ERNIE 5.5 Flash против ERNIE 5.5 Flash Base: один можно скачать, а другой — только арендовать

Baidu теперь выпустила обе половины одной и той же модели — и в неправильном порядке. ERNIE 5.5 Flash Base — контрольная точка на 280 миллиардов параметров, из которых 14 миллиардов активны на каждый токен, — появилась на Hugging Face 5 ноября 2026 года вместе с двадцатистраничным техническим релизом, тридцатью строками бенчмарков и лицензией, для чтения которой нужен юрист. Шесть дней спустя, 10 ноября, ERNIE 5.5 Flash появилась как платный эндпоинт на Baidu Qianfan по цене $0.28 за миллион входных токенов и $1.13 за миллион выходных — без объявления, без карточки модели и без какой-либо таблицы оценок. Так что выбор между ERNIE 5.5 Flash и ERNIE 5.5 Flash Base — это не выбор между большой моделью и маленькой. Это выбор между артефактом, который можно изучить, и тем, который можно реально вызвать. Базовые модели, с которыми вы бы сравнивали любой из ERNIE, тарифицируются по списочным ценам провайдеров, при этом комиссия OrcaRouter указана как $0.00 в каждой строке, так что сравнительный прогон стоит одного ключа и одного счёта.

Те же веса, два разных конечных состояния

Базовый чекпоинт — это конец предобучения, и ничего больше. Он дополняет текст. Он не следует инструкциям, не удерживает системный промпт, не вызывает инструменты и не отклоняет запросы, потому что эти поведения формируются постобучением, а у этого чекпоинта его не было. Baidu говорит об этом прямо: репозиторий — это «чекпоинт на конец предобучения, до любого промежуточного или постобучения», позиционируемый как отправная точка для исследований адаптации к домену, инструкционной тонкой настройки и обучения с подкреплением.

ERNIE 5.5 Flash — это то, что из него сделало постобучение. Он отвечает на запросы, поддерживает вызов функций и структурированные выходные данные, а перед ответом рассуждает. В сколько-нибудь практическом смысле это не версии друг друга: одно — входные данные для обучения, другое — продукт, и именно эта практическая разница определяет всё решение.

• Параметры — 280B всего, 14B активных на каждый токен, разрежённая смесь экспертов, с обеих сторон. Та же архитектура.

• Размер загрузки — 288 ГБ в 139 файлах в репозитории FP8, а рядом с ним есть отдельный репозиторий BF16. Именно на эту цифру следует ориентироваться при планировании, а не на удвоенное количество параметров.

• Контекст — 128,000 токенов во время обучения, при этом выпущенная конфигурация установлена на 1,048,576 для дообучения и инференса. Обслуживаемая модель указана с 1,024,000 входных токенов — это то же окно, округлённое вниз для тарифной карты, а не другая возможность.

• Потолок вывода — у базового чекпоинта его, можно сказать, нет; обслуживаемая модель допускает 921,600 выходных токенов, потому что она рассуждает при каждом запросе, и ей нельзя это запретить.

• Модальность — текст на входе, текст на выходе, с обеих сторон. Никаких изображений, аудио, PDF. Любая задача, в которой есть скриншот, вне области применения для обоих, и это не изменится с помощью дообучения.

• Цена — веса бесплатны по лицензии с территориальными ограничениями; API стоит $0.28 и $1.13 за миллион токенов, а кэшированный ввод — $0.028.

• Независимая оценка — ни у одного из них её нет. Artificial Analysis содержит строки ERNIE 4.5 и ERNIE 5.0 и вообще не содержит строки ERNIE 5.5.

Документация изложена ровно в обратном порядке.

Для базового чекпоинта Baidu опубликовала по-настоящему подробный технический релиз: архитектуру (43 слоя, 512 маршрутизируемых экспертов на слой MoE с выбором top-10 плюс общий эксперт), бюджет обучения (33,5 трлн токенов с оптимизатором Muon), устройство механизма внимания, токенизатор, рецепты обслуживания для vLLM и SGLang и таблицу бенчмарков, включающую строки, в которых модель проигрывает. ChineseSimpleQA показывает 73,0 против 75,3 у DeepSeek. BBH с цепочкой рассуждений — это тройная ничья в пределах шума. Это форма таблицы, которую кто-то построил, а не таблицы, которую кто-то выбрал, и это тот тип раскрытия, который даёт модели право на справедливое рассмотрение.

Для чат-модели Baidu опубликовала цену. Нет отсечки знаний. Нет оценки. Нет заявления о том, чем дообученная модель отличается от чекпоинта в чём-либо, кроме поведения. Описание, прикреплённое к эндпоинту, — это три предложения об архитектуре и скорости: 280 миллиардов общих параметров, 14 миллиардов активных, окно в один миллион токенов, более 200 токенов в секунду — и ничего не говорится о качестве.

Следствие состоит в том, что два артефакта оцениваются на основе несовместимых свидетельств. Все доступные сведения об ERNIE 5.5 Flash Base получены с помощью собственного стенда Baidu при сравнении с выбранными Baidu базовыми моделями, и все они описывают модель, не способную следовать инструкциям. Все доступные сведения об ERNIE 5.5 Flash — это тарифная карта. Любой, кто приводит значение MMLU-Pro базового чекпоинта, равное 78,4, как доказательство о чат-модели, совершает самую распространённую ошибку, возможную в этом сравнении: оценки базовых моделей и оценки инструктивных моделей измеряют разные вещи, и их нельзя вычитать, наследовать или экстраполировать.

Лицензия — это та часть, которую люди пропускают.

Веса доступны для скачивания, но это не то же самое, что открытый исходный код. Лицензионное соглашение ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0 от 5 ноября 2026 года, регулируемое законодательством Гонконга, ограничивает предоставление прав по территории и по размеру выручки:

• Территория — использование, воспроизведение, модификация и распространение лицензируются повсюду «кроме Европейского союза, Соединённого Королевства и Южной Кореи». Для компании, зарегистрированной в любой из этих трёх юрисдикций, это не вопрос коммерческих условий — это отказ.

• Выручка — бесплатно при годовой связанной выручке до {{1}}50 млн долларов США{{/1}}, причём даже ниже этого порога требуется однократное уведомление Baidu. Выше него использование должно быть приостановлено до получения письменного разрешения. Связанная выручка агрегируется по продуктам и аффилированным компаниям, поэтому порог наступает раньше, чем следует из отчёта о прибылях и убытках отдельного продукта.

• Указание авторства — каждый коммерческий продукт должен заметно отображать "Powered by ERNIE".

• Выходные данные — не могут использоваться для улучшения какой-либо другой модели. Обучение производной модели разрешено; дистилляция этой модели во что-либо другое — нет.

Ничто из этого не применимо к вызовам, выполняемым через API Baidu. Хостинговый маршрут регулируется условиями коммерческого API, а не лицензией на веса, поэтому европейская команда, лишённая доступа к скачиванию, всё равно может арендовать модель по токенам — и это, без лишнего шума, один из самых весомых аргументов в пользу эндпоинта, а не репозитория.

Какой именно тебе нужен

Решение вытекает из трёх вопросов, и ни один из них не «кто умнее».

Сможете ли вы запустить 288 ГБ? Если нет, базовый чекпоинт не рассматривается независимо от его условий, и сравнение сводится к «использовать API или использовать другую модель». Смесь экспертов на 280B с 14B активных параметров дешева в обслуживании на токен и дорога в размещении на одной машине, и именно в разрыве между этими двумя фактами умирает большинство планов самостоятельного хостинга.

Ваша задача фиксирована и выполняется в больших объёмах? Это единственный случай, когда с экономической точки зрения выигрывают веса. Одна узкая задача — классификация, извлечение, преобразование для конкретной предметной области — дообученная поверх базового чекпоинта, амортизирует затраты на обучение и затем ничего не стоит за вызов. Платить $1.13 за миллион выходных токенов вечно за задачу, которой вы могли бы владеть, — это постепенная утечка средств, а цена базового чекпоинта в лицензионных условиях рассчитана именно на такого покупателя.

Нужно, чтобы это заработало уже на этой неделе? Тогда это эндпоинт, потому что fine-tune на 280 млрд параметров — это статья бюджета и календарный квартал, а не один послеобеденный час. API уже сегодня даёт вам модель с вызовом инструментов, рассуждением и входом на миллион токенов — недокументированную — по цене примерно вдвое выше, чем у конкурентов уровня Flash, и это не выглядит явно неоправданным.

То, чего никому не следует делать, — это считать эти две вещи взаимозаменяемыми при оценке. Оценки базового чекпоинта не дают предварительного представления о качестве API, и цена API не является свидетельством качества API. Единственное измерение, которое что-либо решает, — ваше собственное: фиксированный набор промптов, прогнанный через эндпоинт, подсчитанный в выходных токенах и сравнённый с тем, что вы собирались использовать вместо него.

Прогон обоих вопросов через один ключ

Сравнительная часть этой работы не требует аккаунта Baidu. OrcaRouter маршрутизирует более 200 моделей через один ключ, совместимый с OpenAI, по прайсовой цене провайдера без наценки: MiniMax M3.1 Flash за $0.15 и $0.60, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen 3.8 Flash и Gemini 3.8 Flash — всё это есть, а автоматическое переключение при сбое не даёт прогону бенчмарка прерваться, когда провайдер сбоит посреди серии. ERNIE 5.5 Flash среди них нет — в каталоге отсутствует запись ERNIE, и нет эндпоинта Baidu, на который мы могли бы маршрутизировать, — поэтому эндпоинт приходится вызывать через собственный API Baidu, а его показатели переносить вручную.

Эту асимметрию стоит назвать прямо, а не обходить: модель, которую можно скачать, бесплатна и непригодна без проведения обучения; модель, к которой можно обратиться, недокументирована и доступна ровно через одного поставщика; а модели, с которыми вы бы проводили сравнение, доступны через один маршрутизируемый ключ. Два из этих трёх фактов изменятся. Пункт о лицензии, вероятно, нет.

На что обратить внимание — уже, чем сама модель. Карточка модели ERNIE 5.5 Flash с таблицей оценок сделала бы это сравнение разрешимым. Второй провайдер, предоставляющий доступ к превью, сделал бы его аптайм и цену конкурентоспособными. А независимая оценка от трекера, использующего собственный испытательный стенд, уладила бы за полдня то, что не может сделать двухнедельное чтение спецификаций, — потому что сейчас честная сводка такова: Baidu задокументировал ту половину модели, которой никто не может пользоваться, а ту половину, которой могут пользоваться все, оставил принимать на веру.