AIREITERERNIE 5.5 Flash Preview 已經可以透過 API 使用，但 Baidu 明確表示後訓練尚未完成，正式版的表現可能不同。這項提醒，會直接影響我們該如何解讀 11 小時的程式開發示範、20 項基準測試，以及 11 月 25 日釋出權重的承諾。
11 月 11 日推出的是 Preview，不是正式版
ERNIE 5.5 Flash Preview 是中途的後訓練 checkpoint，並非已完成的模型版本。Baidu 在 2026 年 11 月 5 日釋出 ERNIE 5.5 Flash Base，當時仍是原始預訓練 checkpoint（Base 公告）；11 月 11 日推出的 Preview，則是以該 Base 為基礎完成的第一個後訓練版本，正式版還會繼續改進。
這是一個稀疏混合專家模型，總參數量 2,800 億，每個 token 實際啟用 140 億參數。上下文長度標示為 100 萬 tokens；端點分析進一步指出，Qianfan 的精確數字是 1,024,000 tokens，上限輸出為 921,600 tokens。Baidu 宣稱在 Qianfan 上每位使用者的速度可超過每秒 200 tokens（官方貼文）。
截至 11 月 11 日，Hugging Face 上仍沒有 Preview 儲存庫，只有 10 月 21 日上架的 ERNIE-5.5-Flash-Base 及其 BF16 版本。11 月 25 日釋出的可下載權重，可能會與目前的 API 行為、tokenizer、執行環境和定價有所不同。
現在怎麼呼叫 ERNIE 5.5 Flash Preview：Qianfan 與 OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview 可透過 Baidu 的 Qianfan 和 OpenRouter 呼叫。Qianfan 在文字生成與深度思考分類下使用正式 ID ernie-5.5-flash-preview；OpenRouter 的名稱則是 baidu/ernie-5.5-flash-preview。
Qianfan 模型清單（11 月 10 日文件）列出 100 萬 tokens 的上下文、輸入與輸出上限，預設速率限制為 RPM 60、TPM 1,000,000。若啟用深度思考，100 萬 tokens 的輸出上限包含思考鏈。依照 Baidu 說明，模型本身僅支援文字；Baidu 測試環境中的視覺項目，使用由 Claude Opus 5.5 驅動的工具（分析）。推理固定以高強度模式執行，沒有關閉選項（同一份分析），因此每次呼叫都會產生推理 tokens。
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)
在 Qianfan 與 OpenRouter 執行長時間代理任務，要花多少錢
Qianfan 按每千 tokens 以人民幣計費；OpenRouter 的價格是輸入每百萬 tokens $0.28、輸出每百萬 tokens $1.13，快取讀取則為 $0.028。尖峰時段（8:00-22:00）的 Qianfan 價格為：輸入促銷價／牌價 0.001／0.002、快取 0.0001／0.0002、輸出 0.004／0.008 元／千 tokens（Qianfan 計費文件，11 月 10 日版）。離峰時段每項價格減半，文件沒有說明時區，也沒有列出促銷結束日期。
| 方案 | 輸入 | 輸出 | 快取命中 | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| Qianfan 尖峰促銷（8:00-22:00） | 1.00 元／M | 4.00 元／M | 0.10 元／M | 隨用隨付，文件日期 2026-11-10 |
| Qianfan 離峰促銷（22:00-8:00） | 0.50 元／M | 2.00 元／M | 0.05 元／M | 同一份文件，未說明時區 |
| Qianfan 尖峰牌價 | 2.00 元／M | 8.00 元／M | 0.20 元／M | 非促銷時的備用價格 |
| OpenRouter | $0.28／M | $1.13／M | $0.028／M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
計費公式是：輸入 tokens × 輸入費率 +（輸出 tokens + 推理 tokens）× 輸出費率。以 OpenRouter 牌價計算，輸入 500K tokens 約 $0.14；輸出加推理合計 500K tokens 約 $0.57。設定每次執行預算前，先記錄各任務的推理 tokens；大量批次則安排在 Qianfan 離峰時段執行。
20 項基準測試是 Baidu 自己的成績，另有四組示範與中段排名
Baidu 公布了 20 項基準測試和四組示範。所有數字都是 Baidu 提供、尚未經重現的結果；在發布報導引用的 Artificial Analysis 清單中，我沒有找到獨立測試的 Preview 成績（OrcaRouter、HandyAI）。因此，這份資料比較適合當作廠商成績表，而不是排行榜。
以下是 Baidu 20 項表格中選出的七項（除特別註明外，均為 Baidu 提供的數字）：
| 基準測試 | ERNIE 5.5 Flash Preview | Baidu 表格中的最佳對手 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6-66.4（圖表與表格重跑結果） |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5、Hy4 56.2：ERNIE 領先 |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1、GPT-6.1 Sol 32.0：ERNIE 領先 |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0：ERNIE 落後 2.1 |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6、Claude Opus 5.5 73.5：ERNIE 落後 |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7、Claude Opus 5.5 87.4：ERNIE 位於中段 |
解讀這些數字時，有幾點不能忽略：標有星號的項目是 Baidu 自行評測；兩項「AA」測試使用 Artificial Analysis 測試框架，但執行仍由 Baidu 完成（分析）；視覺項目使用 Claude 驅動的工具；另有一次獨立檢查發現，Baidu 在 AutomationBench 上重跑對手模型時，成績比已公布數字高出 15 分以上（HandyAI）；附錄以圖片形式提供，也讓外部查核更加困難。
Baidu 的示範主打四類長時間任務，以下數字全都由 Baidu 提供：11 小時的 Unreal Engine 5.8 武俠遊戲製作，以及約 100 款手機小遊戲；Blender 機場、法隆寺複合建築（約 2,100 個物件、1.82M 三角形）與 FreeCAD 零件；20 和 24 頁的研究報告、Monte Carlo 試算表，以及一段 6m34s 的管弦樂 WAV；還有透過 10,000+ 行 Python，以 20 種風格製作 116 秒的鵜鶘短片。
第三方彙整結果則把 Preview 放在中段：Handy AI 給出 67.8 分（總排名第 17），以及 69.1 分（57 個開放權重模型中排名第 6），落後於 Kimi K3.1 Pro（94.4）、Hy4（73.9）和 DeepSeek V4.1 Flash 1017（71.9）。
「Baidu 的新模型不是重點，授權才是。……如果真的採用 Apache 2.0，那會帶來實質改變。」— @thestonyground，X 貼文
權重、授權與本地執行：11 月 25 日承諾，英文與中文說法不一致
權重目前仍只是承諾，尚未公開。英文公告表示很快會採用 Apache 2.0；中文公告則說會在 11 月 25 日前釋出，但沒有指明授權條款。
Flash Base 採用限制性授權，排除歐盟、英國與南韓，並要求標示出處（儲存庫、分析）。位於這些地區的團隊，應等 Preview 的授權條款正式白紙黑字確認後再行動。
目前找不到 Preview 的 GGUF、量化表格或官方 VRAM 數字。啟用參數量不等於需要常駐的記憶體：2,800 億參數以 4-bit 儲存，光是權重就約 140GB，還沒算額外開銷，因此任何 32GB VRAM 的配置都代表必須大量使用 CPU offload。r/LocalLLaMA 討論串目前只有接近 32GB VRAM + 128GB RAM 的粗略社群估算，也有人質疑每秒 200 tokens 是否代表消費級硬體的 batch-1 速度。11 月 25 日前不要急著買硬體。
這週該不該把 Preview 納入開發
如果只是低成本測試長上下文能力，可以先試 Preview；但凡是關鍵工作，建議等正式版。按照 Baidu 尚未經獨立重現的成績，最值得優先試跑的是試算表編輯、辦公室檔案問答和自動化批次。
| 情境 | 建議 |
|---|---|
| Spreadsheet／OfficeQA／AutomationBench 類型的批次 | 現在就試 API；使用 Qianfan 離峰時段或 OpenRouter，可壓低測試成本 |
| 100 萬上下文的文件閱讀與研究整理 | 先做試點並嚴格限制輸出預算；強制推理會拉高每次執行成本 |
| 以終端機程式開發為主要依賴 | 先維持使用 Opus／GPT／DeepSeek；等獨立重跑後再測一次 |
| 歐盟／英國／南韓的正式環境或自架部署 | 等待儲存庫與明確標示的 Apache 2.0 授權 |
| 微調或蒸餾 | 先等一等，確認 Preview 授權中的訓練條款 |
Baidu 的示範展現了長時間執行能力，但目前缺乏可驗證性。在獨立測試成績與標明日期的 Apache 2.0 儲存庫出現前，適合把 Preview 當成長時間代理任務的低成本第二模型，而不是唯一依賴。
ERNIE 5.5 Flash Preview 現在算開源了嗎？
還不算。API 已開放，但截至 11 月 11 日，Hugging Face 上仍沒有公開權重。Baidu 承諾在 11 月 25 日前發布，而 Apache 2.0 目前只有英文公告提到。
ERNIE 5.5 Flash Preview 是多模態模型嗎？
不是，它本身僅支援文字。示範案例是透過程式協調外部工具；視覺基準測試則使用 Claude 驅動的工具。
Flash Base、Flash Preview 與正式版 Flash 有什麼不同？
Base（11 月 5 日）是原始 checkpoint；Preview（11 月 11 日）是第一個完成後訓練的中間版本；正式版 Flash 則是即將推出的官方版本。
為什麼 ERNIE 與 Claude Opus 5.5 在 Terminal-Bench 的差距值得注意？
這個差距表示 ERNIE 在長時間終端機任務上的可靠度可能較低；由於推理不可關閉，重試也可能進一步增加成本。ERNIE 得分 46.5，Opus 5.5 則為 63.6-66.4。
Preview 適合用於正式環境嗎？
不適合。發布時還沒有獨立重跑結果，模型行為也可能改變。可以先用於非關鍵批次試點；正式上線則應等獨立重測結果與最終授權確認後再決定。