Análise do ERNIE 5.5 Flash Preview: API, preços e benchmarks

O ERNIE 5.5 Flash Preview já pode ser usado via API, mas a própria Baidu avisa que o pós-treinamento ainda não terminou e que o desempenho da versão final pode ser diferente. Esse detalhe muda a forma de interpretar as demonstrações de programação com 11 horas de duração, as 20 linhas de benchmarks e a promessa de liberar os pesos em 25 de novembro.

Um preview, não um lançamento: o que a Baidu liberou em 11 de novembro

O ERNIE 5.5 Flash Preview é um checkpoint intermediário de pós-treinamento, não um lançamento definitivo. A Baidu lançou o ERNIE 5.5 Flash Base em 5 de novembro de 2026 como um checkpoint bruto de pré-treinamento (anúncio do Base). Em 11 de novembro, veio o Preview, a primeira versão pós-treinada sobre esse Base, ainda com novos aprimoramentos previstos até o lançamento oficial.

O modelo usa uma arquitetura esparsa de mistura de especialistas, com 280 bilhões de parâmetros totais e 14 bilhões de parâmetros ativos por token. O contexto informado é de 1M de tokens; uma análise do endpoint detalha os números do Qianfan: 1.024.000 tokens, com saída máxima de 921.600. A Baidu afirma superar 200 tokens por segundo por usuário no Qianfan (publicação oficial).

Até 11 de novembro, não havia um repositório do Preview no Hugging Face; a plataforma trazia apenas o ERNIE-5.5-Flash-Base e sua variante BF16, ambos de 21 de outubro. O comportamento da API, o tokenizer, o runtime e os preços atuais podem ser diferentes dos pesos para download depois de 25 de novembro.

Como chamar o ERNIE 5.5 Flash Preview hoje: Qianfan e OpenRouter

O ERNIE 5.5 Flash Preview pode ser acessado pelo Qianfan, da Baidu, e pelo OpenRouter. No Qianfan, o ID oficial aparece como ernie-5.5-flash-preview, nas categorias de geração de texto e raciocínio profundo. No OpenRouter, o identificador é baidu/ernie-5.5-flash-preview.

A lista de modelos do Qianfan (documentação de 10 de novembro) informa contexto, entrada e saída de 1M, com limites padrão de RPM 60 e TPM 1.000.000. No modo de raciocínio profundo, o limite de 1M para a saída inclui a cadeia de pensamento. Segundo a descrição da Baidu, o modelo aceita apenas texto; nos itens de visão do conjunto de testes da Baidu, é usada uma ferramenta baseada no Claude Opus 5.5 (análise). O raciocínio funciona sempre em um único nível fixo de esforço alto, sem opção para desativá-lo (mesma análise). Na prática, cada chamada também consome tokens de raciocínio.

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)

Quanto custa uma execução longa de agente no Qianfan e no OpenRouter

O Qianfan cobra conforme o uso, em yuan por mil tokens. Já o OpenRouter cobra US$ 0,28 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,13 por milhão de tokens de saída, além de US$ 0,028 por milhão em leituras do cache. No horário de pico (8:00-22:00), as tarifas promocionais e de tabela são, respectivamente, 0,001 / 0,002 yuan por mil tokens de entrada, 0,0001 / 0,0002 para cache e 0,004 / 0,008 yuan por mil tokens de saída (cobrança do Qianfan, documentação de 10 de novembro). No horário ocioso, cada valor cai pela metade; a documentação não informa fuso horário nem data de encerramento da promoção.

A fórmula é simples: tokens de entrada x tarifa de entrada + (tokens de saída + tokens de raciocínio) x tarifa de saída. Pela tabela do OpenRouter, 500 mil tokens de entrada custam cerca de US$ 0,14, enquanto 500 mil tokens de saída mais raciocínio custam aproximadamente US$ 0,57. Registre os tokens de raciocínio de cada tarefa antes de definir um orçamento por execução e deixe os lotes maiores para o horário ocioso do Qianfan.

Os 20 benchmarks são alegações da Baidu — com quatro demonstrações e uma posição intermediária no ranking

A Baidu publicou 20 linhas de benchmarks e quatro demonstrações. Todos os números foram reportados pela própria empresa e ainda não foram reproduzidos de forma independente; não encontrei nenhum resultado independente do Preview nas listagens da Artificial Analysis citadas pela cobertura do lançamento (OrcaRouter, HandyAI). Portanto, o material deve ser lido como uma tabela de alegações do fornecedor, não como um ranking definitivo.

Sete resultados selecionados da tabela de 20 linhas da Baidu (reportados pela Baidu, salvo indicação):

Alguns detalhes mudam a interpretação desses números: as linhas marcadas com asterisco são autoavaliações da Baidu; as duas linhas “AA” usam conjuntos de testes da Artificial Analysis, mas foram executadas pela própria Baidu (análise); os itens de visão usam uma ferramenta baseada no Claude; uma checagem independente constatou que as repetições da Baidu com modelos concorrentes no AutomationBench ficaram mais de 15 pontos acima dos números publicados (HandyAI); e o apêndice foi publicado como imagem, o que impede uma auditoria adequada.

As demonstrações da Baidu alegam resistência em quatro frentes (todos os números foram reportados pela empresa): uma construção de 11 horas no Unreal Engine 5.8 com temática wuxia, além de cerca de 100 minijogos mobile; projetos no Blender de um aeroporto e do complexo Horyu-ji (cerca de 2.100 objetos e 1,82 milhão de triângulos), além de peças no FreeCAD; relatórios de pesquisa de 20 e 24 páginas, uma planilha de Monte Carlo e um arquivo WAV orquestral de 6m34s; e um curta de 116 segundos sobre um pelicano, produzido em 20 estilos com mais de 10.000 linhas de Python.

Agregadores de terceiros colocam o Preview no meio da tabela: a Handy AI deu notas de 67.8 (17º lugar geral) e 69.1 (6º entre 57 modelos de pesos abertos). O resultado ficou atrás do Kimi K3.1 Pro (94.4), do Hy4 (73.9) e do DeepSeek V4.1 Flash 1017 (71.9).

“O novo modelo da Baidu não é a manchete. A licença é. ... Se vier Apache 2.0, será uma mudança de verdade.” — @thestonyground, publicação no X

Pesos, licença e execução local: a promessa de 25 de novembro e a divergência na redação

Os pesos foram prometidos, mas ainda não foram publicados. O anúncio em inglês fala em Apache 2.0 em breve; o anúncio em chinês diz que os pesos serão liberados antes de 25 de novembro, mas não menciona nenhuma licença.

O Flash Base foi distribuído sob uma licença restrita, que exclui a União Europeia, o Reino Unido e a Coreia do Sul e exige atribuição (repositório, análise). Equipes desses mercados devem esperar os termos do Preview por escrito.

Não encontrei GGUF, tabela de quantização ou número oficial de VRAM para o Preview. Parâmetros ativos não são o mesmo que memória residente: 280B parâmetros a 4 bits ocupam aproximadamente 140 GB antes do overhead. Portanto, qualquer configuração com 32 GB de VRAM exigiria bastante offload para a CPU. O tópico no r/LocalLLaMA traz apenas uma estimativa aproximada da comunidade, perto de 32 GB de VRAM + 128 GB de RAM, além de dúvidas sobre a possibilidade de os 200 tokens por segundo refletirem a velocidade para um consumidor rodando um único lote. Não compre hardware antes de 25 de novembro.

Vale a pena construir algo com o Preview nesta semana?

Use o Preview em pilotos baratos que aproveitem o contexto longo, mas espere a versão final para qualquer carga de trabalho crítica. Os primeiros casos que vale testar, com base nos números ainda não reproduzidos da Baidu, são edição de planilhas, perguntas e respostas sobre arquivos de escritório e lotes de automação.

As demonstrações da Baidu sugerem resistência, mas ainda falta verificabilidade. Até que resultados independentes e um repositório Apache 2.0 com data sejam publicados, use o Preview como um segundo modelo de baixo custo para execuções longas de agentes.

O ERNIE 5.5 Flash Preview já é open source?

Não. O acesso à API está disponível, mas os pesos ainda não eram públicos no Hugging Face em 11 de novembro. A publicação foi prometida para 25 de novembro, e a licença Apache 2.0 só foi mencionada no anúncio em inglês.

O ERNIE 5.5 Flash Preview é multimodal?

Não. Ele aceita apenas texto. As demonstrações orquestram ferramentas externas por meio de código, e os itens de visão dos benchmarks usam uma ferramenta baseada no Claude.

Qual é a diferença entre Flash Base, Flash Preview e o Flash final?

O Base (5 de novembro) é um checkpoint bruto; o Preview (11 de novembro) é a primeira versão intermediária pós-treinada; e o Flash final será o lançamento oficial previsto para depois.

Por que a diferença no Terminal-Bench em relação ao Claude Opus 5.5 importa?

A diferença sugere menor confiabilidade em tarefas longas no terminal. Como o raciocínio é obrigatório, as tentativas extras também podem aumentar o custo. O ERNIE marcou 46.5, contra 63.6-66.4 do Opus 5.5.

O Preview é seguro para uso em produção?

Não. No lançamento, não havia uma repetição independente dos testes, e o comportamento ainda pode mudar. Faça pilotos com lotes não críticos e só leve o modelo à produção depois de novas avaliações e da confirmação da licença final.