ERNIE 5.5 Flash Preview 리뷰: API, 가격, 벤치마크

ERNIE 5.5 Flash Preview는 지금 바로 API를 호출할 수 있지만, Baidu에 따르면 아직 포스트 트레이닝이 끝나지 않았다. 최종 출시 버전의 성능이 달라질 수 있다는 뜻이다. 따라서 11시간짜리 코딩 데모, 20개 벤치마크 결과, 11월 25일 가중치 공개 약속을 읽을 때도 이 전제를 먼저 깔아야 한다.

정식 출시가 아닌 Preview: Baidu가 11월 11일 공개한 것

ERNIE 5.5 Flash Preview는 완성된 모델이 아니라 포스트 트레이닝 중간 단계의 체크포인트다. Baidu는 2026년 11월 5일 원시 사전학습 체크포인트인 ERNIE 5.5 Flash Base를 공개했다(Base 발표). 이어 11월 11일 Base에 처음 포스트 트레이닝을 적용한 버전으로 Preview를 내놓았으며, 정식 버전에는 추가 개선이 예정돼 있다.

모델 구조는 희소 전문가 혼합(MoE) 방식이다. 전체 파라미터는 2,800억 개, 토큰당 활성 파라미터는 140억 개다. 컨텍스트 길이는 1M 토큰으로 안내돼 있으며, 엔드포인트 분석에 따르면 Qianfan의 정확한 수치는 입력·컨텍스트 1,024,000토큰, 최대 출력 921,600토큰이다. Baidu는 Qianfan에서 사용자당 초당 200토큰 이상을 처리한다고 주장한다(공식 게시물).

11월 11일 기준 Hugging Face에는 Preview 저장소가 없다. 10월 21일 공개된 ERNIE-5.5-Flash-Base와 BF16 변형만 올라와 있다. 따라서 현재 API의 동작 방식, 토크나이저, 런타임, 가격은 11월 25일 이후 내려받을 수 있는 가중치와 달라질 수 있다.

지금 ERNIE 5.5 Flash Preview 호출하기: Qianfan과 OpenRouter

ERNIE 5.5 Flash Preview는 Baidu의 Qianfan과 OpenRouter에서 호출할 수 있다. Qianfan의 텍스트 생성·심층 사고 항목에 표시된 정식 모델 ID는 ernie-5.5-flash-preview이고, OpenRouter에서는 baidu/ernie-5.5-flash-preview로 제공된다.

11월 10일자 Qianfan 모델 목록에는 컨텍스트·입력·출력 한도가 1M으로 표시돼 있으며, 기본 제한은 RPM 60, TPM 1,000,000이다. 심층 사고를 사용할 경우 1M 출력 한도에 사고 과정 토큰도 포함된다. Baidu 설명상 이 모델은 텍스트 전용이다. Baidu의 테스트 하네스에서 비전 항목은 Claude Opus 5.5 기반 도구를 사용한다(분석). 추론은 고정된 고강도 수준으로만 실행되며 끌 수 없다(같은 분석). 따라서 모든 호출에서 추론 토큰 비용이 발생한다.

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)

Qianfan과 OpenRouter에서 긴 에이전트 작업을 돌릴 때 드는 비용

Qianfan은 토큰 1,000개당 위안화로 종량 과금하고, OpenRouter는 입력 100만 토큰당 $0.28, 출력 100만 토큰당 $1.13, 캐시 적중 읽기에는 $0.028을 부과한다. 피크 시간대(8:00~22:00) Qianfan 요금은 프로모션 기준 입력 0.001 / 정가 0.002, 캐시 0.0001 / 0.0002, 출력 0.004 / 0.008위안(토큰 1,000개당)이다(Qianfan 과금표, 11월 10일 문서). 유휴 시간대에는 모든 요금이 절반으로 내려가지만, 시간대 기준 시간과 프로모션 종료일은 명시되지 않았다.

비용 계산식은 다음과 같다. 입력 토큰 수 × 입력 요금 + (출력 토큰 + 추론 토큰) × 출력 요금이다. OpenRouter 정가 기준 입력 500K 토큰은 약 $0.14, 출력과 추론을 합친 500K 토큰은 약 $0.57이다. 작업별 추론 토큰 수를 기록한 뒤 실행당 예산을 정하고, 대량 배치는 Qianfan 유휴 시간대에 돌리는 편이 좋다.

20개 벤치마크는 Baidu의 주장이다: 네 가지 데모와 중위권 성적표

Baidu는 20개 벤치마크 결과와 네 가지 데모를 공개했다. 모든 수치는 Baidu가 보고한 값이며 재현 검증은 이뤄지지 않았다. 출시 관련 보도에서 언급한 Artificial Analysis 목록에서도 Preview의 독립 측정 결과는 찾지 못했다(OrcaRouter, HandyAI). 따라서 이 자료는 순위표라기보다 업체가 제시한 주장 목록으로 보는 편이 정확하다.

Baidu의 20개 표에서 추린 7개 항목이다(별도 표기가 없으면 Baidu 보고 수치).

결과를 해석할 때는 몇 가지를 더 봐야 한다. 별표가 붙은 항목은 Baidu 자체 평가이고, 두 개의 ‘AA’ 항목은 Artificial Analysis 하네스를 사용했지만 실행 자체는 Baidu가 했다(분석). 비전 항목에는 Claude 기반 도구가 사용됐다. 또 한 독립 검증에서는 Baidu가 AutomationBench에서 경쟁 모델을 재실행한 결과가 공개 수치보다 15점 이상 높게 나왔다(HandyAI). 부록도 감사가 어려운 이미지 형태로 제공됐다.

Baidu의 데모는 네 가지 영역에서 장시간 작업을 수행했다고 주장한다(모든 수치는 Baidu 보고). Unreal Engine 5.8로 무협 게임을 11시간 동안 제작하고 모바일 미니게임 약 100개를 만든 사례, Blender에서 공항과 Horyu-ji 복합 건물(약 2,100개 오브젝트, 182만 개 삼각형)을 제작하고 FreeCAD 부품을 설계한 사례가 있다. 이 밖에도 20~24페이지 분량의 연구 보고서, Monte Carlo 스프레드시트, 6분 34초 길이의 오케스트라 WAV를 만들었으며, Python 10,000줄 이상을 사용해 20가지 스타일의 116초짜리 펠리컨 단편 영상을 제작했다고 한다.

제3자 집계에서는 Preview가 중위권에 머문다. Handy AI는 전체 순위에서 67.8점으로 17위, 오픈 웨이트 모델 57개 중에서는 69.1점으로 6위를 기록했다. Kimi K3.1 Pro(94.4), Hy4(73.9), DeepSeek V4.1 Flash 1017(71.9)보다 낮은 점수다.

“Baidu의 새 모델이 핵심은 아니다. 중요한 건 라이선스다. ... Apache 2.0이 적용된다면 정말 큰 변화다.” — @thestonyground, X 게시물

가중치·라이선스·로컬 실행: 11월 25일 약속과 엇갈린 표현

가중치는 아직 공개되지 않았고, 공개 약속만 나온 상태다. 영문 발표문은 곧 Apache 2.0으로 공개한다고 설명하지만, 중문 발표문은 11월 25일 이전 공개를 언급하면서 라이선스 이름은 적지 않았다.

Flash Base는 EU, 영국, 한국을 제외하고 출처 표시 의무를 둔 제한 라이선스로 공개됐다(저장소, 분석). 해당 지역에서 사용할 팀이라면 Preview의 라이선스 조건이 서면으로 확인될 때까지 기다리는 편이 안전하다.

Preview용 GGUF, 양자화 표, 공식 VRAM 요구량은 찾지 못했다. 활성 파라미터 수가 실제 상주 메모리 사용량을 의미하는 것도 아니다. 2,800억 파라미터를 4비트로 저장하면 오버헤드를 제외하고도 대략 140GB가 필요하므로, 32GB VRAM 구성이라면 CPU 오프로딩을 크게 활용해야 한다. r/LocalLLaMA 스레드에는 32GB VRAM과 128GB RAM에 가까울 것이라는 대략적인 커뮤니티 추정만 있으며, 초당 200토큰이라는 수치가 소비자용 배치 1 속도를 의미하는지에 대해서는 의문이 제기됐다. 11월 25일 전에는 하드웨어를 구매하지 않는 것이 좋다.

이번 주에 Preview를 기반으로 개발해도 될까

저렴한 장문 컨텍스트 파일럿에는 Preview를 써볼 만하지만, 핵심 서비스에 들어갈 기능이라면 정식 출시를 기다리는 편이 낫다. Baidu가 검증 없이 제시한 수치를 바탕으로 우선 시험할 만한 작업은 스프레드시트 편집, 오피스 파일 질의응답, 자동화 배치다.

Baidu의 데모는 장시간 작업 능력을 강조하지만, 검증 가능성은 부족하다. 독립 벤치마크 결과와 날짜가 명시된 Apache 2.0 저장소가 공개되기 전까지는 Preview를 장시간 에이전트 작업에 투입할 수 있는 저비용 보조 모델 정도로 활용하는 것이 적절하다.

ERNIE 5.5 Flash Preview는 아직 오픈 소스인가?

아니다. API는 이용할 수 있지만 11월 11일 기준 Hugging Face에 가중치는 공개되지 않았다. 11월 25일까지 공개하겠다는 약속이 있으며, Apache 2.0이라는 표현은 영문 발표문에만 등장한다.

ERNIE 5.5 Flash Preview는 멀티모달 모델인가?

아니다. 텍스트 전용 모델이다. 데모에서는 코드를 통해 외부 도구를 조합하며, 비전 벤치마크 항목에는 Claude 기반 도구가 사용됐다.

Flash Base, Flash Preview, 최종 Flash의 차이는 무엇인가?

Base(11월 5일)는 원시 체크포인트이고, Preview(11월 11일)는 첫 번째 포스트 트레이닝 중간 버전이다. 최종 Flash는 앞으로 공개될 정식 출시 버전이다.

Terminal-Bench에서 Claude Opus 5.5와의 격차가 중요한 이유는?

이 격차는 장시간 터미널 작업에서 안정성이 더 낮을 수 있음을 시사한다. 추론이 의무적으로 실행되므로 재시도가 늘어나면 비용도 커질 수 있다. ERNIE는 46.5점, Opus 5.5는 63.6~66.4점을 기록했다.

Preview를 프로덕션에 사용해도 안전한가?

아니다. 출시 당시 독립적인 재실행 결과가 없었고, 모델 동작이 바뀔 가능성도 있다. 중요하지 않은 배치부터 파일럿하고, 독립 재검증 결과와 최종 라이선스가 나온 뒤 프로덕션 투입을 결정해야 한다.