Mit ERNIE 5.5 Flash Preview hat Baidu am 11. November 2026 ein neues Sprachmodell veröffentlicht, das vor allem auf Effizienz zielt. Das Modell hat 280 Milliarden Parameter, von denen pro Token nur 14 Milliarden aktiv sind, und verarbeitet bis zu eine Million Tokens Kontext. Die API ist über Baidus Plattform Qianfan verfügbar, die Gewichte sollen unter der Apache-2.0-Lizenz folgen. Die eigenen Benchmarks zeigen ein gemischtes Bild: In einigen Agenten- und Office-Tests liegt ERNIE 5.5 Flash vorn, beim Programmieren im Terminal deutlich hinter der Spitze.
Was ERNIE 5.5 Flash Preview ist
Laut Baidus Release-Seite ist die Preview das erste nachtrainierte Modell auf Basis von ERNIE 5.5 Flash Base. Dieses Basismodell hatte Baidu bereits am 5. November veröffentlicht. Es handelt sich um ein sparses Mixture-of-Experts-Modell (MoE): Statt bei jedem Token alle Parameter zu nutzen, aktiviert das Netz nur einen kleinen Teil der „Experten“. Das senkt den Rechenaufwand beim Erzeugen von Text, ohne dass das Modell insgesamt kleiner wird.
Die Eckdaten laut Baidu:
- 280 Milliarden Parameter insgesamt, 14 Milliarden aktiv pro Token
- Kontextfenster von einer Million Tokens
- Reines Textmodell – Bilder kann es nicht selbst sehen
- Schwerpunkte: Programmieren, 3D-Modellierung, Wissensarbeit und Content-Erstellung
- Status: Zwischenstand aus dem laufenden Nachtraining, nicht die finale Version
Das Basismodell auf Hugging Face wurde laut Modellkarte auf 33,5 Billionen Tokens vortrainiert, mit einem Trainingskontext von bis zu 128.000 Tokens. Es steht in FP8- und BF16-Varianten bereit, allerdings unter einer eigenen Baidu-Lizenz („ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0“). Für die Preview kündigt Baidu dagegen Apache 2.0 an. Das ist ein Unterschied, den man vor einer kommerziellen Nutzung im Blick behalten sollte.
Baidu betont selbst, dass die Preview noch nicht fertig ist. Sie sei bereits konkurrenzfähig mit Modellen ihrer Größe, einige Fähigkeiten könnten aber noch hinterherhinken. Das Nachtraining laufe weiter, Verbesserungen sollen in die offizielle Version einfließen.
Preise und Verfügbarkeit
In der begleitenden Pressemitteilung zur Konferenz Baidu World 2026 nennt der Konzern konkrete Preise für die API auf Qianfan:
- 1 Yuan (RMB) pro Million Input-Tokens
- 4 Yuan pro Million Output-Tokens
- 0,04 Yuan pro Million Tokens für gecachten Input
Zusätzlich sei das Modell kostenlos über OpenRouter nutzbar. Die Gewichte sollen laut Pressemitteilung bis zum 25. November veröffentlicht werden, auf der Release-Seite heißt es nur „bald“. Ob es bei dem Termin bleibt, lässt sich erst dann prüfen. Baidu schreibt die Effizienz außerdem einer eigenen Technik namens „ERNIE Evolve“ zu, die der Konzern als rekursive Selbstverbesserung bezeichnet. Belastbare technische Details dazu enthält die Mitteilung nicht.
ERNIE 5.5 Flash in den Benchmarks
Die Benchmark-Tabelle stammt von Baidu selbst, viele Werte der Vergleichsmodelle sind nach eigener Angabe selbst gemessen. Unabhängige Messungen gibt es noch nicht. Mit diesem Vorbehalt fällt auf, dass Baidu auch Tests zeigt, in denen das eigene Modell klar verliert:
- Terminal-Bench 4.0: 46,5 Punkte – deutlich hinter Claude Opus 5.5 (63,6) und GPT-6.1 Sol (56,1), aber vor DeepSeek V4.1 Flash 1017 (40,9)
- DeepSWE v1.1: 71,2 – hinter DeepSeek V4.1 Flash 1017 (77,0), GPT-6.1 Sol (75,2) und Claude Opus 5.5 (74,2)
- AutomationBench: 61,9 – hier Platz eins vor Claude Opus 5.5 (58,0)
- SpreadsheetBench V2: 36,4 – knapp vorn vor Claude Opus 5.5 (35,1)
- APEX-Agents 1.1: 64,2 – hinter Hy4 (75,0) und Claude Opus 5.5 (72,9)
- Agents‘ Last Exam (CLI): 29,0 – hinter DeepSeek V4.1 Flash 1017 (35,2)
Die Einordnung ist damit ehrlicher als bei manchem Launch: ERNIE 5.5 Flash ist kein neues Spitzenmodell, sondern ein günstiges Arbeitstier, das in Office- und Automatisierungsaufgaben mithält. Beim agentischen Programmieren spielen Modelle wie DeepSeek V4.1-Flash-1017, das in derselben Gewichtsklasse antritt, in Baidus eigener Tabelle teils besser ab.
Was Baidu als Praxisbeispiele zeigt
Den größten Teil der Release-Seite füllen Demos, die das Modell nach Baidus Angaben vollständig in einer Agenten-Umgebung erstellt hat. Einige Beispiele:
- Spieleentwicklung: In einer einzigen, elf Stunden langen Coding-Aufgabe habe das Modell Assets aus mehreren Unreal-Engine-Generationen in ein Projekt mit Unreal Engine 5.8 zusammengeführt und das Spiel komplett in C++ geschrieben. Weil es den Bildschirm nicht sehen kann, habe es Fehler aus Playtests in messbare Tests im Code übersetzt. Außerdem seien knapp 100 Mobile-Minispiele aus Designdokumenten entstanden.
- 3D und CAD: Über die Python-Schnittstellen von Blender und FreeCAD habe das Modell unter anderem einen Flughafen samt Flugzeug, einen Tempelkomplex und einen Motor als editierbares Modell gebaut.
- Wissensarbeit: Für Bereiche wie Finanzen und Recht habe Baidu 300.000 Trainings-Arbeitsbereiche mit 10 Millionen Referenzdateien in mehr als 40 Dateitypen gebaut. Die Demos zeigen Recherche-Berichte und Tabellen-Werkzeuge.
- Video: Mehr als 150.000 Umgebungen für Erklärvideos und ähnliche Formate sollen bislang rund 5.300 Minuten fertiges Video erzeugt haben.
Solche Demos sind ausgewählte Erfolgsfälle. Sie zeigen, was mit passender Agenten-Umgebung und externen Werkzeugen möglich ist, aber nicht, wie oft es beim ersten Versuch klappt. Für Entwickler ist der Punkt mit dem Textmodell relevant: Wer visuelle Aufgaben automatisieren will, braucht zusätzliche Werkzeuge, etwa ein separates Bildverständnis-Modell, wie es Baidu in einer CAD-Demo selbst über ein MCP-Tool eingebunden hat.
Der Rahmen: Baidu World 2026
Vorgestellt wurde das Modell im Umfeld von Baidu World 2026, wo Konzernchef Robin Li vor allem über KI in Unternehmensorganisationen sprach. Neben ERNIE 5.5 Flash Preview kündigte Baidu laut Pressemitteilung zwei spezialisierte Anwendungsmodelle an: ERNIE Wizshot Micro-Expression für ausdrucksstarke Videos und ERNIE Light Deep Thinking für komplexe Anfragen mit Tool-Aufrufen. Dazu kommt „Token Exchange“, ein Marktplatz, auf dem Kunden Modelldienste verschiedener Anbieter mit Preis- und Leistungsdaten vergleichen sollen. Nach einem Monat seien dort mehr als 100 Modellressourcen gelistet. Für Entwickler außerhalb Chinas sind diese Ankündigungen vorerst weniger greifbar als das Modell selbst, zeigen aber, dass Baidu ERNIE als Baustein einer größeren Plattform versteht.
Einordnung
ERNIE 5.5 Flash reiht sich in eine Welle effizienter MoE-Modelle aus China ein, die mit wenigen aktiven Parametern und niedrigen Preisen um Entwickler werben. Ähnlich positioniert waren zuletzt etwa Meituans LongCat-2.5 oder Metas kleines Modell Muse Ember für Routineaufgaben von Agenten. Interessant wird ERNIE 5.5 Flash vor allem dann, wenn die Gewichte tatsächlich unter Apache 2.0 erscheinen: Dann ließe sich das Modell selbst betreiben und ohne Lizenzhürden anpassen – mit dem Hinweis, dass 280 Milliarden Parameter trotz sparsamer Aktivierung ordentlich Speicher brauchen.
Wer das Modell testen möchte, kann das über Qianfan oder nach Baidus Angabe kostenlos über OpenRouter tun. Für produktive Entscheidungen lohnt es sich, auf die finale Version und auf unabhängige Benchmarks zu warten.
