Baidu veröffentlicht Gewichte von ERNIE 5.5 Flash Base: 280-Milliarden-Parameter-Basismodell schließt Europäische Union per Lizenz aus
Baidu hat am 5. November ERNIE-5.5-Flash-Base online gestellt, ein Mixture-of-Experts-Modell mit 280 Milliarden Parametern (14 Milliarden aktiv), das direkt nach dem Vortraining ohne Konversations-Feintuning bereitgestellt wird. Laut Baidu übertreffen die Ergebnisse jene von DeepSeek-V4-Flash-Base, doch die hauseigene Lizenz schließt die Europäische Union, das Vereinigte Königreich und Südkorea explizit aus.
Baidu hat am 5. November 2026 die Gewichte von ERNIE-5.5-Flash-Base online gestellt, einem Sprachmodell vom Typ Mixture-of-Experts (MoE) mit 280 Milliarden Parametern, von denen pro Token lediglich 14 Milliarden beansprucht werden. Die Besonderheit dieser Veröffentlichung: Es handelt sich um ein Basismodell, das am Ende des Vortrainings eingefroren wurde und das Baidu als Ausgangspunkt für Forschung und Anpassung präsentiert. Ein Detail der Lizenz betrifft europäische Leser jedoch direkt: Sie schließt die Europäische Union aus.
Ein Basismodell, kein Assistent
ERNIE-5.5-Flash-Base hat weder ein Zwischentraining noch ein Post-Training durchlaufen: Es folgt keinen Anweisungen und führt keine Dialoge, sondern vervollständigt Text. Baidu sieht seinen Einsatzzweck in der Domänenanpassung, dem Instruction-Tuning und der Forschung zum Reinforcement Learning und verspricht, dass die post-trainierte Version von ERNIE 5.5 Flash ohne konkretes Datum „folgen wird“. Dies ist eine ungewöhnliche Strategie: Die meisten Forschungslabore veröffentlichen zunächst das fertige Modell und das Basismodell als Ergänzung.
Das Modell wurde von Grund auf auf 33.500 Milliarden Tokens trainiert, mit einem Trainingskontext von 128.000 Tokens; Baidu gibt an, dass Fine-Tuning und Inferenz bis zu einer Million Tokens unterstützen. Der Trainingskorpus legt den Schwerpunkt auf Code auf Ebene ganzer Repositorien (Commits, Tickets, Pull Requests, Code-Reviews, per kontinuierlicher Integration validierte Patches) sowie auf das Verstehen langer Texte. Die Gewichte stehen in FP8 und BF16 auf Hugging Face und ModelScope bereit, samt Bereitstellungsanweisungen für SGLang und vLLM.
Eine auf Kosteneffizienz ausgelegte Architektur
Der Großteil des technischen Beitrags widmet sich der Effizienz. Von den 43 Schichten behält nur jede siebte Schicht einen Token-für-Token-Zugriff auf den gesamten Kontext bei (Sparse Latent Attention, MLA); die übrigen 37 Schichten nutzen eine stark komprimierte Attention, die lediglich einen Cache-Eintrag für 128 Tokens speichert. Ziel ist es, den für lange Kontexte benötigten Speicherbedarf zu senken – ein wesentlicher Kostenfaktor bei Agenten. Jede MoE-Schicht umfasst 512 Experten (10 aktive pro Token) plus einen geteilten Experten, die von mehreren unabhängigen Routern statt von einem einzelnen ausgewählt werden. Baidu ersetzt zudem das Modul für Multi-Token-Vorhersagen durch die letzte Schicht des Netzwerks, die zusätzlich als Entwurfsmodell für spekulatives Dekodieren dient.
Ergebnisse über DeepSeek, laut Baidu
Baidu vergleicht sein Modell mit drei chinesischen Basismodellen ähnlicher Größe, die nach eigenen Angaben nach demselben Protokoll evaluiert wurden: DeepSeek-V4-Flash-Base (284 Milliarden Parameter, 13 aktiv), Hy3-preview-Base (295 Milliarden Parameter) und MiMo-V2.5-Base (310 Milliarden). ERNIE liegt bei den meisten Tests an der Spitze: 78,4 auf MMLU-Pro gegenüber 69,2 für DeepSeek, 82,3 gegenüber 69,5 auf HumanEval+, 40,1 gegenüber 31,9 auf LiveCodeBench. Geschlagen geben muss es sich hingegen bei ChineseSimpleQA (73,0 gegenüber 75,3 für DeepSeek), bei FullStackBench (54,6 gegenüber 56,7 für Hy3-preview-Base) sowie bei InfiniteBench. Diese Zahlen stammen vom Anbieter selbst und beziehen sich auf ein Basismodell: Über die Leistungsfähigkeit des künftigen Konversationsmodells sagen sie nichts aus.
Eine sehr restriktive hauseigene Lizenz
Die Baidu-eigene Lizenz hat nichts mit einer Open-Source-Lizenz gemein. Sie definiert ein Gebiet, das die gesamte Welt mit Ausnahme der Europäischen Union, des Vereinigten Königreichs und Südkoreas umfasst, und legt fest, dass das Modell, seine Derivate und sogar seine Ausgaben außerhalb dieses Gebiets weder genutzt, vervielfältigt noch verbreitet werden dürfen. Andernorts ist die nicht-kommerzielle Nutzung frei; die kommerzielle Nutzung ist kostenlos, solange die betreffenden Produkte einen Jahresumsatz von 50 Millionen US-Dollar nicht überschreiten, bei einmaliger Benachrichtigung an Baidu und Anbringung des Hinweises „Powered by ERNIE“. Darüber hinaus ist eine schriftliche Genehmigung erforderlich. Die Lizenz verbietet es zudem, das Modell oder seine Ausgaben zu nutzen, um ein anderes Modell zu verbessern, das nicht von ihm abstammt, sowie jegliche militärische Verwendung.
Unsere Einschätzung
In technischer Hinsicht ist ERNIE-5.5-Flash-Base eine beachtliche Veröffentlichung: ein modernes Basismodell mit einer im Hinblick auf aktive Parameter moderaten Größe, einer detailliert beschriebenen Architektur und echten Anstrengungen zur Senkung der Kosten bei langen Kontexten. Die Bereitstellung eines „rohen“ Checkpoints ist zudem ein nützlicher Schritt für die Forschung, der es an sauberen Grundlagen fehlt, um Post-Training-Methoden zu vergleichen. Für ein europäisches Publikum liegt die eigentliche Nachricht jedoch woanders: Die Lizenz schließt die Europäische Union namentlich aus, ohne dass Baidu diese Entscheidung in seinen Dokumenten begründet. Unternehmen und Forschungseinrichtungen in der EU dürfen es daher nicht nutzen, und das Verbot, andere Modelle mit seinen Ausgaben zu trainieren, schränkt den Nutzen auch andernorts ein. Der Kontrast zu den deutlich offeneren Bedingungen von Kimi K3.1 Pro, über die wir gestern berichtet haben, ist deutlich: Das Rennen um offene Gewichte wird mittlerweile auch über die Nutzungsbedingungen entschieden, nicht mehr nur über Benchmark-Werte.
Quellen
- Baidu — ERNIE 5.5 Flash Base, technischer Blogbeitrag (5. November 2026) Primärquelle
- Baidu — Modellkarte ERNIE-5.5-Flash-Base (Hugging Face) Primärquelle
- Baidu — Lizenz ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0 (Hugging Face) Primärquelle
- Baidu — BF16-Version ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16 (Hugging Face) Primärquelle
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