AIREITERERNIE 5.5 Flash Previewは、すでにAPIから呼び出せる。ただしBaidu自身が、ポストトレーニングはまだ完了しておらず、正式版では性能が変わる可能性があると説明している。この但し書きを前提にしないと、11時間に及ぶコーディングデモ、20項目のベンチマーク、そして11月25日の重み公開予定を正しく読み解けない。
正式版ではない「Preview」――11月11日にBaiduが公開したもの
ERNIE 5.5 Flash Previewは完成版ではなく、ポストトレーニング途中のチェックポイントだ。Baiduはまず2026年11月5日に、事前学習直後の生のチェックポイントであるERNIE 5.5 Flash Baseを公開した（Baseの発表）。その後、11月11日にBaseへ初めてポストトレーニングを施したバージョンとしてPreviewを公開し、正式版に向けてさらに改良を続けるとしている。
モデル構成は、総パラメータ数2800億、トークンごとのアクティブパラメータ数140億のスパースMoEだ。コンテキスト長は100万トークンとされており、エンドポイント分析ではQianfan上の正確な値を入力・出力合計1,024,000トークン、最大出力921,600トークンとしている。BaiduはQianfanで、1ユーザーあたり毎秒200トークン超の速度も主張している（公式投稿）。
11月11日時点で、Hugging FaceにPreviewのリポジトリは存在しない。公開されているのはERNIE-5.5-Flash-Baseと、10月21日付のBF16版だけだ。現在のAPI仕様、トークナイザー、実行環境、料金が、11月25日以降にダウンロードできる重みと一致するとは限らない。
ERNIE 5.5 Flash Previewを今すぐ呼び出す方法：QianfanとOpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Previewは、BaiduのQianfanとOpenRouterから利用できる。Qianfanでの正式なモデルIDはテキスト生成・深い思考向けのernie-5.5-flash-preview、OpenRouterではbaidu/ernie-5.5-flash-previewだ。
Qianfanのモデル一覧（11月10日付のドキュメント）によれば、コンテキスト、入力、出力はいずれも100万トークン。デフォルトの上限はRPM 60、TPM 1,000,000となっている。深い思考を有効にした場合、100万トークンの出力上限には思考過程も含まれる。Baiduの説明ではテキスト専用モデルであり、Baiduの評価環境で使われた画像処理はClaude Opus 5.5を利用する外部ツールだ（分析）。推論は常に固定の高負荷レベルで実行され、オフにする設定はない（同じ分析）。つまり、呼び出すたびに推論トークンの料金が発生する。
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)
QianfanとOpenRouterで長時間エージェントを動かすといくらかかるか
Qianfanは1000トークン単位の人民元による従量課金、OpenRouterは入力100万トークンあたり$0.28、出力100万トークンあたり$1.13、キャッシュ読み出しは$0.028だ。ピーク時間（8:00-22:00）のQianfanは、入力がプロモーション0.001／通常0.002、キャッシュが0.0001／0.0002、出力が0.004／0.008人民元（いずれも1000トークンあたり）となっている（Qianfanの料金表、11月10日付ドキュメント）。アイドル時間帯は各料金が半額になるが、タイムゾーンとプロモーション終了日は記載されていない。
| 経路 | 入力 | 出力 | キャッシュヒット | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Qianfan ピーク時プロモーション（8:00-22:00） | 1.00 yuan/M | 4.00 yuan/M | 0.10 yuan/M | 従量課金、2026-11-10付ドキュメント |
| Qianfan アイドル時プロモーション（22:00-8:00） | 0.50 yuan/M | 2.00 yuan/M | 0.05 yuan/M | 同じドキュメント、タイムゾーンの記載なし |
| Qianfan ピーク時通常料金 | 2.00 yuan/M | 8.00 yuan/M | 0.20 yuan/M | プロモーション非適用時 |
| OpenRouter | $0.28/M | $1.13/M | $0.028/M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
料金は、入力トークン数×入力単価＋（出力トークン数＋推論トークン数）×出力単価で計算する。OpenRouterの通常料金なら、入力500Kトークンは約$0.14、出力と推論を合わせた500Kトークンは約$0.57だ。タスクごとの推論トークン数を記録し、実行単位の予算を決めてから運用したい。大量処理はQianfanのアイドル時間帯に回すとよい。
Baidu発表の20ベンチマークと4つのデモ――順位は中位、評価はまだ自己申告
Baiduは20項目のベンチマークと4つのデモを公開している。ただし、数値はすべてBaiduによる報告で、再現検証は行われていない。ローンチ報道で参照されているArtificial Analysisの一覧にも、Previewの独立した結果は見当たらなかった（OrcaRouter、HandyAI）。現時点では、リーダーボードではなくベンダーの主張をまとめた資料として見るべきだ。
Baiduの20項目の表から抜き出した7項目（注記がないものはBaidu報告値）：
| ベンチマーク | ERNIE 5.5 Flash Preview | Baiduの表における最上位の競合 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6-66.4（グラフと表の再実行値） |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5、Hy4 56.2：ERNIEが上回る |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1、GPT-6.1 Sol 32.0：ERNIEが上回る |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0：ERNIEは2.1ポイント下 |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6、Claude Opus 5.5 73.5：ERNIEは下位 |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7、Claude Opus 5.5 87.4：ERNIEは中位 |
読み解くうえで重要なのは、アスタリスク付きの項目がBaiduによる自己評価だという点だ。2つの「AA」項目はArtificial Analysisの評価環境を使っているものの、実行したのはBaidu自身である（分析）。画像関連の項目ではClaudeベースのツールを使用している。また、独立した検証の1件では、BaiduがAutomationBenchで競合モデルを再実行した結果が公開値より15ポイント以上高かった（HandyAI）。付録も監査しにくい画像形式で公開されている。
Baiduのデモは、4つの分野で長時間の処理能力を示している（数値はいずれもBaidu報告）。Unreal Engine 5.8では武侠ゲームを11時間かけて構築し、約100本のモバイルミニゲームも作成。Blenderでは空港と法隆寺の複合施設（約2,100オブジェクト、1.82Mトライアングル）、FreeCADでは部品を生成した。さらに20ページと24ページの研究レポート、モンテカルロ・ワークブック、6m34sのオーケストラWAVを作成し、10,000行超のPythonで20種類のスタイルによる116秒のペリカン短編映像も生成している。
第三者による集計では、Previewは中位に位置する。Handy AIのスコアは67.8（総合17位）、オープンウェイト57モデル中では69.1（6位）だった。Kimi K3.1 Pro（94.4）、Hy4（73.9）、DeepSeek V4.1 Flash 1017（71.9）には及ばない。
「Baiduの新モデルそのものが主役ではない。重要なのはライセンスだ。……Apache 2.0になれば、本当に大きな変化になる」— @thestonyground、Xへの投稿
重み、ライセンス、ローカル実行――11月25日の公開予定と表記の食い違い
重みはまだ公開されておらず、現時点では「公開予定」にとどまる。英語の発表は近くApache 2.0で公開するとしている一方、中国語の発表は11月25日までの公開を示しているが、ライセンス名は記載していない。
Flash Baseは、帰属表示の要件に加え、EU、英国、韓国を対象外とする制限付きライセンスで公開された（リポジトリ、分析）。これらの地域で利用するチームは、Previewの条件が文書で明確になるまで待つべきだ。
Previewについて、GGUF、量子化の一覧、公式のVRAM必要量は確認できなかった。アクティブパラメータ数と、メモリ上に常駐する容量は別物だ。280Bパラメータを4ビット化しても、オーバーヘッドを除いておよそ140GBになるため、32GB VRAMの構成なら大規模なCPUオフロードが必要になる。r/LocalLLaMAのスレッドでは、32GB VRAM＋128GB RAM前後という大まかなコミュニティ推定が出ているだけで、毎秒200トークンという値が一般的なコンシューマー環境のバッチ1速度を示すのかについても疑問視されている。11月25日までは、ハードウェアを買わないほうがいい。
今週、Previewを使って開発を始めるべきか
安価な長文コンテキストの試験用途なら、Previewを試してよい。ただし、止められない本番処理を任せるなら正式版を待つべきだ。Baiduが未検証の数値を示しているなかで、まず試す価値があるのは、スプレッドシート編集、オフィスファイルのQA、オートメーションのバッチ処理だ。
| 状況 | 判断 |
|---|---|
| スプレッドシート／OfficeQA／AutomationBench系のバッチ | 今すぐAPIを試す。Qianfanのアイドル時間帯またはOpenRouterなら検証費用を抑えられる |
| 100万トークンの文書読解と調査・要約 | 出力上限を厳格に設定して試す。推論が必須のため実行コストが膨らむ |
| ターミナル上のコーディングが主要な依存先 | Opus／GPT／DeepSeekを使い続け、独立した再検証後に改めて評価する |
| EU／英国／韓国での本番利用またはセルフホスト | リポジトリとApache 2.0ライセンスの明記を待つ |
| ファインチューニングまたは蒸留 | 待つ。Previewのライセンスで学習条件を確認する |
Baiduのデモは長時間の処理能力をうたっているが、検証可能性はまだ不足している。独立したベンチマーク結果と、日付の明記されたApache 2.0のリポジトリが公開されるまでは、長時間のエージェント処理を任せる低コストな第2モデルとして使うのが現実的だ。
ERNIE 5.5 Flash Previewはもうオープンソースなのか？
まだ違う。APIは利用可能だが、11月11日時点でHugging Faceに重みは公開されていなかった。11月25日までの公開が予定されており、Apache 2.0と明記されているのは英語版だけだ。
ERNIE 5.5 Flash Previewはマルチモーダルなのか？
違う。テキスト専用モデルだ。デモではコードを介して外部ツールを組み合わせており、画像ベンチマークの項目ではClaudeベースのツールを使っている。
Flash Base、Flash Preview、正式版Flashの違いは？
Base（11月5日）は事前学習直後のチェックポイント、Preview（11月11日）は初回のポストトレーニングを終えた中間版、正式版Flashは今後公開される公式リリースだ。
Terminal-BenchでClaude Opus 5.5に差をつけられていることがなぜ重要なのか？
この差は、長時間のターミナル作業では信頼性が低い可能性を示している。推論が必須であるため、リトライによってコストが増える可能性もある。ERNIEは46.5、Opus 5.5は63.6-66.4だった。
Previewを本番利用しても安全か？
まだ安全とは言えない。公開時点で独立した再実行結果はなく、今後挙動が変わる可能性もある。まずは重要度の低いバッチ処理で試し、独立した再検証と正式なライセンスの確認を経てから本番投入を判断したい。