Baidu publica ERNIE 5.5 Flash Base, un modelo abierto de 280.000 millones de parámetros sin ajuste fino
Hecho Qué ha ocurrido
Baidu ha publicado ERNIE-5.5-Flash-Base, un modelo fundacional abierto de arquitectura mezcla de expertos con 280.000 millones de parámetros, 14.000 millones activos por entrada y preentrenamiento con 33,5 billones de tokens. Se distribuye sin ajuste fino ni posentrenamiento, y los pesos están disponibles en Hugging Face en FP8 y BF16. Según Baidu, compite en razonamiento, código y tareas de contexto largo con modelos abiertos de tamaño similar como DeepSeek V4 Flash o MiMo V2.5.
Resumen generado mediante IA a partir de The Decoder (original en inglés). Naturaleza de la información: declaración de parte interesada.
Análisis Por qué importa
Ofrece a equipos técnicos un modelo base abierto de gran escala sobre el que construir versiones propias, aunque sin la versión posentrenada que Baidu anuncia como pendiente.
- Quién se ve afectado
- Equipos de desarrollo e investigación que trabajan con modelos abiertos y empresas que valoran alternativas a APIs cerradas.
- Qué puede cambiar
- Podría ampliar la oferta de modelos base abiertos disponibles para ajuste propio, siempre que las cifras de rendimiento se confirmen de forma independiente.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
La publicación de la versión posentrenada anunciada, las evaluaciones independientes frente a DeepSeek V4 Flash y MiMo V2.5, y la adopción de los pesos en la comunidad.
Enviar esta noticia por correo
Enviado. Revisa que llegue a la bandeja de entrada de quien lo reciba.
La dirección no parece válida.
Has enviado varios correos seguidos. Espera un rato.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
No se ha podido enviar. Inténtalo de nuevo en unos minutos.
Fuente original: The Decoder. La referencia es siempre el artículo original.
Ver fuente original ↗LLMmodelos de mezcla de expertos Baidu Baidu código abierto ERNIE 5.5 Hugging Face
Relacionadas
Meta publica los pesos de Muse Spark Open, su modelo abierto de 816.000 millones de parámetros
Meta publicó los pesos de Muse Spark Open, un modelo de mezcla de expertos de 816.000 millones de parámetros que puede descargarse desde Hugging Face. Según la…
Por qué importaUn modelo de este tamaño con pesos abiertos y licencia comercial amplía las opciones para desarrollar aplicaciones y agentes sin depender de una API…
Alibaba lanza Qwen3.8-Flash-Next, modelo multimodal MoE abierto con arquitectura de Qwen4
Alibaba ha publicado Qwen3.8-Flash-Next, un modelo de pesos abiertos multimodal basado en mezcla de expertos (MoE) con 125 mil millones de parámetros pero solo…
Por qué importaLa publicación de un modelo abierto de gran escala que anticipa la arquitectura de Qwen4 permite a desarrolladores y empresas acceder a capacidades…
Alibaba lanza Qwen3.5, modelo multimodal con 397B parámetros y velocidad 19x superior
Alibaba ha publicado Qwen3.5-397B-A17B, un modelo de código abierto con 397 mil millones de parámetros totales pero solo 17 mil millones activos por consulta…
Por qué importaDemuestra que los laboratorios chinos de IA mantienen ritmo acelerado de innovación en modelos abiertos, compitiendo directamente con GPT-5.2, Claude…
Tencent lanza Hy4, modelo de 770B parámetros con razonamiento integrado
Tencent ha publicado Hy4 Preview, un modelo de lenguaje de código abierto con 770B parámetros totales (49B activos), ventana de contexto de 1M tokens y 1.56TB…
Por qué importaLa publicación de un modelo de código abierto de gran escala con capacidades de razonamiento integrado amplía las opciones disponibles para empresas…
Tu opinión
Te hemos enviado un correo para confirmar tu dirección. El comentario se procesará cuando pulses el enlace.
Gracias. Tu comentario se publicará cuando lo revise el equipo (los primeros comentarios de cada persona se moderan).
Comentario publicado. Gracias por participar.
No se puede comentar aquí.
Indica un nombre (de 2 a 60 caracteres).
El correo no parece válido.
El comentario debe tener entre 10 y 2.000 caracteres.
Demasiados enlaces en el comentario.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
Has alcanzado el límite diario de comentarios.
Demasiados comentarios seguidos. Espera un rato.
No se ha podido enviar el correo de confirmación. Inténtalo de nuevo en unos minutos.