ERNIE 5.5 Flash Base yayımlandı: 280 milyar parametreli açık model

Baidu, ERNIE 5.5 Flash Base adlı açık temel modelini 5 Kasım 2026’da yayımladı. Modelin ağırlıkları Hugging Face’te FP8 ve BF16 biçimlerinde erişime açıldı. Baidu, modeli ince ayar veya sonradan eğitim uygulamadan sundu; böylece modeli kullanacak geliştiriciler, kendi ihtiyaçlarına göre uyarlama ve eğitim süreçlerini kendileri belirleyebiliyor. Şirket, sonradan eğitilmiş bir sürümün de geleceğini bildiriyor ancak bunun için bir tarih vermiyor.

Modelin ölçeği ve eğitim süreci

ERNIE 5.5 Flash Base, karışık uzmanlar (mixture-of-experts) mimarisini kullanıyor. Modelin toplam parametre sayısı 280 milyar; kaynakta her girdi için etkinleşen parametre miktarı 14 milyar olarak aktarılıyor. Ön eğitim süreci 33,5 trilyon token üzerinde yürütüldü.

Modelin ön eğitiminde bağlam uzunluğu 128.000 tokene kadar çıktı. Baidu’nun model için belirttiği tasarım ise ince ayar ve çıkarım aşamalarında bir milyon tokene kadar bağlamı desteklemek. Bu iki değer farklı aşamalara karşılık geliyor: ilki ön eğitim bağlamını, ikincisi sonraki kullanım aşamalarında hedeflenen kapasiteyi anlatıyor.

Model, belirli bir uygulamaya göre uyarlanmış hazır bir ürün olarak değil, temel model olarak yayımlandı. İnce ayar ve sonradan eğitim içermemesi, bu aşamaları uygulamak isteyen ekiplerin kendi geliştirme sürecini yürütmesini gerektiriyor. Baidu’nun ileride sunacağını belirttiği sonradan eğitilmiş sürümün tarihi henüz açıklanmış değil.

Ağırlıklar ve karşılaştırma sonuçları

Ağırlıkların FP8 ve BF16 biçimlerinde Hugging Face üzerinden sunulması, modeli değerlendirmek isteyen ekipler için iki format seçeneği sağlıyor. Ancak kaynakta fiyat, lisans koşulları veya önerilen sistem gereksinimleri hakkında bilgi bulunmuyor. Bu nedenle ağırlıklara erişilebilmesi, tek başına ticari kullanım şartlarını ya da belirli bir donanımda çalışma durumunu açıklamıyor.

Baidu’nun aktardığı karşılaştırmalarda model; akıl yürütme, kod ve uzun bağlam görevlerinde benzer ölçekteki açık temel modellerle yarışıyor. Kıyaslamada DeepSeek-V4-Flash-Base, Hy3-preview-Base ve MiMo-V2.5-Base de yer alıyor. Sınav, STEM, akıl yürütme, bilgi, kod, çok dillilik ve uzun bağlam başlıklarında yapılan testlerin aynı değerlendirme hattını kullandığı belirtiliyor. Performans sonuçları Baidu’nun aktarımına dayanıyor.

Mimarlık ve görselleştirme iş akışlarına etkisi

ERNIE 5.5 Flash Base, kaynakta mimarlık ya da 3D yazılımlarına özel bir araç olarak tanıtılmıyor. Dolayısıyla modelin bu yazılımlara doğrudan bağlandığı veya görsel üretimi gibi belirli bir işlev sunduğu söylenemez. Kendi yapay zekâ tabanlı araçlarını geliştiren mimarlık ofisleri ve görselleştirme ekipleri ise uzun bağlam ya da kod görevleri için modeli değerlendirebilir; bu kullanım senaryoları mevcut bilgilerden çıkarılabilecek olasılıklardır.

Uygulamaya geçmeden önce modelin toplam ölçeği nedeniyle donanım gereksinimlerini, FP8 ve BF16 biçimlerinin mevcut çalışma ortamıyla uyumunu ve lisans koşullarını kontrol etmek gerekir. Kaynakta belirli bir ekran kartı ya da asgari sistem gereksinimi belirtilmediğinden, uygun donanım hakkında kesin bir sonuç çıkarmak mümkün değil.