.5 Flash Preview 的价格与开源情况

ERNIE 5.5 Flash Preview 目前在 OpenRouter 提供免费档,千帆平台的公开页面未列出该型号单价。

  • OpenRouter 免费档:baidu/ernie-5.5-flash-preview:free,输入与输出均按 0 计价
  • 百度千帆:按 token 计费,公开产品页未列出该型号单价,需登录控制台查看
  • 上下文额度:单次 100 万 token,与 OpenRouter 侧标示的上下文长度一致

权重开源是这一代的关键一步。ERNIE 5.5 Flash Base 已于 2026 年 11 月 5 日开放,Preview 作为首个后训练版本,官方给出的时间点是不晚于 11 月 25 日;官方英文发布页明确权重将以 Apache 2.0 协议开源,正式采用前仍需以权重仓库的 LICENSE 原文为准。

ERNIE 5.5 Flash Preview 的常见问题

ERNIE 5.5 Flash Preview 和 Base 版有什么区别

Preview 是 Base 的首个后训练版本。Base 是 280B 稀疏 MoE 基座,Preview 在它之上完成后训练,参数规模与上下文一致,多了工具调用与长周期任务的执行能力。

权重什么时候开源

官方给出的时间点是不晚于 2026 年 11 月 25 日。目前只有 API 可用,官方承诺权重将以 Apache 2.0 协议开源,权重放出后仍以仓库 LICENSE 原文为准。

它是多模态模型吗

不是。推理链路是纯文本,官方示例里读图、检索素材、生成图像与视频都由外部工具承担,模型负责规划、写代码与编排。

预览版能直接用于生产吗

官方声明它是后训练过程中的中间版本,仍可能存在训练不充分导致的能力缺陷,后训练还在继续。对稳定性要求高的场景建议等正式版。

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