AIREITERERNIE 5.5 Flash Preview 的 API 已经可以调用，但 Baidu 明确表示后训练尚未完成，最终版本的表现可能会有所不同。这个前提决定了我们该如何解读那段 11 小时的编程演示、20 项基准测试成绩，以及 11 月 25 日发布权重的承诺。
这是预览版，不是正式发布：Baidu 在 11 月 11 日交付了什么
ERNIE 5.5 Flash Preview 是一个处于中间阶段的后训练检查点，并非已经完成的模型版本。Baidu 于 2026 年 11 月 5 日发布了 ERNIE 5.5 Flash Base，这是一个未经后训练的原始预训练检查点（Base 公告）；11 月 11 日发布的 Preview，则是基于该 Base 完成后训练的首个版本，正式版还会继续改进。
该模型采用稀疏混合专家架构，总参数量为 2800 亿，每个 token 激活 140 亿参数。上下文长度标称为 1M tokens；接口分析给出了 Qianfan 的精确数据：上下文为 1,024,000 tokens，最大输出为 921,600 tokens。Baidu 声称，在 Qianfan 上单用户速度超过每秒 200 tokens（官方帖子）。
截至 11 月 11 日，Hugging Face 上还没有 Preview 仓库，只有 10 月 21 日发布的 ERNIE-5.5-Flash-Base 及其 BF16 版本。当前 API 的行为、分词器、运行时和价格，可能与 11 月 25 日发布的可下载权重有所不同。
现在如何调用 ERNIE 5.5 Flash Preview：Qianfan 与 OpenRouter
ERNIE 5.5 Flash Preview 可以通过 Baidu 的 Qianfan 和 OpenRouter 调用。Qianfan 在文本生成和深度思考分类下使用正式 ID ernie-5.5-flash-preview；OpenRouter 的模型 ID 则是 baidu/ernie-5.5-flash-preview。
Qianfan 的模型列表（11 月 10 日文档）显示，该模型支持 1M 上下文、输入和输出，默认限额为 RPM 60、TPM 1,000,000。开启深度思考时，1M 的输出上限包含思维链。按照 Baidu 的说明，模型本身仅支持文本；Baidu 测试工具中的视觉项目使用了由 Claude Opus 5.5 驱动的工具（分析）。推理始终以固定的高强度级别运行，无法关闭（同一分析），因此每次调用都会产生推理 token 费用。
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 和 OpenRouter 上运行长时间智能体任务要花多少钱
Qianfan 按量计费，单位是每千 tokens 多少人民币；OpenRouter 的价格为输入每百万 tokens $0.28、输出每百万 tokens $1.13，缓存读取为 $0.028。高峰时段（8:00-22:00）的促销价/目录价分别为：输入 0.001 / 0.002、缓存 0.0001 / 0.0002、输出 0.004 / 0.008 元/千 tokens（Qianfan 计费说明，11 月 10 日文档）。闲时每项价格减半，但文档没有说明时区，也没有给出促销结束日期。
| 路径 | 输入 | 输出 | 缓存命中 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Qianfan 高峰促销价（8:00-22:00） | 1.00 元/M | 4.00 元/M | 0.10 元/M | 按量计费，文档日期 2026-11-10 |
| Qianfan 闲时促销价（22:00-8:00） | 0.50 元/M | 2.00 元/M | 0.05 元/M | 同一文档，未说明时区 |
| Qianfan 高峰目录价 | 2.00 元/M | 8.00 元/M | 0.20 元/M | 非促销备用价格 |
| OpenRouter | $0.28/M | $1.13/M | $0.028/M | baidu/ernie-5.5-flash-preview |
费用公式是：输入 tokens × 输入单价 +（输出 tokens + 推理 tokens）× 输出单价。在 OpenRouter 目录价下，50 万输入 tokens 约需 $0.14，50 万输出加推理 tokens 约需 $0.57。为每次运行设定预算前，先记录各任务产生的推理 tokens；批量任务则尽量安排在 Qianfan 闲时运行。
20 项基准测试属于 Baidu 自报成绩，另有四组演示；总体排名处于中游
Baidu 公布了 20 项基准测试成绩和四组演示。所有数字都来自 Baidu，尚未得到复现；在发布报道引用的 Artificial Analysis 列表中，我没有找到 Preview 的独立成绩（OrcaRouter、HandyAI）。因此，这份数据更适合看作厂商成绩单，而不是排行榜。
下面是 Baidu 20 项成绩中选出的 7 项（除非特别说明，均为 Baidu 自报）：
| 基准测试 | ERNIE 5.5 Flash Preview | Baidu 表中的最佳竞争模型 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 46.5 | Claude Opus 5.5 63.6-66.4（图表与表格重跑结果） |
| DeepSWE v1.1 | 71.2 | DeepSeek V4.1 Flash 77.0 |
| AutomationBench | 61.9 | DeepSeek V4.1 Flash 60.5、Hy4 56.2：ERNIE 领先 |
| SpreadsheetBench V2 | 36.4 | Claude Opus 5.5 35.1、GPT-6.1 Sol 32.0：ERNIE 领先 |
| OfficeQA Pro V2 | 67.9 | GPT-6.1 Sol 70.0：ERNIE 落后 2.1 |
| APEX-Agents 1.1 | 64.2 | Hy4 77.6、Claude Opus 5.5 73.5：ERNIE 落后 |
| DRACO | 84.9 | Hy4 90.7、Claude Opus 5.5 87.4：ERNIE 处于中游 |
有几个细节会改变我们对这些成绩的理解：带星号的项目是 Baidu 自测；两个带“AA”的项目使用 Artificial Analysis 测试框架，但实际运行仍由 Baidu 完成（分析）；视觉项目使用 Claude 驱动的工具；一次独立核查发现，Baidu 在 AutomationBench 上重跑竞争模型时，结果比公开成绩高出 15 分以上（HandyAI）；此外，附录以图片形式发布，无法进行审计。
Baidu 的演示主打四类任务的持续工作能力（所有数字均为 Baidu 自报）：11 小时的 Unreal Engine 5.8 武侠游戏构建，以及约 100 个手机小游戏；Blender 机场、法隆寺建筑群（约 2,100 个物体、182 万个三角形）和 FreeCAD 零件；20 页和 24 页的研究报告、一个蒙特卡洛工作簿，以及一段 6 分 34 秒的管弦乐 WAV；还有一个通过 10,000+ 行 Python 代码生成的 116 秒鹈鹕短片，包含 20 种风格。
第三方汇总结果显示，Preview 位于中游：Handy AI 给出的分数为 67.8（总榜第 17 名）和 69.1（57 个开放权重模型中第 6 名），落后于 Kimi K3.1 Pro（94.4）、Hy4（73.9）和 DeepSeek V4.1 Flash 1017（71.9）。
“Baidu 的新模型并不是重点，许可证才是。……如果真的是 Apache 2.0，那会带来实质性变化。”——@thestonyground，X 帖子
权重、许可证与本地运行：11 月 25 日承诺背后的措辞差异
权重目前只是承诺，并未发布。英文公告称将很快采用 Apache 2.0；中文公告则表示会在 11 月 25 日之前发布，但没有提到许可证。
Flash Base 使用受限许可证发布，排除欧盟、英国和韩国，并附带署名要求（仓库、分析）。这些地区的团队应等待 Preview 的正式书面条款。
我没有找到 Preview 的 GGUF、量化表或官方显存数据。激活参数量不等于常驻内存：280B 参数按 4 bit 计算，在不计额外开销的情况下也约需 140GB，因此任何 32GB 显存配置都意味着大量 CPU offload。r/LocalLLaMA 讨论帖只给出了一个约 32GB 显存 + 128GB 内存的社区粗略估算，同时质疑每秒 200 tokens 是否代表消费级 batch-1 速度。在 11 月 25 日之前，不要急着购买硬件。
这周该不该基于 Preview 开始构建
如果只是低成本测试长上下文能力，可以试用 Preview；任何关键生产链路，都应该等正式版。根据 Baidu 尚未复现的成绩，最值得优先试验的任务包括表格编辑、办公文件问答和自动化批处理。
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| Spreadsheet / OfficeQA / AutomationBench 类批处理 | 现在就试 API；使用 Qianfan 闲时或 OpenRouter 可以降低测试成本 |
| 1M 上下文阅读与研究综合 | 设置严格的输出预算进行试点；强制推理会推高单次运行成本 |
| 以终端编程为主要依赖 | 继续使用 Opus / GPT / DeepSeek；等独立重测后再评估 |
| 欧盟 / 英国 / 韩国的生产环境或自托管 | 等待仓库发布以及明确写明 Apache 2.0 的许可证 |
| 微调或蒸馏 | 先等待；确认 Preview 许可证中的训练条款 |
Baidu 的演示确实展示了持续工作能力，但可验证性仍然不足。在独立测试成绩和注明日期的 Apache 2.0 仓库出现之前，可以把 Preview 当作长时间智能体任务中的低成本备用模型。
ERNIE 5.5 Flash Preview 现在已经开源了吗？
还没有。API 已经开放，但截至 11 月 11 日，权重仍未出现在 Hugging Face 上。Baidu 承诺在 11 月 25 日之前发布权重，但只有英文公告提到了 Apache 2.0。
ERNIE 5.5 Flash Preview 是多模态模型吗？
不是，它是纯文本模型。演示通过代码编排外部工具，视觉基准测试项目使用的是由 Claude 驱动的工具。
Flash Base、Flash Preview 和最终版 Flash 有什么区别？
Base（11 月 5 日）是原始检查点；Preview（11 月 11 日）是首个经过后训练的中间版本；最终版 Flash 则是即将发布的正式版本。
为什么它与 Claude Opus 5.5 在 Terminal-Bench 上的差距值得关注？
这个差距意味着 ERNIE 在长时间终端任务上的可靠性可能更低；由于推理无法关闭，重试还可能进一步增加成本。ERNIE 得分为 46.5，而 Opus 5.5 为 63.6-66.4。
Preview 适合用于生产环境吗？
不适合。发布时还没有独立重测结果，而且模型行为可能发生变化。可以先用于非关键批处理；正式投入生产前，应等待独立重测结果和最终许可证。