Baidu merilis ERNIE 5.5 Flash Preview pada 11 November, versi pasca-pelatihan (post-training) pertama yang dibangun di atas ERNIE 5.5 Flash Base yang diumumkan sebelumnya. Model ini memiliki total 280B parameter, mengaktifkan 14B untuk setiap inferensi, dan mendukung konteks 1 juta token. API sudah tersedia di Baidu Qianfan, halaman resminya juga mencantumkan akses lewat OpenRouter, dan bobotnya akan dibuka sebagai open source sebelum 25 November.
Baidu menempatkannya sebagai versi perantara dalam proses pasca-pelatihan. Halaman rilis menyebut model ini "masih mungkin memiliki kekurangan kemampuan akibat pelatihan yang belum memadai". Pasca-pelatihan masih berlanjut, dan jadwal versi final belum diumumkan.
Pamer difokuskan pada tugas agen jangka panjang
Halaman rilis tidak menghabiskan ruang untuk skor benchmark. Hasil evaluasi ditaruh di lampiran, sedangkan isi utamanya adalah empat jenis karya yang diselesaikan dari awal hingga akhir di dalam kerangka kerja agen.
Pengembangan gim menjadi sorotan utama. Baidu menyatakan telah melakukan adaptasi khusus untuk Unreal Engine, Unity, dan Godot. Dalam salah satu contoh, pada tugas pengodean jangka panjang selama 11 jam, model menggabungkan aset dari beberapa generasi Unreal Engine ke dalam satu proyek UE 5.8, lalu menulis gim wuxia orang ketiga dengan C++. Karena model ini hanya berbasis teks dan tidak bisa melihat layar, masalah yang muncul saat uji coba bermain, seperti karakter melayang, arah lari tidak konsisten, dan kamera bergeser, diubah menjadi uji kode yang terukur, lalu iterasi dijalankan dengan menambah uji putaran demi putaran.
Kelompok contoh lain adalah hampir seratus gim mini ponsel yang dibuat dengan Cocos, Unity, LayaAir, PixiJS, dan lainnya, mencakup genre seperti bullet-hell shooter, tower defense, dan kartu; video menampilkan 24 di antaranya. Baidu menyatakan sebagian besar gim memisahkan lapisan aturan dari lapisan tampilan, lalu memakai bot pemain uji dan replay level untuk memeriksa secara otomatis apakah gim bisa diselesaikan.
Di bidang pemodelan 3D, model memakai Blender Python API dan skrip FreeCAD untuk membangun model seperti bandara beserta pesawat, kuil Horyu-ji, mesin W16, dan mobil konsep bulan.
Untuk lingkungan pelatihan pekerjaan pengetahuan, Baidu menyebut skala 300.000 ruang kerja, 10 juta berkas referensi, dan lebih dari 40 jenis berkas. Untuk produksi video, dibangun lebih dari 150.000 lingkungan kreasi dengan total sekitar 5.300 menit video jadi.
Semua karya ini dipilih oleh Baidu, dan halaman rilis mencatat per butir aset serta alat eksternal yang dipakai, misalnya sebagian visual dibuat dengan Seedance 2.5 dan sebagian ilustrasi berasal dari model pembuat gambar seperti FLUX.2. Bagaimana kinerjanya pada tugas sehari-hari baru akan terlihat setelah pengembang mencobanya sendiri.
Tiga dampak praktis bagi pengembang di Tiongkok
Pertama, ambang penerapan. Total 280B parameter berarti berkas bobot berukuran besar dan kebutuhan memori GPU tetap tinggi. Namun, hanya 14B yang aktif per inferensi, sehingga beban komputasi saat inferensi secara kasar mendekati model dense berukuran menengah. MiniMax M3.1 Flash yang pernah kami liput sebelumnya mengaktifkan 23B; ERNIE 5.5 Flash mengaktifkan lebih sedikit. Yang berulang kali ditekankan Baidu di halaman rilis juga "keseimbangan antara tingkat kecerdasan dan efisiensi inferensi" serta kecepatan decoding.
Kedua, jalur akses. API tersedia di Qianfan, sehingga perusahaan Tiongkok dapat langsung memanggilnya dengan akun Baidu AI Cloud yang sudah ada, tanpa perlu mengurus kepatuhan lintas batas seperti pada model luar negeri. Setelah bobot dibuka, model juga bisa diunduh dan dijalankan di pusat data sendiri. Dari sisi kebutuhan, jalur kedua ini kemungkinan lebih menarik bagi pelanggan sektor keuangan dan pemerintahan yang mewajibkan data tidak keluar dari domain mereka.
Ketiga, lisensi. Seri ERNIE 4.5 Baidu sebelumnya dibuka sebagai open source dengan lisensi Apache 2.0, yang mengizinkan penggunaan komersial. Lisensi apa yang dipakai ERNIE 5.5 Flash kali ini dan apakah penggunaan komersial disertai syarat tambahan tidak tertulis di halaman rilis, sehingga saat ini belum dapat dipastikan.
Informasi yang masih kurang
Baidu tidak menyajikan perbandingan butir demi butir dengan model open source Tiongkok lainnya di isi utama. Skor evaluasi dikumpulkan di lampiran, sehingga peringkat lintas model harus menunggu evaluasi pihak ketiga. Seberapa besar selisih antara Preview dan versi final, serta kapan versi final rilis, juga belum dijelaskan secara resmi.
Harga pun masih kosong. Halaman rilis hanya memberikan pintu masuk Qianfan dan OpenRouter, tanpa harga panggilan per sejuta token. Apakah konteks panjang 1 juta token bisa dipakai penuh secara stabil dalam panggilan nyata, dan apakah input yang sangat panjang ditagih terpisah, baru diketahui setelah ada pengujian pengembang dan penjelasan penagihan resmi. Bagi tim yang berencana mengganti model yang sedang dipakai, kinerja inferensi lokal setelah bobot dirilis mungkin lebih berguna sebagai acuan daripada video demonstrasi kali ini.
Sumber: halaman rilis resmi Baidu ERNIE, CocoLoop, keterangan open source ERNIE 4.5; skala parameter, jumlah lingkungan pelatihan, dan tenggat open source mengacu pada keterangan resmi Baidu.