AIREITERERNIE 5.5 Flash Preview ya se puede utilizar mediante API, pero Baidu avisa de que el postentrenamiento todavía no ha terminado y de que el rendimiento puede cambiar en la versión final. Esa advertencia es clave para interpretar las demos de programación de 11 horas, las 20 filas de benchmarks y la promesa de publicar los pesos el 25 de noviembre.
Es un preview, no un lanzamiento definitivo: qué publicó Baidu el 11 de noviembre
ERNIE 5.5 Flash Preview es un checkpoint intermedio de postentrenamiento, no un lanzamiento terminado. Baidu publicó ERNIE 5.5 Flash Base el 5 de noviembre de 2026 como un checkpoint de preentrenamiento puro (anuncio de Base). Después, el 11 de noviembre, llegó Preview: la primera versión postentrenada sobre ese Base, todavía con mejoras previstas antes del lanzamiento oficial.
El modelo utiliza una arquitectura de mezcla dispersa de expertos, con 280.000 millones de parámetros totales y 14.000 millones de parámetros activos por token. El contexto anunciado es de 1M de tokens; el análisis del endpoint concreta las cifras de Qianfan: 1.024.000 tokens de contexto y un máximo de salida de 921.600. Baidu asegura más de 200 tokens por segundo por usuario en Qianfan (publicación oficial).
A fecha del 11 de noviembre no existe un repositorio de Preview en Hugging Face; allí solo aparecen ERNIE-5.5-Flash-Base y su variante BF16, ambas del 21 de octubre. El comportamiento de la API, el tokenizador, el runtime y los precios actuales podrían no coincidir con los pesos descargables después del 25 de noviembre.
Cómo llamar hoy a ERNIE 5.5 Flash Preview: Qianfan y OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview se puede utilizar a través de Qianfan, la plataforma de Baidu, y de OpenRouter. Qianfan muestra el identificador oficial ernie-5.5-flash-preview dentro de generación de texto y razonamiento profundo; OpenRouter lo ofrece como baidu/ernie-5.5-flash-preview.
La lista de modelos de Qianfan (documentación del 10 de noviembre) indica 1M de contexto, entrada y salida, con límites predeterminados de 60 RPM y 1.000.000 TPM. En el modo de razonamiento profundo, el límite de salida de 1M también incluye la cadena de razonamiento. Según la descripción de Baidu, el modelo solo trabaja con texto; los elementos visuales del sistema de pruebas de Baidu utilizan una herramienta basada en Claude Opus 5.5 (análisis). El razonamiento funciona siempre con un único nivel alto de esfuerzo y no se puede desactivar (mismo análisis), así que cada llamada consume tokens de razonamiento.
from openai import OpenAI
# OpenRouter path (verified model ID)
or_client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key="OPENROUTER_KEY")
or_client.chat.completions.create(
model="baidu/ernie-5.5-flash-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this 80-page supplier contract as a table."}],
max_tokens=4000,
)
# Qianfan path (illustrative; copy base URL + key from Qianfan console, model ernie-5.5-flash-preview)
Cuánto cuesta una ejecución larga de un agente en Qianfan y OpenRouter
Qianfan cobra según consumo, en yuanes por cada mil tokens. OpenRouter aplica $0.28 por millón de tokens de entrada y $1.13 por millón de salida, además de $0.028 por las lecturas desde caché. En horario punta (8:00-22:00), las tarifas promocionales y de lista de Qianfan son, respectivamente, 0.001 / 0.002 yuanes por mil tokens de entrada, 0.0001 / 0.0002 para caché y 0.004 / 0.008 para salida (facturación de Qianfan, documentación del 10 de noviembre). En horario de baja actividad, cada cifra se reduce a la mitad; no se indica la zona horaria ni la fecha de finalización de la promoción.
| Ruta | Entrada | Salida | Lectura desde caché | Notas |
|---|---|---|---|---|
| Promoción de Qianfan en hora punta (8:00-22:00) | 1.00 yuan/M | 4.00 yuan/M | 0.10 yuan/M | Pago por uso, documento del 2026-11-10 |
| Promoción de Qianfan en horario de baja actividad (22:00-8:00) | 0.50 yuan/M | 2.00 yuan/M | 0.05 yuan/M | Mismo documento, sin zona horaria indicada |
| Tarifa de lista de Qianfan en hora punta | 2.00 yuan/M | 8.00 yuan/M | 0.20 yuan/M | Precio normal sin promoción |
| OpenRouter | $0.28/M | $1.13/M | $0.028/M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
La fórmula es sencilla: tokens de entrada x tarifa de entrada + (tokens de salida + tokens de razonamiento) x tarifa de salida. Con las tarifas de lista de OpenRouter, 500K tokens de entrada cuestan aproximadamente $0.14, mientras que 500K tokens de salida y razonamiento cuestan unos $0.57. Registra los tokens de razonamiento de cada tarea antes de fijar un presupuesto por ejecución y programa los lotes grandes durante el horario de baja actividad de Qianfan.
Los 20 benchmarks son afirmaciones de Baidu: cuatro demos y una posición intermedia
Baidu publicó 20 filas de benchmarks y cuatro demostraciones. Todas las cifras proceden de Baidu y no han sido reproducidas; no encontré ninguna medición independiente de Preview en los listados de Artificial Analysis citados por la cobertura del lanzamiento (OrcaRouter, HandyAI). Conviene leerlo como una hoja de resultados del fabricante, no como una clasificación definitiva.
Estas son siete filas seleccionadas de la tabla de 20 benchmarks de Baidu (salvo que se indique lo contrario, cifras de Baidu):
| Benchmark | ERNIE 5.5 Flash Preview | Rival mejor situado en la tabla de Baidu |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6-66.4 (gráfico frente a repetición de la tabla) |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5, Hy4 56.2: ERNIE queda por delante |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1, GPT-6.1 Sol 32.0: ERNIE queda por delante |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0: ERNIE se queda 2.1 puntos por detrás |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6, Claude Opus 5.5 73.5: ERNIE queda por detrás |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7, Claude Opus 5.5 87.4: ERNIE queda en la zona media |
Hay varios matices importantes. Las filas marcadas con un asterisco son autoevaluaciones de Baidu; las dos filas «AA» utilizan los sistemas de Artificial Analysis, pero las ejecuciones siguen siendo del propio Baidu (análisis). Las pruebas visuales recurren a una herramienta basada en Claude. Además, una comprobación independiente detectó que las repeticiones de Baidu sobre rivales en AutomationBench quedaban más de 15 puntos por encima de las cifras publicadas (HandyAI), y el apéndice se publicó como una imagen que impide auditar los datos.
Las demos de Baidu sostienen que el modelo aguanta cuatro tipos de trabajo (todas las cifras proceden de Baidu): una construcción wuxia en Unreal Engine 5.8 de 11 horas, además de unos 100 minijuegos móviles; escenas de Blender de un aeropuerto y del complejo Horyu-ji (unos 2.100 objetos y 1,82 millones de triángulos), junto con piezas de FreeCAD; informes de investigación de 20 y 24 páginas, un libro de trabajo de Monte Carlo y un WAV orquestal de 6m34s; y un cortometraje de un pelícano de 116 segundos en 20 estilos, generado mediante más de 10.000 líneas de Python.
Las recopilaciones de terceros sitúan Preview en la zona media: Handy AI le dio una puntuación de 67.8 (17.º en la clasificación general) y 69.1 (6.º de 57 modelos con pesos abiertos), por detrás de Kimi K3.1 Pro (94.4), Hy4 (73.9) y DeepSeek V4.1 Flash 1017 (71.9).
«El nuevo modelo de Baidu no es el titular. La licencia sí lo es. ... Si llega Apache 2.0, será un cambio real». — @thestonyground, publicación en X
Pesos, licencia y ejecución local: la promesa del 25 de noviembre y una diferencia de redacción
Los pesos están prometidos, pero todavía no se han publicado. El anuncio en inglés habla de Apache 2.0 próximamente; el anuncio en chino dice que llegarán antes del 25 de noviembre, pero no menciona ninguna licencia.
Flash Base se publicó con una licencia restringida que excluye la UE, el Reino Unido y Corea del Sur, además de exigir atribución (repositorio, análisis). Los equipos de esas regiones deberían esperar a que las condiciones de Preview queden confirmadas por escrito.
No encontré ningún GGUF, tabla de cuantización ni cifra oficial de VRAM para Preview. Los parámetros activos no equivalen a la memoria residente: 280B parámetros a 4 bits ocupan aproximadamente 140 GB antes de añadir la sobrecarga, por lo que cualquier configuración con 32 GB de VRAM implicaría descargar una parte importante en la CPU. El hilo de r/LocalLLaMA solo ofrece una estimación aproximada de la comunidad, cercana a 32 GB de VRAM + 128 GB de RAM, y pone en duda que los 200 tokens por segundo representen la velocidad con batch-1 en un equipo de consumo. No compres hardware antes del 25 de noviembre.
¿Conviene desarrollar esta semana sobre Preview?
Preview tiene sentido para probar proyectos piloto baratos con contexto largo; para cualquier pieza crítica conviene esperar al lanzamiento final. Los primeros casos que merece la pena probar, a la vista de las cifras no reproducidas de Baidu, son la edición de hojas de cálculo, las preguntas sobre archivos de oficina y los lotes de automatización.
| Situación | Qué hacer |
|---|---|
| Lotes de estilo Spreadsheet / OfficeQA / AutomationBench | Prueba la API ya; Qianfan en horario de baja actividad u OpenRouter mantienen bajo el coste de las pruebas |
| Lecturas con contexto de 1M y síntesis de investigación | Haz un piloto con límites estrictos de salida; el razonamiento obligatorio encarece las ejecuciones |
| Programación en terminal como dependencia principal | Sigue con Opus / GPT / DeepSeek; repite las pruebas después de verificaciones independientes |
| Producción o autoalojamiento en la UE / Reino Unido / Corea del Sur | Espera al repositorio y a una licencia Apache 2.0 explícita |
| Fine-tuning o destilación | Espera; confirma las condiciones de entrenamiento en la licencia de Preview |
Las demos de Baidu apuntan a una gran resistencia en ejecuciones largas, pero falta verificación. Hasta que aparezcan resultados independientes y un repositorio Apache 2.0 con fecha, utiliza Preview como segundo modelo económico para agentes de larga duración.
¿ERNIE 5.5 Flash Preview ya es de código abierto?
No. La API está disponible, pero los pesos no eran públicos en Hugging Face el 11 de noviembre. Baidu promete publicarlos antes del 25 de noviembre, aunque Apache 2.0 solo aparece mencionada en inglés.
¿ERNIE 5.5 Flash Preview es multimodal?
No, solo trabaja con texto. Las demos coordinan herramientas externas mediante código y los elementos visuales de los benchmarks utilizan una herramienta basada en Claude.
¿Qué diferencia hay entre Flash Base, Flash Preview y el Flash final?
Base (5 de noviembre) es un checkpoint sin postentrenamiento; Preview (11 de noviembre) es la primera versión intermedia postentrenada; Flash final será el próximo lanzamiento oficial.
¿Por qué importa la diferencia en Terminal-Bench frente a Claude Opus 5.5?
La diferencia apunta a una menor fiabilidad en tareas largas de terminal. Además, como el razonamiento es obligatorio, los reintentos pueden aumentar el coste. ERNIE obtuvo 46.5 frente a los 63.6-66.4 de Opus 5.5.
¿Es seguro utilizar Preview en producción?
No había ninguna repetición independiente en el momento del lanzamiento y el comportamiento puede cambiar. Úsalo en lotes no críticos y condiciona la entrada en producción a nuevas verificaciones y a la licencia final.