AIREITERERNIE 5.5 Flash Preview bugün API üzerinden kullanılabiliyor; ancak Baidu, modelin son eğitim aşamasının tamamlanmadığını ve nihai sürümün farklı sonuçlar verebileceğini açıkça söylüyor. Bu uyarı, 11 saatlik kodlama demolarını, 20 benchmark satırını ve 25 Kasım'da yayınlanacağı söylenen ağırlıkları değerlendirirken en önemli ayrıntı.
Bu bir lansman değil, önizleme: Baidu 11 Kasım'da ne yayınladı?
ERNIE 5.5 Flash Preview, tamamlanmış bir model sürümü değil; post-training sürecinin ara aşamasındaki bir checkpoint. Baidu, ERNIE 5.5 Flash Base'i ham ön eğitim checkpoint'i olarak 5 Kasım 2026'da yayınlamıştı (Base duyurusu). 11 Kasım'da gelen Preview ise bu Base üzerine uygulanan post-training sürecinin ilk sürümü. Resmî versiyona kadar daha fazla iyileştirme yapılması planlanıyor.
Model, toplam 280 milyar parametreye sahip seyrek bir mixture-of-experts mimarisi kullanıyor; token başına aktif parametre sayısı 14 milyar. Bağlam penceresi 1M token olarak belirtiliyor. Endpoint analizi, Qianfan için bu rakamları 1.024.000 token bağlam ve en fazla 921.600 token çıktı olarak netleştiriyor. Baidu ayrıca Qianfan üzerinde kullanıcı başına saniyede 200'den fazla token hızına ulaşıldığını iddia ediyor (resmî paylaşım).
11 Kasım itibarıyla Hugging Face üzerinde Preview için bir repository bulunmuyor. Platformda yalnızca ERNIE-5.5-Flash-Base ve 21 Ekim tarihli BF16 varyantı yer alıyor. Bugünkü API davranışı, tokenizer, çalışma altyapısı ve fiyatlandırma; 25 Kasım'dan sonra indirilebilecek ağırlıklarda değişebilir.
ERNIE 5.5 Flash Preview bugün nasıl kullanılır: Qianfan ve OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview'e Baidu'nun Qianfan platformu ve OpenRouter üzerinden erişilebiliyor. Qianfan'da metin üretimi ve derin düşünme kategorileri altında resmî model kimliği ernie-5.5-flash-preview. OpenRouter'daki kimlik ise baidu/ernie-5.5-flash-preview.
Qianfan model listesinde (10 Kasım tarihli doküman) bağlam, girdi ve çıktı için 1M token sınırı bulunuyor. Varsayılan limitler RPM 60 ve TPM 1.000.000. Derin düşünme modunda 1M'lik çıktı sınırına düşünme zinciri de dahil. Baidu'nun açıklamasına göre model yalnızca metin destekliyor; Baidu'nun test sistemindeki görsel görevlerde Claude Opus 5.5 destekli bir araç kullanılıyor (analiz). Akıl yürütme tek ve yüksek efor seviyesinde sabit; bunu kapatmak mümkün değil (aynı analiz). Dolayısıyla her çağrıda reasoning token'ları için de ödeme yapılıyor.
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 ve OpenRouter'da uzun bir agent çalıştırmanın maliyeti
Qianfan, kullandıkça öde modeliyle bin token başına yuan üzerinden ücretlendiriyor. OpenRouter'da fiyatlar milyon token başına girdi için $0.28, çıktı için $1.13; önbellekten okuma içinse $0.028. Yoğun saatlerde (8:00-22:00) promosyonlu girdi fiyatı 0.001 / liste fiyatı 0.002, önbellek 0.0001 / 0.0002, çıktı ise bin token başına 0.004 / 0.008 yuan olarak belirtiliyor (Qianfan fiyatlandırması, 10 Kasım dokümanı). Sakin saatlerde tüm rakamlar yarıya iniyor; ancak saat dilimi veya promosyonun bitiş tarihi belirtilmemiş.
| Yol | Girdi | Çıktı | Önbellek isabeti | Notlar |
|---|---|---|---|---|
| Qianfan yoğun saat promosyonu (8:00-22:00) | 1.00 yuan/M | 4.00 yuan/M | 0.10 yuan/M | Kullandıkça öde, 2026-11-10 dokümanı |
| Qianfan sakin saat promosyonu (22:00-8:00) | 0.50 yuan/M | 2.00 yuan/M | 0.05 yuan/M | Aynı doküman, saat dilimi belirtilmemiş |
| Qianfan yoğun saat liste fiyatı | 2.00 yuan/M | 8.00 yuan/M | 0.20 yuan/M | Promosyon dışı fiyat |
| OpenRouter | $0.28/M | $1.13/M | $0.028/M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
Maliyet formülü basit: girdi token'ları x girdi ücreti + (çıktı + reasoning token'ları) x çıktı ücreti. OpenRouter liste fiyatıyla 500K girdi yaklaşık $0.14, 500K çıktı ve reasoning token'ı ise yaklaşık $0.57 tutuyor. Her görevdeki reasoning token sayısını kaydedin ve çalıştırma başına bütçeyi buna göre belirleyin; toplu işlemleri Qianfan'ın sakin saatlerine bırakın.
20 benchmark sonucu Baidu'nun iddiası; dört demo ve sıralamanın ortaları
Baidu 20 benchmark satırı ve dört demo yayınladı. Ancak tüm rakamlar Baidu'nun kendi bildirimlerine dayanıyor ve bağımsız olarak tekrarlanmış değil. Lansman haberlerinde referans verilen Artificial Analysis listelerinde Preview için bağımsız bir sonuç bulamadım (OrcaRouter, HandyAI). Bu nedenle tabloyu bir liderlik sıralaması değil, üretici tarafından sunulan sonuçlar olarak okumak gerekiyor.
Baidu'nun 20 satırlık tablosundan seçilmiş yedi sonuç (aksi belirtilmedikçe Baidu raporu):
| Benchmark | ERNIE 5.5 Flash Preview | Baidu tablosundaki en iyi rakip |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6-66.4 (grafik ve tablo yeniden çalıştırması) |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5, Hy4 56.2: ERNIE önde |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1, GPT-6.1 Sol 32.0: ERNIE önde |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0: ERNIE 2.1 puan geride |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6, Claude Opus 5.5 73.5: ERNIE geride |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7, Claude Opus 5.5 87.4: ERNIE orta sıralarda |
Bu sonuçları yorumlarken birkaç ayrıntı kritik: yıldızlı satırlar Baidu'nun kendi değerlendirmeleri; iki "AA" satırında Artificial Analysis araç seti kullanılsa da çalıştırmaları yine Baidu yaptı (analiz). Görsel görevlerde Claude destekli bir araç kullanılıyor. Bağımsız bir kontrolde, Baidu'nun AutomationBench'te rakipleri yeniden çalıştırırken yayınlanan sonuçlardan 15'ten fazla puan yüksek değerler elde ettiği görüldü (HandyAI). Ayrıca ek tablo, denetlenmesini zorlaştıracak şekilde görsel olarak paylaşılmış.
Baidu'nun demoları dört alanda uzun süreli çalışma kabiliyeti iddia ediyor (tüm rakamlar Baidu tarafından bildirildi): Unreal Engine 5.8'de 11 saatlik bir wuxia oyunu ve yaklaşık 100 mobil mini oyun; Blender'da havaalanı, Horyu-ji kompleksi (yaklaşık 2.100 nesne, 1.82M üçgen) ve FreeCAD parçaları; 20 ve 24 sayfalık araştırma raporları, Monte Carlo çalışma kitabı ve 6m34s uzunluğunda orkestral bir WAV; ayrıca 10.000'den fazla satır Python kullanılarak 20 stilde hazırlanan 116 saniyelik pelikan kısa filmi.
Üçüncü tarafların oluşturduğu toplu sıralamalarda Preview orta sıralarda yer alıyor: Handy AI modele genel sıralamada 67.8 (17. sıra), açık ağırlıklı modeller arasında ise 69.1 (57 model içinde 6. sıra) verdi. Model, Kimi K3.1 Pro (94.4), Hy4 (73.9) ve DeepSeek V4.1 Flash 1017'nin (71.9) arkasında kalıyor.
"Baidu'nun yeni modeli asıl manşet değil. Asıl mesele lisans. ... Apache 2.0 gelirse bu gerçekten önemli bir değişiklik olur." — @thestonyground, X paylaşımı
Ağırlıklar, lisans ve yerel çalıştırma: 25 Kasım sözü ve iki farklı ifade
Ağırlıklar henüz yayınlanmış değil, yalnızca söz verildi. İngilizce duyuruda yakında Apache 2.0 deniyor; Çince duyuru ise 25 Kasım'dan önce ifadesini kullanıyor ancak bir lisans adı vermiyor.
Flash Base, AB, Birleşik Krallık ve Güney Kore'yi kapsam dışında bırakan, ayrıca atıf şartları içeren kısıtlı bir lisansla yayınlandı (repository, analiz). Bu bölgelerdeki ekipler, Preview lisans şartları yazılı olarak açıklanana kadar beklemeli.
Preview için GGUF dosyası, quantization tablosu veya resmî VRAM gereksinimi bulamadım. Aktif parametre sayısı, modelin bellekte kapladığı alanla aynı şey değil: 4 bit hassasiyette 280B parametre, ek yükler hesaba katılmadan yaklaşık 140GB eder. Bu nedenle 32GB VRAM'li herhangi bir kurulumda CPU offload kullanılması gerekir. r/LocalLLaMA başlığında yaklaşık 32GB VRAM + 128GB RAM yönünde kaba bir topluluk tahmini var; ancak saniyede 200 token iddiasının tüketici donanımında batch-1 hızını yansıtıp yansıtmadığı sorgulanıyor. 25 Kasım'dan önce donanım satın almayın.
Bu hafta Preview üzerine geliştirme yapılır mı?
Preview, düşük maliyetli ve uzun bağlamlı pilotlar için denenebilir; kritik iş yüklerinde ise final sürüm beklenmeli. Baidu'nun henüz tekrarlanmamış sonuçlarına göre ilk denenmeye değer alanlar elektronik tablo düzenleme, ofis dosyası soru-cevap işlemleri ve otomasyon toplu görevleri.
| Durum | Önerilen adım |
|---|---|
| Spreadsheet / OfficeQA / AutomationBench benzeri toplu görevler | API'yi şimdi deneyin; Qianfan'ın sakin saatleri veya OpenRouter test maliyetini düşük tutar |
| 1M bağlamlı doküman okuma ve araştırma sentezi | Çıktı bütçesini sıkı tutarak pilot yapın; zorunlu reasoning çalıştırmaları büyütüyor |
| Birincil bağımlılık olarak terminal kodlama | Opus / GPT / DeepSeek kullanmaya devam edin; bağımsız yeniden çalıştırmalardan sonra tekrar test edin |
| AB / Birleşik Krallık / Güney Kore'de üretim veya self-host | Repository ve adı açıkça belirtilmiş Apache 2.0 lisansı gelene kadar bekleyin |
| Fine-tune veya distillation | Bekleyin; Preview lisansında eğitim şartlarını doğrulayın |
Baidu'nun demoları uzun süreli çalışma kabiliyeti gösteriyor; ancak sonuçlar doğrulanabilir değil. Bağımsız benchmark sonuçları ve tarihli Apache 2.0 repository yayınlanana kadar Preview'i uzun agent çalıştırmaları için düşük maliyetli ikinci bir model olarak kullanmak en mantıklı yaklaşım.
ERNIE 5.5 Flash Preview henüz açık kaynak mı?
Hayır. API erişimi açık olsa da 11 Kasım'da ağırlıklar Hugging Face üzerinde herkese açık değildi. Yayının 25 Kasım'a kadar yapılacağı söyleniyor; Apache 2.0 lisansı ise yalnızca İngilizce duyuruda belirtilmiş.
ERNIE 5.5 Flash Preview çok modlu mu?
Hayır, model yalnızca metin destekliyor. Demolar harici araçları kod üzerinden koordine ediyor; görsel benchmark görevlerinde ise Claude destekli bir araç kullanılıyor.
Flash Base, Flash Preview ve final Flash arasındaki fark nedir?
Base (5 Kasım), ham bir checkpoint. Preview (11 Kasım), post-training uygulanmış ilk ara sürüm. Final Flash ise ileride yayınlanacak resmî sürüm.
Terminal-Bench'te Claude Opus 5.5 ile arasındaki fark neden önemli?
Bu fark, uzun terminal görevlerinde güvenilirliğin daha düşük olabileceğine işaret ediyor. Reasoning zorunlu olduğu için başarısız denemelerin tekrarlanması maliyeti de artırabilir. ERNIE 46.5 alırken Opus 5.5 sonucu 63.6-66.4 aralığında.
Preview üretimde kullanıma hazır mı?
Hayır. Lansman sırasında bağımsız bir yeniden çalıştırma sonucu yoktu ve modelin davranışı değişebilir. Kritik olmayan toplu görevlerde pilot uygulama yapın; üretime geçişi bağımsız testlere ve final lisansına bağlayın.