百度发布2800亿参数ERNIE 5.5 Flash Base开源基座模型
先了解这件事
2026年11月6日，The Decoder报道百度发布了ERNIE-5.5-Flash-Base开源基础模型。该模型采用混合专家（MoE）架构，拥有2800亿参数，每次输入仅激活140亿参数。其预训练数据量为33.5万亿tokens，上下文窗口设计支持最高128,000 tokens，但在微调与推理阶段可扩展至一百万tokens。该模型未进行微调或后训练，旨在让开发者自行决定后续应用方向。报道提及了基准测试情况，但内容在“与De”处截断。
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报道时间线
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- The Decoder百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base 开源基础模型，参数量达 2800 亿
百度发布了 ERNIE-5.5-Flash-Base，这是一个未进行微调或后训练的开源基础模型，旨在让开发者自行决定后续应用方向。该模型采用混合专家（MoE）架构，拥有 2800 亿参数，其中每次输入仅激活 140 亿参数。预训练数据量为 33.5 万亿 tokens，上下文窗口设计支持最高 128,000 tokens，但在微调与推理阶段可扩展至一百万 tokens。 在基准测试中，ERNIE 5.5 Flash Base 与 DeepSeek-V4-Flash-Base、Hy3-preview-Base 和 MiMo-V2.5-Base 在同一评估管道下进行了对比。结果显示，在推理、代码和长上下文任务上，该模型的表现与同量级的开源基础模型相当。权重文件已在 Hugging Face 提供 FP8 和 BF16 两种格式下载。 事实层面，百度确认了模型的具体参数规模、架构细节及基准测试结果；推断层面，这表明百度正在通过开放基础模型来维持其 AI 生态的活跃度，并试图在开源领域与 DeepSeek 等竞争对手争夺开发者注意力；猜测层面，文中提到“预计将随后推出后训练版本”，这可能意味着百度计划先通过基础版建立标准，再跟进对齐后的商业版本。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（11月6日 03:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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