百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型
先了解这件事
百度于 11 月 5 日开源 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型权重。该模型为稀疏 MoE 架构，总参数 280B、每 token 激活 14B，在 33.5T tokens 上预训练，微调和推理支持最多 1M token 上下文，提供 FP8 与 BF16 两个版本，并联合 vLLM、SGLang 提供生态支持。百度称其在多个基准上达到同规模基座模型的 SOTA。 权重直接来自预训练，无中期或后期训练、指令微调或 RLHF，便于研究者在同一 checkpoint 上对比不同方法。机器之心报道称文心 5.5 Flash 正式版预计很快也会发布。 许可条款有限制：条款完全排除欧盟、英国和韩国；当部署方相关商业收入超过 5000 万美元时，继续商用需获得百度书面授权。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Startup Fortune百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base：280B 参数稀疏 MoE 模型
百度于 11 月 5 日在 Hugging Face 开源 ERNIE-5.5-Flash-Base 预训练 checkpoint，总参数 280B，每 token 仅激活 14B，主打低成本快速推理。
- Tony Huang (@tphuang)百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base 稀疏 MoE 基座模型权重
百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型权重，为稀疏 MoE 架构，总参数 280B、每 token 激活 14B，在多个基准上达到同规模基座模型的 SOTA。模型预训练 33.5T tokens，微调和推理支持最多 1M token 上下文，提供 FP8 与 BF16 权重，权重直接来自预训练，无中期或后期训练，方便在相同 checkpoint 上对比不同方法。
- 机器之心百度开源文心5.5 Flash Base：280B 总参数、14B 激活的 MoE 基座模型
百度于 11 月 5 日发布并开源新一代基座模型文心 5.5 Flash Base（ERNIE 5.5 Flash Base）权重。该模型为稀疏 MoE 架构，总参数量 280B、每 token 激活 14B，在 33.5T tokens 上从零预训练，训练上下文 128K、推理与微调外扩至 1M，已联合 vLLM、SGLang 提供生态支持。
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