ERNIE Light DT 1.0 対 ERNIE 5.5 Flash Base：ライセンスこそが製品である

ERNIE Light DT 1.0とERNIE 5.5 Flash Baseは、同じラボが2026年11月に5日違いで公開した、2つの異なる問いへの答えです。Light DTはAPIです。重みもモデルカードもなく、入力100万トークンあたり1.13ドル、出力上限は131,072トークンです。Flash Baseはダウンロード提供です。2800億パラメータ、トークンあたり140億がアクティブ、学習トークン33.5兆、そしてBaiduによるホスト型エンドポイントは一切ありません。両者のどちらを選ぶかは、本当のところベンチマークの問題ではありません——どちらも議論に値する公開スコアを持っていないからです——サービングスタックを借りるのか、その上に構築するためのライセンスを自分で持つのか、という問題です。

そして、この比較が対称的でなくなるのはライセンスの部分です。というのも、Flash Baseのライセンスは、どこで使用できるのか、誰に伝えなければならないのかについて、異例なほど具体的に定めているからです。

2つの遺物、1つの研究室、5日違い

Flash Baseは2026年11月5日に、技術レポートとHugging Face上のオープンウェイトを伴って登場しました。重みはFP8とBF16の2つの精度で提供され、ERNIE 5.5 Flash Base Model License v1.0の下で公開されています。これは事前学習チェックポイントであり、入手できる重みは、指示チューニングや選好作業の前の、事前学習から出てきたままのものです。まともなチャットテンプレートはなく、それと一緒に公開されたinstruct版の兄弟モデルもありません。

{{1}}Light DT{{/1}}は、{{2}}2026年11月10日{{/2}}に国際向けAPIエンドポイントとして登場した。Baiduは、オープンソースのG​LMモデルを基盤とし、同社の検索「Lightning」系統の研究を組み込み、Baidu Sparse Attentionと、ベンダーによればKVキャッシュの保存容量と計算量を削減するフィードバック駆動型の履歴圧縮方式を中心に構築されていると説明している。ポストトレーニング済みで、質問に回答し、ツールを呼び出し、ダウンロードできるファイルとしては存在しない。

そう言われると、その組み合わせは明らかな方向に偏って見える。一方は完成品で、もう一方は出発点だ。しかし価格はそうではないと言い、ライセンスはまた別のことを言っている。

逆走する料金表

Light DTは、アクティブパラメータ数が20倍のモデルよりもトークンあたりのコストが高い。これが、この記事のほかの何よりも先に、じっくりと受け止めておくべき事実だ：

• 入力価格 — ERNIE Light DT 1.0 は100万トークンあたり$1.13、一方 ERNIE 5.5 Flash Base は$0です。Baiduのエンドポイントが存在せず、したがってリスト価格も存在しないためです。$0は実際の数字です。ホスティングには資本コストがかかるのであり、請求書の一行ではないのです。

• 出力価格 — Light DTは100万あたり3.94ドル、Flash Baseはご自身のGPU時間です。

• キャッシュ済み入力 — Light DTでは100万トークンあたり$0.113、キャッシュ読み取りでは{{1}}10分の1になる割引{{/1}}。Flash Baseには同等のものがありません。キャッシュの経済性がスケジューラの問題になるからです。

• トークンあたりのアクティブパラメータ — Light DTでは非公開、Flash Baseでは140億。

• コンテキスト — Light DT は 1,024,000 トークン、Flash Base はファインチューニングと推論で 1,000,000 トークン、最大トレーニングコンテキストは 128,000。

• 最大出力 — Light DT では 131,072 トークン、Flash Base ではサービング構成によって上限が決まります。

• 重み — Light DT はなし、Flash Base は FP8 または BF16 で 280B、FP8 リポジトリ内の 128 個の safetensors シャードに分割。

• サービングスタック — Light DTにはBaiduのもの、Flash BaseにはSGLangまたはBaidu独自のプラグインを組み込んだvLLM。公開されているSGLangのレシピでは、テンソル並列度4およびアテンションのデータ並列サイズ4が求められており、これは1件のリクエストも読み込む前の段階で4 GPUが下限となる。

280Bのセルフホスティングは100万トークンあたり実際にいくらかかるのか

これは対戦の行方を決める計算であり、感覚ではなく切りのいい数字でやってみる価値がある。

公表されている構成ではGPU 4枚が最低ラインだが、FP8で280Bパラメータとなると、キャッシュを一切考慮しなくても重みだけで約280GBになる。そのため現実的な本番ノードは、KVキャッシュとバッチ処理の余地を見込んでアクセラレータ8枚になる。H100クラスのカード8枚を、1カード時間あたり2ドルの混成レンタル料（2026年の中価格帯の数字であり、見積もりではない）で借りると、ノードのコストは1時間あたり約16ドル、連続稼働なら月額およそ11,700ドルになる。

ではスループットの話です。1トークンあたり140億パラメータを発火させる疎なMoEは、すべての疎なモデルが速いのと同じ意味で1トークンあたりは高速ですが、バッチ全体での集約スループットが単位コストを決めるのであり、Baiduはこのチェックポイントについて毎秒トークン数の数値を公表していません。保守的に、ノードがフルバッチで毎秒4,000出力トークンを維持すると仮定しましょう。これは1時間あたり1,440万出力トークンであり、時間16ドルでは100万出力トークンあたり約1.11ドルになります。しかもこれは利用率の低下を考慮する前であり、デプロイを担当するエンジニアのコストを考慮する前であり、トラフィックが落ち込むアイドル時間を考慮する前です。

容量の3分の1で稼働させると（これがピーク時以外のほとんどの実際のデプロイで行われていることだが）、実効コストは3倍になる。正直にまとめると、{{1}}Flash Base{{/1}} のセルフホストは、ノードをどれだけ埋められるかによって、出力100万トークンあたりおよそ1〜3ドルかかる——これは {{2}}Light DT{{/2}} の $3.94 をまたぐ範囲であり、高い稼働率では余裕をもってそれを下回れる。

つまり、Light DT の価格プレミアムは無知に対する税ではない。それは、その計算をしなくて済むこと、そして、100万トークンのウィンドウを提供し続けられるほどキャッシュを小さく保てると Baidu が主張する圧縮方式に対して、Baidu が課す対価だ。トラフィックが急増しやすく、量が少なく、あるいは大半が長いコンテキストなのであれば、3.94ドルを払って利用率の問題を他人に任せるのが合理的な選択だ。

ライセンス、そこが Flash Base が複雑になるところです

Flash Baseのライセンスは標準的な寛容型ライセンスではなく、3つの条項がどんなベンチマークよりも重要だ。

• 領域。本許諾は「欧州連合、英国および韓国を除く、世界中のすべての地理的領域」に適用されます。その領域外で重みを使用したり、派生品を配布したりすることは、許諾される権利の範囲外です。EUのユーザー、EUの推論リージョン、またはモデルに触れるEUのスタッフがいる場合、これは脚注ではなく、弁護士と慎重に確認すべき重大な障害です。

• 収益基準。モデルを使用する製品またはサービスに関連する年間収益が5,000万米ドル未満の場合、Baiduへの一度の通知を条件として、商用利用は無料です。それを超える場合は、開始前に別途書面による商用許諾が必要であり、成長により基準を超える場合は、基準を超える前に許諾を取得するか、影響を受ける利用を停止する必要があります。

• 表示義務。商用製品は、UI、アバウトページ、またはAPIやバックエンドサービスの場合は開発者向けドキュメントといった、容易にアクセスできる場所に「Powered by ERNIE」という正確な文言を表示する必要があります。

蒸留を計画している人に指摘しておく価値のある条項もある。ライセンスでは、素材またはその出力を、モデル自体またはその派生物以外の他のAIモデルの改善に使用することが禁じられている。Flash Baseの出力でより小さな生徒モデルを訓練することは許諾範囲内だが、それらで異なるアーキテクチャを訓練することは範囲外だ。

Light DTにはライセンス供与すべき重みがないため、こうした問題は一切ありません。得られるのは利用規約契約と料金表であり、これは法務チームにとってはるかに小さな対象範囲であり、野心にとってもはるかに小さな範囲です。

機能: それぞれが初期状態でできることと、できないこと

• 推論制御 — Light DT は4つのエフォートレベル（max、high、low、none）を提供し、デフォルトは max です。Flash Base には推論モードがまったくありません。これは補完モデルであり、推論動作を組み込むには自分でトレーニングする必要があります。

• ツール呼び出し — Light DT は、ツール選択の強制を伴う関数呼び出し、構造化出力、JSON 応答形式をサポートしています。Flash Base は、その周辺に実装するものを何でもサポートします。

• モダリティ — どちらもテキスト入力・テキスト出力です。どちらも画像は扱わず、スキャンした文書をあなたに代わって読み取ることもありません。

• 長いコンテキスト — Light DTは圧縮キャッシュ設計により1,024,000トークンをうたっている。Flash Baseはファインチューニングと推論中に1Mをサポートするが、その長さを8枚のカードで扱う場合、KVキャッシュの予算が厳しい制約となり、BaiduがFlash自身のアテンションに組み込んだ圧縮 — 43層のうち37層でのHeavily Compressed Attention — こそが、それをそもそも実現可能にしている。

• 評価 — Flash Base はベンダー比較表を全面的に公開している：MMLU 93.3、MMLU-Pro 78.4、GPQA 60.2、HumanEval+ 82.3、LiveCodeBench 40.1、HELMET-RAG 71.5、LongBench-v2 48.7。これらは DeepSeek-V4-Flash-Base、Hy3-preview-Base、MiMo-V2.5-Base を同一のパイプラインで測定した結果との比較である。ただし、これらは Baidu 自身の数値であり、Baidu が実行したものであるため、その前提で読むべきだ。Light DT は一切何も公開していない。

その最後の一行こそ、買い手にとって最も重要な非対称性だ。Flash Base なら少なくとも主張を検証できる——重みをダウンロードし、自分で評価を実行し、ベンダーの表が自分のデータでも成り立つか確かめられる。Light DT は、その仕組みを信じるしかない。入手できる唯一の証拠が、製品コピーの一段落だけだからだ。

ルーターが適する場面と、適さない場面

現時点で、これらのモデルはいずれもOrcaRouterのカタログにはありません。そうでないと言うのは、読者の一週間を無駄にする類のことです。ルーターが変えるのは、判断の形です。

Flash Base ルートを選ぶなら、品質は測定できるものの提供コストは固定できないモデルに資本と人材を投じることになります。賢明なアーキテクチャは、ノードが満杯の日、バッチがコールドな日、評価実行がカードを占有している日に備えて、同じインターフェースの背後にホステッドモデルをフォールバックとして保持することです。Light DT ルートを選ぶなら、背後に第2のプロバイダーもなく、価格が変わっても移せる重みもない、単一ベンダーのエンドポイントにコミットすることになります。

どちらにしても失敗の形は同じだ。長いコンテキストのワークロードが1つのモデルに固定され、代替案ならいくらかかったはずかを比較する手段がない。モデルごとの価格表を備えたルーティング済みエンドポイントが解決するのはまさにこれだ — あなたの代わりに選択を決めるのではなく、その選択のコストを四半期ごとではなくリクエストごとに可視化することで。

どちらを選ぶべきですか

{{1}}ERNIE 5.5 Flash Base{{/1}}は、{{2}}サービング上の問題ではなくトレーニング上の問題{{/2}}を抱えている場合に選ぶべきです。つまり、{{3}}280Bのスパースな出発点{{/3}}を求め、{{4}}それをファインチューニングする予定があり、{{5}}ユーザーとインフラがEU、英国、韓国の外にあり{{/5}}、かつ{{6}}収益しきい値を下回っているか、Baiduに許諾を求める用意がある{{/6}}場合です。{{7}}ベンダーのベンチマーク表{{/7}}は{{8}}妥当性を示せるベースライン{{/8}}を与え、{{9}}ウェイト{{/9}}があるため{{10}}誰もモデルをあなたから取り上げることはできません{{/10}}。

コンテキストウィンドウが要点なら、ERNIE Light DT 1.0を選ぶべきだ。圧縮キャッシュを通じて100万トークンを提供し、調整可能な推論バジェットとツール呼び出しを備えている——これは特定の用途向けの特定製品であり、長い検索取得文書、長いエージェントのトランスクリプト、長時間実行されるセッションに適している。キャッシュの予算を自前で持つことを避けるためにトークンあたり割増を払うのは、妥当なトレードオフだ。

プロンプトが短いなら、どちらも選ぶ必要はない。1リクエスト8,000トークンでは、双方のアーキテクチャにまつわる話は一切無関係であり、入力100万トークンあたり1.13ドルは、10分の1の価格のモデルが同じようにこなせることを実行するための、単に高価な方法にすぎない。