바이두는 11월 11일 ERNIE 5.5 Flash 프리뷰(Preview)를 발표했다. 앞서 공개한 ERNIE 5.5 Flash Base를 바탕으로 만든 첫 번째 후속 학습(post-training) 버전이다. 모델의 총 파라미터는 280B이고, 추론 한 번에 활성화되는 파라미터는 14B이며, 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다. API는 바이두 첸판(Qianfan)에서 이미 제공 중이고, 공식 페이지에는 OpenRouter 진입 경로도 함께 올라 있다. 가중치는 11월 25일까지 오픈소스로 공개될 예정이다.
바이두는 이 모델을 후속 학습 과정의 중간 버전으로 규정했으며, 발표 페이지에 "학습이 충분하지 않아 생긴 일부 능력 결함이 남아 있을 수 있다"고 적었다. 후속 학습은 계속 진행 중이며, 정식 버전의 일정은 제시되지 않았다.
시연의 중심은 장시간 에이전트 작업
발표 페이지는 벤치마크 점수에 지면을 많이 쓰지 않았다. 평가 결과는 부록에 모았고, 본문에는 에이전트 프레임워크 안에서 처음부터 끝까지 완성한 네 종류의 결과물을 담았다.
핵심은 게임 개발이다. 바이두는 Unreal Engine, Unity, Godot에 맞춰 별도로 최적화했다고 밝혔다. 시연 사례에서 모델은 11시간짜리 장시간 코딩 작업을 수행하며 여러 세대의 언리얼 엔진 에셋을 하나의 UE 5.8 프로젝트로 합치고, C++로 3인칭 무협 게임을 완성했다. 텍스트 전용 모델이라 화면을 볼 수 없기 때문에, 캐릭터가 공중에 뜨거나 달리는 방향이 제각각이거나 카메라가 어긋나는 등 시험 플레이에서 나온 문제를 측정 가능한 코드 테스트로 바꾸고, 테스트를 거듭 보강하며 반복 개선을 이어 갔다.
또 다른 사례는 Cocos, Unity, LayaAir, PixiJS 등을 기반으로 만든 100개에 가까운 모바일 미니게임이다. 탄막 슈팅, 타워 디펜스, 카드 게임 등 장르가 다양하며, 영상에는 그중 24개가 소개됐다. 바이두에 따르면 대부분의 게임이 규칙 계층과 표현 계층을 분리했고, 봇 시험 플레이와 스테이지 리플레이로 클리어 가능 여부를 자동 점검했다.
3D 모델링에서는 Blender Python API와 FreeCAD 스크립트로 공항과 항공기, 호류지(法隆寺), W16 엔진, 달 탐사 콘셉트카 등의 모델을 만들었다.
지식 업무 학습 환경의 규모로 바이두는 30만 개의 워크스페이스, 1000만 건의 참조 파일, 40종이 넘는 파일 형식을 제시했다. 영상 제작에서는 15만 개가 넘는 제작 환경을 구축했으며, 완성된 영상은 누적 약 5300분이다.
이 결과물은 모두 바이두가 직접 고른 것이고, 페이지에는 항목마다 사용한 외부 소스와 도구가 표시돼 있다. 예를 들어 일부 화면은 Seedance 2.5로 생성했고, 일부 아트는 FLUX.2 같은 이미지 생성 모델에서 가져왔다. 일상적인 작업에서 어느 정도 성능을 낼지는 개발자들이 직접 써 봐야 알 수 있다.
중국 개발자에게 미치는 실질적 영향 세 가지
첫째는 배포 문턱이다. 총 280B 파라미터라면 가중치 파일이 작지 않아 GPU 메모리 요구량은 여전히 높다. 다만 추론마다 활성화되는 것은 14B뿐이므로, 추론 시 연산량은 대략 중간 규모 밀집(dense) 모델에 가깝다. 본지가 앞서 다룬 MiniMax M3.1 Flash의 활성 파라미터는 23B였고, ERNIE 5.5 Flash는 그보다 적다. 바이두가 발표 페이지에서 거듭 강조한 것도 "지능 수준과 추론 효율의 균형"과 디코딩 속도다.
둘째는 접근 경로다. API는 첸판에서 제공되므로 중국 기업은 기존 바이두 스마트클라우드 계정으로 바로 호출할 수 있고, 해외 모델 때문에 따져야 하는 국경 간 규제 준수 문제를 신경 쓰지 않아도 된다. 가중치가 오픈소스로 풀리면 자체 데이터센터에 내려받아 배포할 수도 있다. 수요 측면에서는 데이터를 외부로 반출할 수 없다는 요건이 엄격한 금융·공공 고객에게 후자가 더 매력적일 것이다.
셋째는 라이선스다. 바이두의 이전 ERNIE 4.5 시리즈는 상업적 이용이 가능한 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스화됐다. 이번 5.5 Flash가 어떤 라이선스를 쓰는지, 상업적 이용에 추가 조건이 붙는지는 발표 페이지에 적혀 있지 않아 현재로서는 확인할 수 없다.
아직 부족한 정보
바이두는 본문에서 다른 중국 오픈소스 모델과의 항목별 비교를 내놓지 않았다. 평가 점수는 부록에 모여 있어, 모델 간 순위는 제3자 평가를 기다려야 한다. 프리뷰와 정식 버전 사이에 얼마나 차이가 날지, 정식 버전이 언제 나올지도 공식 설명이 없다.
가격 역시 공백이다. 발표 페이지에는 첸판과 OpenRouter 진입 경로만 있고, 100만 토큰당 호출 가격은 나와 있지 않다. 100만 토큰의 긴 컨텍스트를 실제 호출에서 안정적으로 끝까지 쓸 수 있는지, 초장문 입력에 별도 요금이 붙는지도 개발자의 실측과 공식 과금 설명이 나와야 알 수 있다. 기존 모델을 이 모델로 교체하려는 팀에게는 가중치 공개 후의 로컬 추론 성능이 이번 시연 영상보다 더 참고가 될 수 있다.
참고 출처: 바이두 ERNIE 공식 발표 페이지, CocoLoop, ERNIE 4.5 오픈소스 설명. 파라미터 규모, 학습 환경 수, 오픈소스 공개 기한은 바이두의 공식 설명을 따른다.