AIREITERERNIE-5.5-Flash-Baseには、公式のAPI料金表がありません。Baiduはホステッドエンドポイントも料金表も公開していないためです。2026年11月5日に重み自体は無料ダウンロードで公開されましたが、280Bモデルを動かすにはデータセンター向けGPUが必要で、独自ライセンスによってEU、英国、韓国での利用は明確に禁止されています。これはそのままチャットAPIとして使えるモデルではなく、研究向けのベースモデルです。
実際にダウンロードするもの
ERNIE-5.5-Flash-Baseは、事前学習を終えた時点のチェックポイントです。中間学習やポストトレーニングはまだ行われていません。Baiduも、ポストトレーニング済みのERNIE 5.5 Flashは「will follow」と説明しているだけで、公開時期は示していません。手に入るのはテキストの続きを生成するモデルであり、指示追従、チャットテンプレート、ツール利用、安全性チューニングは含まれません。
スペック上は総パラメーター数280B、トークンごとのアクティブパラメーター数14B。MuonオプティマイザーとFP8混合精度を使い、33.5Tトークンでゼロから学習されています。Hugging Faceのsafetensorsを合計すると約286.2Bパラメーターで、Baiduが掲げる280Bをやや上回ります。
| 仕様 | ERNIE-5.5-Flash-Base |
|---|---|
| アーキテクチャ | スパースMoE、43層（密結合1層＋Multi-Router Latent MoE 42層） |
| エキスパート | ルーティング対象512、トークンごとにトップ10＋共有エキスパート1つ |
| 隠れ層／語彙 | 隠れ層4,096、201,216トークンのBPE語彙 |
| アテンション | Heavily Compressed Attention 37層＋MLA-DSA 6層、64ヘッド |
| 学習コンテキスト | 131,072トークン |
| 推論設定 | ファインチューニングと推論では1,048,576トークン |
| 形式 | FP8およびBF16のsafetensors。Hugging FaceとModelScopeで提供 |
| モダリティ | テキスト入力／テキスト出力のみ |
Heavily Compressed Attentionでは、ほとんどの層で128トークン単位に1つのキャッシュエントリーだけを保持します。7層に1層だけが完全なコンテキストを維持する構成です。ECHOは別の補助モデルを用意せず、最終層をドラフトモデルとして再利用し、投機的デコーディングを行います。
リポジトリはbaidu/ERNIE-5.5-Flash-Baseとbaidu/ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16です。ライセンスに同意すればアクセスが許可され、一般公開されています。公開時点でモデルページに推論プロバイダーの掲載はなく、ModelCapでもプロバイダー数は0でした。
ERNIE-5.5-Flash-BaseのAPI料金：ダウンロードは無料、運用はデータセンター級
トークン単位のERNIE-5.5-Flash-Base API料金を探しているなら、答えは「重みは無料、100万トークン単位の料金は未公開」です。Baiduは料金表もホステッドエンドポイントも出していません。実際にかかるのは、ストレージ、GPU、そして運用エンジニアリングのコストです。Baiduが価格算定の基準にできるリファレンス構成を公開していないため、ここではクラウドの時間単価も提示しません。
| バリアント | 保存容量 | 収まる構成 |
|---|---|---|
| FP8 | ディスク上で約304GB（約283GiB） | 現実的に狙える最小のサービング構成 |
| BF16 | ディスク上で約573GB（約534GiB） | FP8より約251GiB大きい |
Baiduの公開例は4-way並列を前提にしています。実際には、以下の容量見積もりを最低ラインとして考えてください。Baiduがすべてを検証した値ではなく、メモリ容量を基準にした目安です。
| 構成 | メモリ | FP8の容量目安 |
|---|---|---|
| H100 80GB×4（320GB） | ぎりぎり | 重みだけで約283GiB。Baiduの測定では単一リクエスト262Kまで、同時処理を行うなら32Kに抑える |
| H100 80GB×8（640GB） | 実用的 | FP8サービングで一般的なクラウド構成 |
| H200 141GB×4（564GB） | 余裕あり | Baiduの4GPUレシピに合う |
| B200／GB200 180～192GB×4 | 可能 | フル1Mコンテキストを試す際に検証済みの構成 |
| Mac Studio 512GB | 理論上はRAMに収まる | 公開時点ではMLX、llama.cpp、Ollamaに対応なし |
Baiduが公開しているレシピでは、1,048,576トークンのフルコンテキストは80GBカード4枚には収まりません。4xH100構成では単一リクエストが262,144トークン、メモリ使用率0.93に達し、同時処理の余地はありません。1M構成ではBlackwellを前提に、使用率0.85と同時処理数を減らした設定を採用しています。4xH100で複数リクエストを処理するなら、32K以下に抑えるのが無難です。学習は128Kで止まっているため、128Kを超える範囲の挙動には追加のチューニングとテストが必要です。技術プロファイルにあるフルモデルSFTのリファレンス構成は、GB300 64基（4基×16ノード）です。
セルフホストを選ぶ理由は、実証済みのトークン単価の安さではありません。データを自社環境に置きたい場合や、ポストトレーニングを行いたい場合にこそ意味があります。
VRAMより先にライセンスが壁になる
重みにはApache 2.0やMITではなく、ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0が適用されます。
- 利用地域は全世界ですが、EU、英国、韓国を除きます。さらに5.3項では、ライセンス対象地域の外で出力を利用することも制限しています。
- 関連する年間売上が5,000万ドル以下の商用利用では、関連会社を合算し、製品全体の売上を対象にしたうえで、初回利用前にBaiduへ一度メールで通知する必要があります。また、UI、Aboutページ、APIドキュメントのいずれかに「Powered by ERNIE」と目立つ形で表示しなければなりません。
- 5,000万ドルを超える商用利用には、事前の書面による許可が必要です。申請しただけでは許可になりません。
- 出力、素材、派生物を別のAIモデルの改善に利用することはできません。ただしERNIEの派生モデルは例外です。量子化版やファインチューニング版にもライセンスが引き継がれます。
- 香港法のもと、「現状有姿（AS IS）」で提供されます。
公開から数時間のうちに、現地の開発者たちはこの制限を指摘していました。
「Baiduの新しいオープンモデルは、Baidu自身のチャートではDeepSeekを上回っている。だがEUで仕事をしているなら、そのライセンスでは利用できない」 — @MartinSzerment（X）
r/LocalLLaMAのスレッドでも、実トラフィックを処理したユーザーはまだいませんでした。話題になっていたのは、必要なハードウェア、GGUF対応の時期、そしてinstruct版の公開日です。
DeepSeek V4 Flash Base、Hy3、MiMoとのベンチマーク比較
数値はすべて、共通のプロンプトとfew-shot設定を使い、Baiduが統一パイプラインで測定したものです。公開時点で第三者による再現検証はなく、ModelCapでの暫定評価は352モデル中127位、Index 51.2、独立したエビデンスの割合0%、サポート率15.1%でした。この表はリーダーボードの確定結果ではなく、ベンダー側のシグナルとして見るべきです。
Baiduの全30項目の表では、ERNIEが24項目で最高スコア、6項目で他モデルに敗れています。後者はChineseSimpleQA、BBH CoT、INCLUDE-lite、FullStackBench、HELMET-Rerank、InfiniteBenchです。DeepSeek-V4-Flash-Baseとの直接比較だけなら30項目中26項目でリードし、負けたのはChineseSimpleQA、INCLUDE-lite、HELMET-Rerank、InfiniteBenchの4項目です。以下は、6つの「最高スコアを逃した項目」をすべて含む主要15項目の抜粋です。
| ベンチマーク | 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 |
DeepSeekとの差が最も大きいのはコード生成です。一方、長文コンテキストの結果は分かれています。ERNIEはRepoQAで勝つものの、HELMET-RerankとInfiniteBenchでは後れを取ります。Baiduが比較したのはDeepSeek V4 Flash Baseであり、新しいV4.1系ではありません。ベースモデルのスコアから、指示追従やツール利用の性能は判断できません。また、1Mコンテキストは設定上有効にできるという意味であり、学習によって実証済みという意味ではありません。
週末を潰さずに動かす方法
/v1/chat/completionsではなく、/v1/completionsを使います。チャットテンプレートはありません。BOSトークン付きの生のプロンプトを送り（add_special_tokens=True）、事実確認ではtemperatureを0に設定しましょう。指示文よりもfew-shotのパターンを使うモデルです。出力が冗長になる場合は例を追加し、"\nQ:"のような停止シーケンスを指定します。これはベースモデルとして想定される挙動です。
vLLMを使う場合（新しい環境で、正確に0.32.0とBaiduのプラグインが必要です）：
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 hummingSGLangを使う場合：
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— プラグインまたはイメージのバージョンが違います。vLLM 0.32.0とプラグインの組み合わせ、またはSGLangの開発版イメージを使います。- チャットテンプレートのエラー —
/v1/chat/completionsを呼び出しています。/v1/completionsに切り替えてください。 - 80GB GPU×4でOOMになる — FP8の重みだけでカードの容量をほぼ使い切ります。同時処理ではコンテキストを32Kに下げるか、H100×8またはH200×4に移行します。
- ダウンロードが拒否される — Hugging Faceにログインしてライセンスに同意するか、利用可能な地域からModelScopeを試します。
- 公開時点でGGUF、Ollama、LM Studio、MLXには対応していません — 公開時点では未対応と記載されています。
試すべきか、それともホステッドのFlashモデルを選ぶべきか
| チーム | 選択肢 |
|---|---|
| EU・英国・韓国外の研究／ポストトレーニングチームで、複数GPUに投資できる | SFTやRLの出発点としてERNIE-5.5-Flash-Baseを使う |
| 今週中にチャット、ツール、エージェントを組み込みたいアプリ開発者 | DeepSeek V4.1 FlashやGLM-5.3 Flashなどのホステッドinstructモデル |
| Baiduの手続きを踏まずにEU・英国・韓国で展開する、または売上5,000万ドル超の製品 | ライセンスが変わるまでERNIE Baseを見送る |
| ノートPCや単一GPU環境で、GGUFを待っている | 待つ。公開時点ではコンシューマー向けビルドは存在しない |
残る問題は公開時期です。instruct版にも地域と売上に関する条件がそのまま残るなら、ベースモデルの高いスコアだけでは、ほとんどの本番チームを動かせません。
関連記事：DeepSeek V4.1 Flash API料金、GLM-5.3 Flash API料金、Hy4 preview API料金。
ERNIE-5.5-Flash-Base FAQ
ERNIE-5.5-Flash-BaseにはBaidu公式のホステッドAPIがありますか？
ありません。BaiduはSGLangとvLLMのレシピ付きで重みを公開しましたが、トークン単位の料金表はなく、公開時点でモデルを提供する推論プロバイダーもありませんでした。
ERNIE-5.5-Flash-Baseの100万トークンあたりの料金はいくらですか？
公開された料金はありません。独自ライセンスのもとでダウンロードは無料ですが、約286Bパラメーターのセルフホストに加え、KVキャッシュと運用のコストがかかります。
ERNIE-5.5-Flash-Baseはオープンソースですか？
いいえ。地域、売上、帰属表示、蒸留禁止の条件を含むBaidu独自ライセンスのオープンウェイトモデルであり、OSIのオープンソースではありません。
EU、英国、韓国で利用できますか？
できません。ライセンスでは、これらの地域での素材、派生物、出力の利用を除外しています。
チャット版やinstruct版はありますか？
公開時点ではありません。このチェックポイントは事前学習のみのモデルです。Baiduはポストトレーニング済みのERNIE 5.5 Flashを後日提供するとしていますが、時期は明らかにしていません。