Baidu stellt ERNIE 5.5 Flash Preview vor: 280-Milliarden-Parameter-Modell per API verfügbar, Gewichte bis zum 25. November versprochen

Baidu hat am 11. November 2026 ERNIE 5.5 Flash Preview angekündigt, die erste „fertige“ Version seines neuen Sprachmodells. Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts-Modell mit 280 Milliarden Parametern, von denen pro Token nur 14 Milliarden aktiv sind, bei einem Kontextfenster von einer Million Tokens. Anders als das vor sechs Tagen veröffentlichte Basismodell wurde diese Version nachtrainiert, um Anweisungen zu befolgen und als Agent zu agieren. Die API ist bereits auf Baidus Cloud-Plattform Qianfan freigeschaltet, und die Gewichte werden bis zum 25. November versprochen.

Vom Rohmodell zum Assistenten

Am 5. November wählte Baidu den umgekehrten Weg der meisten Labore und veröffentlichte zunächst einen rohen Checkpoint direkt aus dem Pretraining, der zu keiner Konversation fähig war. Die Preview-Version ist der nächste Schritt: dieselbe Architektur, ausgelegt auf sparsame Inferenz, jedoch mit einem Post-Training, das auf Code, Agenten, Büroarbeiten (Tabellenkalkulationen, Dokumente, Präsentationen) und die Erstellung von Inhalten ausgerichtet ist. Baidu hebt die Geschwindigkeit hervor: laut Angaben des Unternehmens mehr als 200 Tokens pro Sekunde und Nutzer auf Qianfan.

Der Anbieter bleibt bezüglich des Status des Modells vorsichtig. Sein Beitrag weist darauf hin, dass es sich um eine Zwischenversion des Post-Trainings handelt, die noch auf unvollständiges Training zurückzuführende Schwächen aufweisen kann, und dass die endgültige Fassung von ERNIE 5.5 Flash das Feedback der Nutzer berücksichtigen wird.

Stark auf Agenten ausgerichtete Demonstrationen

Der Hauptteil des Beitrags widmet sich Anwendungsbeispielen, die laut Baidu vom Modell in einem Agentenrahmen durchgehend autonom umgesetzt wurden. Das auffälligste Beispiel ist ein Actionspiel in Third-Person-Perspektive, das unter Unreal Engine 5.8 während einer 11-stündigen Programmieraufgabe entwickelt wurde: Das Modell, das ausschließlich Text verarbeitet und somit kein Bild sieht, soll jeden festgestellten Fehler in einen messbaren Test im Code überführt haben, um voranzukommen. Baidu zeigt außerdem fast hundert kleine Handyspiele, mit der Python-API von Blender modellierte Szenen (ein Flughafen samt Linienflugzeug, ein japanischer Tempel), mechanische Bauteile unter FreeCAD, Berichte mit 20 bis 24 Seiten Umfang, eine Tabellenkalkulation zur Finanzsimulation sowie einen 116 Sekunden langen animierten Kurzfilm, der vollständig über Code gezeichnet wurde.

Diese Beispiele wurden vom Anbieter ausgewählt und stützen sich häufig auf externe Ressourcen (3D-Modellbibliotheken, Bild- oder Videogeneratoren), die Baidu im Detail aufführt. Sie verdeutlichen vor allem die eingeschlagene Richtung: ein Modell mittlerer Größe bei den aktiven Parametern, trainiert für die langfristige Steuerung von Werkzeugen.

Durchwachsene Ergebnisse im Vergleich zu Claude Opus 5.5

Die von Baidu veröffentlichte Tabelle vergleicht ERNIE 5.5 Flash Preview mit Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Hy4, DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 bei acht Agenten-Tests. Sie fällt differenzierter aus als manche Ankündigungsbotschaften. ERNIE liegt bei AutomationBench (61,9 gegenüber 58,0 bei Claude Opus 5.5) und SpreadsheetBench V2 (36,4 gegenüber 35,1) an der Spitze. Bei Terminal-Bench 4.0 liegt das Modell jedoch deutlich zurück (46,5 gegenüber 63,6 bei Claude Opus 5.5 und 56,1 bei GPT-6.1 Sol), ebenso bei DeepSWE v1.1 (71,2 gegenüber 77,0 bei DeepSeek V4.1 Flash), APEX-Agents 1.1 (64,2 gegenüber 75,0 bei Hy4) und Agents’ Last Exam (29,0 gegenüber 35,2 bei DeepSeek V4.1 Flash). Baidu kennzeichnet Ergebnisse, die das Unternehmen selbst gemessen hat, mit einem Sternchen, was einen Teil der Werte der Konkurrenz betrifft.

Versprochene Gewichte, noch unbekannte Lizenz

Baidu präsentiert ERNIE 5.5 Flash als Modell mit offenen Gewichten und verspricht deren Veröffentlichung bis zum 25. November. Die eingesehenen Dokumente äußern sich nicht zur Lizenz, die gelten wird. Dieser Punkt ist für europäische Nutzer von Bedeutung: Die Lizenz des Basismodells schließt die Europäische Union, das Vereinigte Königreich und Südkorea aus und verbietet es, dessen Ausgaben zur Verbesserung eines anderen Modells zu verwenden. Sollten diese Bedingungen übernommen werden, ließe sich die Preview-Version aus europäischen Ländern nicht legal einsetzen, selbst wenn die Gewichte online sind.