百度开源ERNIE 5.5 Flash Base基座模型
先了解这件事
2026年11月5日，百度文心开源发布ERNIE-5.5-Flash-Base基座模型权重。量子位报道称，该模型为MoE（混合专家）架构语言模型，总参数量2800亿，每个token激活140亿参数，使用33.5万亿token语料完成预训练，预训练上下文最高128K，微调与推理支持最长100万token上下文；官方称其在多个基准上刷新同尺寸模型的SOTA。同日IT之家报道与此一致，并补充该模型从零预训练，采用分布式Muon优化器与FP8混合精度技术。11月6日The Decoder报道称，该模型刻意不带微调与后训练发布，属于基座版本，后训练版本将随后推出。各方报道对参数量、训练规模等说法一致，暂无矛盾。目前事件处于开源发布初期，除官方介绍外暂无第三方评测或应用方面的进展报道，后训练版本尚未发布。
AI 根据报道生成 · 8 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- The Decoder：AI News百度发布 2800 亿参数开源基础模型 ERNIE 5.5 Flash Base
百度发布开源基础模型 ERNIE-5.5-Flash-Base，采用 MoE 架构，总参数 2800 亿、每输入激活 140 亿，刻意不带微调与后训练，后训练版本将随后推出。
- IT之家·人工智能百度文心开源发布 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型，总参数 280B 每 token 激活 14B
百度文心于 11 月 5 日开源发布 ERNIE-5.5-Flash-Base 基座模型权重，这是一个稀疏 MoE 语言模型，总参数 280B，每 token 激活 14B，在 33.5T tokens 上从零完成预训练，采用分布式 Muon 优化器与 FP8 混合精度。
- 量子位百度开源文心5.5 Flash Base，官方称多基准刷新同尺寸模型SOTA
百度11月5日开源最新基座模型文心5.5 Flash Base（ERNIE 5.5 Flash Base），采用MoE架构，总参数量2800亿，每个Token激活140亿参数，使用33.5万亿Token完成预训练，预训练上下文最高128K，微调与推理支持最长100万Token上下文。
本事件热度走势
当前热度 20·可比范围峰值 24（11月6日 03:00）·近 24 小时可比范围变化 –
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。