Am 11. November hat Baidu ERNIE 5.5 Flash Preview veröffentlicht, die erste direkt nutzbare, nachtrainierte Version der ERNIE-5.5-Flash-Reihe: 280 Milliarden Parameter insgesamt, nur 14 Milliarden pro Token aktiv, und ein Kontextfenster von 1 Million Tokens. Es ist nicht mehr der reine Pretraining-Checkpoint vom 5. November, der nur Text fortsetzen konnte, sondern ein vollständiges Modell, das Code schreiben und Werkzeuge aufrufen kann.
Die auf Baidus offizieller Seite veröffentlichten, selbst ermittelten Ergebnisse konzentrieren sich auf agentische und Coding-Szenarien: 46,5 Punkte bei Terminal-Bench 4.0, 71,2 bei DeepSWE v1.1, 61,9 bei AutomationBench und 36,4 bei SpreadsheetBench V2 für Büroarbeit. Baidu nennt als Stärken Coding, 3D-Modellierung, Wissensarbeit und Content-Erstellung; zu den Demos gehören ein spielbares 3D-Spiel aus einem einzigen Prompt, ein 3D-Modell aus einem einzigen Bild, die Arbeit mit WPS-Dokumenten und Tabellen sowie die Videogenerierung aus einem einzigen Prompt.
Zum Zugang: Die API von ERNIE 5.5 Flash Preview ist jetzt auf Baidus Qianfan-Plattform verfügbar; die Modellgewichte sind noch nicht offen. Baidu will sie unter der Apache-2.0-Lizenz als Open Source veröffentlichen, einen Termin nennt das Unternehmen nicht. OpenRouter listet das Modell mit 0,28 Dollar pro Million Input-Tokens und 1,13 Dollar pro Million Output-Tokens, Cache-Lesezugriffe mit 0,028 Dollar, exklusiv gehostet von Qianfan und derzeit ohne EU-internes Routing.
Zuerst Preview und Base auseinanderhalten
Zwei Vorbehalte sind wichtig. Erstens stammen alle diese Benchmark-Ergebnisse aus Baidus eigener Bewertung; eine unabhängige Prüfung durch Dritte gibt es noch nicht — beim Vergleich mit Konkurrenzmodellen ist also Vorsicht geboten. Zweitens sind Preview und Base zwei Zustände derselben Architektur: Base ist der am 5. November veröffentlichte Pretraining-Checkpoint zum Weitertrainieren, Preview ist das fertige, von Baidu trainierte Produkt, das derzeit nur über die API verfügbar ist. Wer die Gewichte direkt einsetzen will, muss auf die Open-Source-Veröffentlichung warten.
