AIREITERERNIE-5.5-Flash-Base se puede descargar gratis, pero eso no equivale a tener una API gratuita. Baidu no ha publicado un endpoint alojado ni una tarifa por uso, así que no existe un precio oficial de API. Los pesos, disponibles desde el 5 de noviembre de 2026 bajo una licencia restrictiva, exigen GPUs de centro de datos para mover el checkpoint de 280B. Además, la licencia veta directamente su uso en la UE, Reino Unido y Corea del Sur. Es una base para investigación, no un endpoint de chat listo para integrar.
Qué incluyen realmente los pesos descargables
ERNIE-5.5-Flash-Base es el checkpoint resultante al terminar el preentrenamiento, sin fases de entrenamiento intermedio ni postentrenamiento. Baidu lo deja claro: el ERNIE 5.5 Flash postentrenado "will follow", pero sin fecha. El modelo completa texto; no sigue instrucciones, no incorpora plantilla de chat, no usa herramientas ni cuenta con ajuste de seguridad.
Su especificación principal habla de 280B de parámetros totales y 14B activados por token. Se entrenó desde cero con 33.5T de tokens, el optimizador Muon y precisión mixta FP8. En Hugging Face, la suma de los archivos safetensors ronda los 286.2B de parámetros, una cifra ligeramente superior a los 280B destacados por Baidu.
| Especificación | ERNIE-5.5-Flash-Base |
|---|---|
| Arquitectura | MoE disperso, 43 capas (1 densa + 42 Multi-Router Latent MoE) |
| Expertos | 512 enrutados, top-10 por token + 1 experto compartido |
| Hidden / vocabulario | 4,096 hidden, vocabulario BPE de 201,216 tokens |
| Atención | 37 capas Heavily Compressed Attention + 6 capas MLA-DSA, 64 cabezas |
| Contexto de entrenamiento | 131,072 tokens |
| Configuración de inferencia | 1,048,576 tokens para ajuste fino e inferencia |
| Formatos | Safetensors FP8 y BF16 en Hugging Face y ModelScope |
| Modalidad | Solo texto de entrada / texto de salida |
Heavily Compressed Attention guarda una entrada de caché por cada bloque de 128 tokens en la mayoría de capas; solo una de cada siete conserva el contexto completo. ECHO reutiliza la capa final como modelo borrador para decodificación especulativa, sin recurrir a un modelo auxiliar independiente.
Los repositorios son baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base y baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16. Se muestran públicamente y conceden acceso tras aceptar la licencia. En el momento de publicarse, la página del modelo no listaba ningún proveedor de inferencia, y ModelCap mostraba 0 proveedores.
Precio de la API de ERNIE-5.5-Flash-Base: descarga a $0, factura de centro de datos
Si buscas una tarifa de ERNIE-5.5-Flash-Base por millón de tokens, la respuesta breve es esta: los pesos cuestan $0, pero no hay precio publicado por millón de tokens. Baidu no ofrece endpoint alojado ni ha difundido una tarifa. El coste real pasa por almacenamiento, GPUs y horas de ingeniería. No damos una estimación de coste por hora en la nube porque Baidu no ha publicado un despliegue de referencia sobre el que calcularla.
| Variante | Tamaño almacenado | Qué permite |
|---|---|---|
| FP8 | ~304 GB en disco (~283 GiB) | Objetivo mínimo realista para servir el modelo |
| BF16 | ~573 GB en disco (~534 GiB) | Aproximadamente 251 GiB más que FP8 |
Los ejemplos de lanzamiento de Baidu parten de paralelismo a 4 vías. En la práctica, toma estas estimaciones de capacidad como el mínimo: se basan en memoria y no están validadas íntegramente por Baidu.
| Configuración | Memoria | Estimación de capacidad para FP8 |
|---|---|---|
| 4x H100 80 GB (320 GB) | Muy ajustada | Los pesos ocupan ~283 GiB; Baidu alcanza un máximo de 262K en una sola petición, usa 32K para servicio concurrente |
| 8x H100 80 GB (640 GB) | Viable | Configuración habitual en la nube para servir FP8 |
| 4x H200 141 GB (564 GB) | Holgada | Coincide con las recetas de 4 GPU de Baidu |
| 4x B200 / GB200 (180-192 GB cada una) | Sí | Ruta validada para intentos con 1M completo |
| Mac Studio 512 GB | En teoría cabe en RAM | Sin soporte de MLX, llama.cpp ni Ollama en el lanzamiento |
En las recetas documentadas por Baidu, el contexto completo de 1,048,576 tokens no cabe en tarjetas 4x80 GB: la receta para 4xH100 alcanza 262,144 tokens en una sola petición con utilización de memoria de 0.93 y sin margen para concurrencia. La receta de 1M apunta a Blackwell, con utilización de 0.85 y concurrencia reducida. Para producción con varias peticiones sobre 4xH100, mantén 32K o menos. El entrenamiento se detuvo en 128K, por lo que el comportamiento por encima de 128K requiere ajuste y pruebas adicionales. La configuración de referencia para SFT del modelo completo en el perfil técnico usa 64x GB300 (16 nodos x 4).
Autoalojarlo tiene sentido sobre todo por control de datos o necesidades de postentrenamiento, no por una ventaja demostrada en coste por token.
La licencia puede ser un obstáculo mayor que la VRAM
Los pesos se distribuyen bajo la ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0, no bajo Apache 2.0 ni MIT.
- Territorio: todo el mundo salvo la UE, Reino Unido y Corea del Sur. La sección 5.3 también restringe el uso de los resultados fuera del territorio autorizado.
- Uso comercial hasta $50M: si los ingresos anuales relacionados no superan $50M —agregados entre afiliadas y contando los ingresos de todo el producto— hay que notificarlo por email a Baidu una sola vez antes del primer uso e incluir una atribución visible de "Powered by ERNIE" en la interfaz, página About o documentación de la API.
- Uso comercial por encima de $50M: exige autorización previa por escrito. Solicitarla no concede permiso.
- Derivados y destilación: los resultados, materiales y derivados no pueden utilizarse para mejorar otro modelo de IA, salvo un derivado de ERNIE. Las versiones cuantizadas y ajustadas heredan la licencia.
- Garantías: se entrega "AS IS" bajo legislación de Hong Kong.
Los desarrolladores locales detectaron estas condiciones a las pocas horas del lanzamiento:
"El nuevo modelo abierto de Baidu supera a DeepSeek en la propia tabla de Baidu y, si trabajas en la UE, su licencia no te permite usarlo." — @MartinSzerment en X
Nadie en el hilo de r/LocalLLaMA había servido tráfico real todavía; las preguntas se centraban en el hardware necesario, cuándo llegaría GGUF y la fecha de la versión instruct.
Benchmarks frente a DeepSeek V4 Flash Base, Hy3 y MiMo
Todas las cifras proceden de Baidu, que utilizó un pipeline unificado con prompts y configuraciones few-shot comunes. No hubo reproducción independiente al publicarse y ModelCap califica el modelo provisionalmente en el puesto #127 de 352, con un índice de 51.2, 0% de evidencia independiente y 15.1% de respaldo. Considera la tabla una señal del proveedor, no una clasificación definitiva.
La tabla completa de 30 filas de Baidu sitúa a ERNIE como el modelo con mayor puntuación en 24 filas y por detrás en 6: ChineseSimpleQA, BBH CoT, INCLUDE-lite, FullStackBench, HELMET-Rerank e InfiniteBench. Frente únicamente a DeepSeek-V4-Flash-Base, lidera 26 de 30 y pierde solo en ChineseSimpleQA, INCLUDE-lite, HELMET-Rerank e InfiniteBench. El extracto siguiente reúne 15 filas clave, incluidas las 6 derrotas frente al mejor de cada categoría.
| Benchmark | ERNIE 5.5 Flash Base | DeepSeek-V4-Flash-Base (284B/13B) | Hy3-preview-Base (295B/21B) | MiMo-V2.5-Base (310B/15B) |
|---|---|---|---|---|
| MMLU | 93.3 | 89.4 | 87.5 | 87.6 |
| MMLU-Pro | 78.4 | 69.2 | 66.9 | 65.7 |
| GPQA | 60.2 | 55.9 | 50.2 | 51.4 |
| HumanEval+ | 82.3 | 69.5 | 78.0 | 74.4 |
| MBPP+ | 81.5 | 67.2 | 78.3 | 74.3 |
| LiveCodeBench | 40.1 | 31.9 | 33.5 | 32.4 |
| RepoQA | 91.7 | 81.0 | 91.3 | 56.5 |
| MGSM (8-shot CoT) | 87.0 | 84.6 | 76.9 | 83.8 |
| BBH direct | 77.1 | 69.0 | 67.5 | 68.0 |
| BBH CoT | 89.2 | 87.5 | 90.0 | 89.8 |
| INCLUDE-lite | 79.5 | 79.8 | 77.7 | 74.5 |
| FullStackBench | 54.6 | 43.3 | 56.7 | 54.1 |
| HELMET-Rerank | 56.2 | 60.0 | 55.7 | 56.6 |
| InfiniteBench | 46.5 | 48.0 | 33.0 | 46.7 |
| ChineseSimpleQA | 73.0 | 75.3 | 73.2 | 68.8 |
La diferencia más visible frente a DeepSeek está en código, mientras que el contexto largo deja resultados divididos: ERNIE gana en RepoQA, pero queda por detrás en HELMET-Rerank e InfiniteBench. Baidu lo comparó con DeepSeek V4 Flash Base, no con la línea más reciente V4.1. Las puntuaciones de un modelo base no dicen nada sobre seguimiento de instrucciones ni uso de herramientas, y el contexto de 1M está habilitado por configuración, no demostrado durante el entrenamiento.
Cómo ejecutarlo sin perder un fin de semana
Usa /v1/completions, no /v1/chat/completions. No hay plantilla de chat. Envía un prompt sin procesar con token BOS (add_special_tokens=True), usa temperatura 0 para pruebas factuales y patrones few-shot en lugar de instrucciones. Si la salida divaga, añade ejemplos y una secuencia de parada como "\nQ:". Es el comportamiento esperable de un modelo base.
Ruta con vLLM: requiere exactamente 0.32.0 y el plugin de Baidu en un entorno limpio:
pip install vllm==0.32.0
pip install "git+https://github.com/baidu/vLLM-ERNIE.git"
vllm serve baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base \
--kv-cache-dtype fp8 \
--enable-expert-parallel \
--data-parallel-size 4 \
--max-model-len 131072 \
--port 30000 \
--moe-backend hummingRuta con SGLang:
docker run --gpus all -p 30000:30000 \
lmsysorg/sglang:dev-ernie-55-flash \
sglang serve \
--model-path baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base \
--tp 4 --attn-dp-size 4 \
--context-length 131072 \
--max-running-requests 1024ernie5_5_moe is not supported: la versión del plugin o de la imagen es incorrecta; usa vLLM 0.32.0 con el plugin o la imagen dev de SGLang.- Error de plantilla de chat: has llamado a
/v1/chat/completions; cambia a/v1/completions. - OOM en 4x80 GB: los pesos FP8 llenan las tarjetas; reduce el contexto a 32K para servir peticiones concurrentes o pasa a 8xH100 / 4xH200.
- Descarga rechazada: inicia sesión en Hugging Face, acepta la licencia o prueba ModelScope desde un territorio autorizado.
- Sin GGUF / Ollama / LM Studio / MLX en el lanzamiento: se documentó como no compatible en el momento de publicación.
¿Merece la pena o conviene elegir un modelo flash alojado?
| Equipo | Elección |
|---|---|
| Equipo de investigación / postentrenamiento fuera de la UE/Reino Unido/Corea del Sur con presupuesto para varias GPU | ERNIE-5.5-Flash-Base como punto de partida limpio de 280B/14B para SFT y RL |
| Desarrollador de aplicaciones que necesita chat, herramientas o agentes esta semana | Un modelo instruct alojado como DeepSeek V4.1 Flash o GLM-5.3 Flash |
| Despliegue en UE / Reino Unido / Corea del Sur o producto de >$50M sin tramitar documentación con Baidu | Descarta ERNIE Base hasta que cambie la licencia |
| Equipo con portátil / una sola GPU esperando GGUF | Espera; no había compilaciones para consumo en el lanzamiento |
La gran incógnita es el calendario: si la versión instruct mantiene las mismas condiciones de territorio e ingresos, sus buenos resultados como modelo base no servirán de mucho a la mayoría de equipos de producción.
Lecturas relacionadas: precios de la API de DeepSeek V4.1 Flash, precios de la API de GLM-5.3 Flash, precios de la API de Hy4 preview.
Preguntas frecuentes sobre ERNIE-5.5-Flash-Base
¿Existe una API oficial alojada por Baidu para ERNIE-5.5-Flash-Base?
No. Baidu publicó los pesos con recetas para SGLang y vLLM, pero sin tarifa por token; ningún proveedor de inferencia servía el modelo en el momento de publicarse.
¿Cuánto cuesta ERNIE-5.5-Flash-Base por millón de tokens?
No se ha publicado ninguna cifra. La descarga es gratuita bajo la licencia personalizada; el coste procede de autoalojar unos 286B de parámetros, además de la caché KV y la operación.
¿ERNIE-5.5-Flash-Base es open source?
No. Son pesos abiertos bajo una licencia personalizada de Baidu con condiciones territoriales, de ingresos, atribución y prohibición de destilación; no es software open source reconocido por la OSI.
¿Se puede utilizar en la UE, Reino Unido o Corea del Sur?
No. La licencia excluye esos territorios para el uso de materiales, derivados y resultados.
¿Hay una versión de chat o instruct?
No en el lanzamiento. El checkpoint solo llega hasta el preentrenamiento; Baidu afirma que el ERNIE 5.5 Flash postentrenado llegará más adelante, sin fecha.