AIREITERERNIE 5.5 Flash Preview уже можно вызывать через API, но Baidu прямо предупреждает: постобучение ещё не завершено, поэтому финальная версия может показать другие результаты. Именно эту оговорку стоит держать в голове, оценивая 11-часовые демо с кодом, 20 строк бенчмарков и обещание опубликовать веса 25 ноября.
Пока только превью: что Baidu выпустила 11 ноября
ERNIE 5.5 Flash Preview — это промежуточный чекпойнт после постобучения, а не готовый релиз модели. Baidu выпустила ERNIE 5.5 Flash Base 5 ноября 2026 года как необработанный чекпойнт после претрейнинга (анонс Base), а 11 ноября представила Preview — первую постобученную версию на базе Base. К официальному релизу модель ещё планируют доработать.
Перед нами разреженная mixture-of-experts-модель: всего 280 миллиардов параметров, из которых на каждый токен активируются 14 миллиардов. Заявленная длина контекста — 1M токенов; анализ эндпойнта уточняет цифры Qianfan: 1 024 000 токенов контекста и максимум 921 600 токенов на выходе. Baidu заявляет скорость свыше 200 токенов в секунду на пользователя в Qianfan (официальный пост).
По состоянию на 11 ноября репозитория Preview на Hugging Face нет: там опубликованы только ERNIE-5.5-Flash-Base и её вариант BF16 от 21 октября. Поведение API, токенизатор, среда выполнения и цены, доступные сегодня, могут отличаться от характеристик скачиваемых весов после 25 ноября.
Как вызвать ERNIE 5.5 Flash Preview уже сейчас: Qianfan и OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview доступна через Baidu Qianfan и OpenRouter. В Qianfan официальный идентификатор модели — ernie-5.5-flash-preview, категория — генерация текста и глубокое мышление. В OpenRouter используется имя baidu/ernie-5.5-flash-preview.
Список моделей Qianfan (документ от 10 ноября) указывает контекст, вход и выход объёмом 1M, а также стандартные ограничения RPM 60 и TPM 1 000 000. В режиме глубокого мышления лимит в 1M на выход включает цепочку рассуждений. Согласно описанию Baidu, модель работает только с текстом; в визуальных задачах собственного тестового набора Baidu используется инструмент на базе Claude Opus 5.5 (анализ). Уровень рассуждений фиксирован на максимальной сложности, отключить его нельзя (тот же анализ), поэтому каждый вызов оплачивается с учётом токенов рассуждений.
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)
Сколько стоит долгий агентский запуск в Qianfan и OpenRouter
В Qianfan расчёт идёт по мере использования — в юанях за тысячу токенов. OpenRouter берёт $0.28 за миллион входных токенов и $1.13 за миллион выходных, а чтение из кэша стоит $0.028. В часы пик (8:00–22:00) тарифы указаны так: вход — 0.001 по промо и 0.002 по обычному тарифу, кэш — 0.0001 и 0.0002, выход — 0.004 и 0.008 юаня за тысячу токенов (тарифы Qianfan, документ от 10 ноября). В часы низкой нагрузки все значения вдвое ниже; часовой пояс и дата окончания промо не указаны.
| Вариант | Вход | Выход | Попадание в кэш | Примечания |
|---|---|---|---|---|
| Qianfan, часы пик, промо (8:00–22:00) | 1.00 юаня/M | 4.00 юаня/M | 0.10 юаня/M | Оплата по мере использования, документ от 2026-11-10 |
| Qianfan, часы низкой нагрузки, промо (22:00–8:00) | 0.50 юаня/M | 2.00 юаня/M | 0.05 юаня/M | Тот же документ, часовой пояс не указан |
| Qianfan, часы пик, обычный тариф | 2.00 юаня/M | 8.00 юаня/M | 0.20 юаня/M | Тариф без промо |
| OpenRouter | $0.28/M | $1.13/M | $0.028/M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
Формула простая: входные токены × тариф на вход + (выходные токены + токены рассуждений) × тариф на выход. При тарифе OpenRouter 500K входных токенов обойдутся примерно в $0.14, а 500K выходных токенов вместе с рассуждениями — примерно в $0.57. Перед тем как задавать бюджет одного запуска, логируйте число токенов рассуждений по каждой задаче; большие пакетные задачи лучше отправлять в часы низкой нагрузки Qianfan.
20 бенчмарков — это заявления Baidu: четыре демо и место в середине таблицы
Baidu опубликовала 20 строк бенчмарков и четыре демонстрации. Все цифры предоставлены самой Baidu и не воспроизведены независимо; независимых результатов Preview в списках Artificial Analysis, на которые ссылались материалы о запуске, я не нашёл (OrcaRouter, HandyAI). Поэтому воспринимать эти данные стоит как таблицу заявлений производителя, а не как полноценный рейтинг.
Семь выбранных строк из таблицы Baidu на 20 пунктов (если не указано иное, данные заявлены Baidu):
| Бенчмарк | ERNIE 5.5 Flash Preview | Лучший конкурент в таблице Baidu |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6–66.4 (повторный запуск для графика и таблицы) |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5, Hy4 56.2: ERNIE лидирует |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1, GPT-6.1 Sol 32.0: ERNIE лидирует |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0: ERNIE уступает 2.1 |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6, Claude Opus 5.5 73.5: ERNIE уступает |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7, Claude Opus 5.5 87.4: ERNIE в середине таблицы |
Есть несколько важных оговорок. Строки со звёздочкой — это самооценка Baidu; две строки с пометкой «AA» используют тестовые наборы Artificial Analysis, но сами прогоны выполняла Baidu (анализ). В визуальных задачах задействован инструмент на базе Claude. Кроме того, независимая проверка показала, что повторные прогоны конкурирующих моделей Baidu в AutomationBench дали результаты более чем на 15 пунктов выше опубликованных (HandyAI). Приложение к результатам вышло в виде изображения, поэтому полноценно проверить данные нельзя.
В демонстрациях Baidu заявляет, что модель выдерживает четыре типа длительных задач (все цифры предоставлены Baidu): 11-часовая сборка игры в Unreal Engine 5.8 в жанре wuxia и около 100 мобильных мини-игр; аэропорт в Blender, комплекс Horyu-ji (примерно 2 100 объектов, 1.82M треугольников) и детали в FreeCAD; исследовательские отчёты на 20 и 24 страницы, таблица для метода Монте-Карло и оркестровый WAV длительностью 6m34s; короткометражка о пеликане длиной 116 секунд в 20 стилях, созданная с помощью более чем 10 000 строк Python.
Сторонний агрегатор ставит Preview в середину рейтинга: Handy AI дал модели 67.8 балла (17-е место в общем зачёте) и 69.1 балла (6-е место среди 57 моделей с открытыми весами). Впереди оказались Kimi K3.1 Pro (94.4), Hy4 (73.9) и DeepSeek V4.1 Flash 1017 (71.9).
«Новая модель Baidu — не главное. Главное — лицензия. ... Если появится Apache 2.0, это действительно многое изменит». — @thestonyground, пост в X
Веса, лицензия и локальный запуск: обещание на 25 ноября с важной оговоркой
Веса пока только обещаны — их ещё не опубликовали. В англоязычном анонсе говорится, что вскоре модель выйдет под Apache 2.0; китайская версия анонса обещает публикацию до 25 ноября, но не называет лицензию.
Flash Base вышла под ограничительной лицензией: она исключает ЕС, Великобританию и Южную Корею и содержит требования по атрибуции (репозиторий, анализ). Командам из этих регионов стоит дождаться письменных условий для Preview.
Для Preview я не нашёл ни GGUF, ни таблицы квантования, ни официальной оценки необходимого объёма VRAM. Число активных параметров не равно объёму памяти, который потребуется для модели: 280B параметров при 4-битном представлении — это примерно 140 ГБ без учёта накладных расходов. Значит, конфигурация с 32 ГБ VRAM предполагает серьёзную выгрузку на CPU. В треде r/LocalLLaMA есть лишь приблизительная оценка сообщества — около 32 ГБ VRAM + 128 ГБ RAM. Участники также сомневаются, что заявленные 200 токенов в секунду отражают скорость на пользовательской конфигурации при batch-1. Не покупайте оборудование до 25 ноября.
Стоит ли строить продукт на Preview уже на этой неделе
Preview подходит для недорогих пилотных проектов с длинным контекстом, но всё критичное для бизнеса лучше отложить до финального релиза. Первые задачи, которые имеет смысл проверить на пока не воспроизведённых результатах Baidu, — редактирование таблиц, ответы по офисным файлам и автоматизация пакетных операций.
| Ситуация | Что делать |
|---|---|
| Пакетные задачи в стиле Spreadsheet / OfficeQA / AutomationBench | Попробовать API уже сейчас; Qianfan в часы низкой нагрузки или OpenRouter помогут сократить стоимость тестов |
| Чтение документов с контекстом 1M и подготовка исследовательских материалов | Запускать пилот с жёсткими лимитами на выход; обязательные рассуждения увеличивают стоимость |
| Терминальное программирование как основная зависимость | Остаться на Opus / GPT / DeepSeek и повторно протестировать ERNIE после независимых прогонов |
| Продакшен или самостоятельный запуск в ЕС / Великобритании / Южной Корее | Дождаться репозитория и лицензии Apache 2.0 с явно указанными условиями |
| Дообучение или дистилляция | Подождать и проверить условия обучения в лицензии Preview |
Демо Baidu показывают хорошую выносливость модели, но проверить их пока нельзя. Поэтому Preview разумно использовать как недорогую вторую модель для долгих агентских запусков — до тех пор, пока не появятся независимые результаты и репозиторий с датированной лицензией Apache 2.0.
ERNIE 5.5 Flash Preview уже стала открытой моделью?
Нет. API работает, но 11 ноября веса ещё не были опубликованы на Hugging Face. Публикация обещана до 25 ноября, причём Apache 2.0 упоминается только в англоязычной версии анонса.
ERNIE 5.5 Flash Preview мультимодальная?
Нет, модель работает только с текстом. В демо внешние инструменты подключаются через код, а в визуальных бенчмарках используется инструмент на базе Claude.
Чем отличаются Flash Base, Flash Preview и финальная Flash?
Base от 5 ноября — необработанный чекпойнт; Preview от 11 ноября — первая промежуточная версия после постобучения; финальная Flash — будущий официальный релиз.
Почему разрыв с Claude Opus 5.5 в Terminal-Bench важен?
Он указывает на потенциально меньшую надёжность в длинных терминальных задачах. Поскольку рассуждения включены принудительно, повторные попытки могут дополнительно увеличить расходы. ERNIE набрала 46.5 против 63.6–66.4 у Opus 5.5.
Безопасно ли использовать Preview в продакшене?
Нет: на момент запуска не было независимых повторных прогонов, а поведение модели ещё может измениться. Тестируйте некритичные пакетные задачи, а продакшен допускайте только после независимых проверок и публикации финальных условий лицензии.