Baidu lança ERNIE 5.5 Flash Preview, modelo de 280 bilhões de parâmetros via API, com pesos prometidos até 25 de novembro
Seis dias após o modelo base, a Baidu lança o ERNIE 5.5 Flash Preview, primeira versão pós-treinada do seu MoE de 280 bilhões de parâmetros (14 bilhões ativos), já disponível via API na Qianfan. Os pesos foram prometidos até 25 de novembro, sem licença divulgada, e os resultados publicados o colocam atrás do Claude Opus 5.5 em vários testes de agentes.
A Baidu anunciou em 11 de novembro de 2026 o ERNIE 5.5 Flash Preview, a primeira versão “finalizada” do seu novo modelo de linguagem. Trata-se de um Mixture-of-Experts de 280 bilhões de parâmetros, dos quais apenas 14 bilhões são ativados a cada token, com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Diferente do modelo base lançado há seis dias, esta versão passou por pós-treinamento para seguir instruções e atuar como agente. Sua API já está liberada na Qianfan, a plataforma de nuvem da Baidu, e os pesos foram prometidos para até 25 de novembro.
Do modelo bruto ao assistente
Em 5 de novembro, a Baidu seguiu na contramão da maioria dos laboratórios ao publicar primeiro um checkpoint bruto, recém-saído do pré-treinamento e incapaz de conversar. A versão Preview é o passo seguinte: a mesma arquitetura, projetada para inferência econômica, mas com um pós-treinamento voltado para código, agentes, trabalho de escritório (planilhas, documentos, apresentações) e criação de conteúdo. A Baidu destaca a velocidade: mais de 200 tokens por segundo por usuário na Qianfan, segundo a empresa.
A desenvolvedora mantém cautela sobre o status do modelo. A publicação esclarece que se trata de uma versão intermediária do pós-treinamento, que ainda pode apresentar fragilidades decorrentes de um treinamento incompleto, e que a versão definitiva do ERNIE 5.5 Flash levará em conta o feedback dos usuários.
Demonstrações fortemente voltadas a agentes
A maior parte do anúncio é dedicada a resultados obtidos, segundo a Baidu, de ponta a ponta pelo modelo operando como agente. O exemplo mais marcante é um jogo de ação em terceira pessoa desenvolvido na Unreal Engine 5.8 durante uma tarefa ininterrupta de código de 11 horas: o modelo, que processa apenas texto e, portanto, não enxerga a imagem, teria convertido cada falha identificada em um teste mensurável no código para prosseguir. A Baidu também exibiu quase uma centena de minijogos para celular, cenas modeladas com a API em Python do Blender (um aeroporto com avião comercial, um templo japonês), peças mecânicas no FreeCAD, relatórios de 20 a 24 páginas, uma planilha de simulação financeira e um curta-metragem de animação de 116 segundos desenhado inteiramente por código.
Esses exemplos foram escolhidos pela empresa e frequentemente utilizam recursos externos (bancos de modelos 3D, geradores de imagens ou vídeo), detalhados pela própria Baidu. Eles evidenciam, acima de tudo, a estratégia adotada: um modelo de porte médio em parâmetros ativos, treinado para orquestrar ferramentas por longos períodos.
Resultados mistos diante do Claude Opus 5.5
A tabela divulgada pela Baidu compara o ERNIE 5.5 Flash Preview com Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Hy4, DeepSeek V4.1 Flash e GLM-5.3 em oito testes de agentes. O quadro é mais equilibrado do que alguns anúncios iniciais sugeriam. O ERNIE lidera no AutomationBench (61,9 contra 58,0 do Claude Opus 5.5) e no SpreadsheetBench V2 (36,4 contra 35,1). Por outro lado, fica claramente atrás no Terminal-Bench 4.0 (46,5 contra 63,6 do Claude Opus 5.5 e 56,1 do GPT-6.1 Sol), no DeepSWE v1.1 (71,2 contra 77,0 do DeepSeek V4.1 Flash), no APEX-Agents 1.1 (64,2 contra 75,0 do Hy4) e no Agents’ Last Exam (29,0 contra 35,2 do DeepSeek V4.1 Flash). A Baidu sinalizou com um asterisco os resultados que foram medidos por ela mesma, o que inclui parte dos dados dos concorrentes.
Pesos prometidos, licença ainda indefinida
A Baidu apresenta o ERNIE 5.5 Flash como um modelo de pesos abertos e promete liberá-los até 25 de novembro. Os documentos consultados não informam qual licença será adotada. Este detalhe é crucial para os leitores europeus: a licença do modelo base exclui a União Europeia, o Reino Unido e a Coreia do Sul, além de proibir o uso de suas respostas para aprimorar outro modelo. Caso essas restrições sejam mantidas, a versão Preview não poderá ser usada legalmente na França, mesmo após a disponibilização dos pesos.
Nossa leitura
Ao lançar primeiro a base e agora uma versão pós-treinada em prévia, a Baidu emparelha rápido com o ritmo dos seus concorrentes chineses. A escolha técnica faz sentido: 14 bilhões de parâmetros ativos, 1 milhão de tokens de contexto e alta velocidade são ideais para agentes de execução longa, nos quais o custo por tarefa importa tanto quanto a pontuação. A tabela apresentada, contudo, é transparente em um ponto: nos benchmarks de agentes em terminal e engenharia de software, modelos como Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol e DeepSeek V4.1 Flash continuam na frente, e parte dos números dos rivais foi aferida pela própria Baidu. Serão necessários testes independentes para posicionar este modelo com precisão. Para a Europa, a dúvida central é outra: enquanto a Baidu não definir a licença dos pesos, nada garante que esse modelo “aberto” estará de fato acessível para as empresas francesas.
Fontes
- Baidu — ERNIE 5.5 Flash Preview, post de lançamento (11 de novembro de 2026, em chinês) Fonte primária
- Baidu Inc. — anúncio no X (11 de novembro de 2026) Fonte primária
- Baidu ERNIE — anúncio no X com a tabela de resultados em imagem (11 de novembro de 2026) Fonte primária
- Baidu — ERNIE 5.5 Flash Base, post técnico (5 de novembro de 2026) Fonte primária
- Baidu — licença do modelo ERNIE 5.5 Flash Base (Hugging Face) Fonte primária
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