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百度发布开源基座模型 ERNIE 5.5 Flash Base
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AI 综述
2026年11月6日，据 The Decoder 报道，百度发布开源基座模型 ERNIE-5.5-Flash-Base。该模型刻意不做微调或后训练，由开发者自行决定用途，后训练版本将在后续推出。技术细节方面：模型采用 MoE（混合专家）架构，总参数量为 2800 亿（280B），每个输入激活 140 亿（14B）参数；预训练数据规模为 33.5 万亿 token；训练时的上下文长度最长为 128,000 token；在架构设计上，微调和推理阶段可支持最长 100 万 token 的上下文。目前该事件仅此一篇报道，暂无后续进展或矛盾信息。
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最新进展11月6日 01:56
百度发布开源基座模型 ERNIE-5.5-Flash-Base，280B 参数 MoE 架构，后训练版本待推出。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- The Decoder百度发布 2800 亿参数开源基座模型 ERNIE 5.5 Flash Base
百度发布开源基座模型 ERNIE-5.5-Flash-Base，刻意不做微调或后训练，由开发者自行决定用途，后训练版本后续推出。模型采用 MoE 架构，总参数 280B、每输入激活 14B，预训练数据 33.5 万亿 token，训练上下文最长 128,000 token，设计上在微调和推理阶段支持最长 100 万 token 上下文。
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