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百度发布Ernie5.1:预训练成本骤降94%,性能挺进全球Search排行榜前四

陌敏姑娘_8010

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发布时间:2026-05-12 15:58:03

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来源于php中文网

原创

百度于2026年5月11日官宣推出全新一代语言模型ernie5.1,该模型源自今年1月发布的、参数规模达2.4万亿的ernie5.0预训练基座,并在其基础上进行高效提炼与优化。依托首创的“一次性弹性训练框架”,百度可在单次训练过程中同步调优多个不同规模的子模型,从而将ernie5.1的预训练开销压缩至同类竞品的6%。

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百度发布Ernie5.1:预训练成本骤降94%,性能挺进全球Search排行榜前四

截至5月9日,Ernie5.1在Arena Search全球权威榜单中斩获1223分,稳居全球第四、国内榜首,充分印证其在计算资源利用效率与综合性能之间的卓越平衡性。

在模型架构设计上,Ernie5.1支持深度、宽度及活跃专家数量的动态调节,整体参数量较前代缩减至约三分之一,单次推理所激活的有效参数亦下降近50%。为应对多任务协同训练中普遍存在的“跷跷板效应”,百度构建了四阶段精细化后训练体系:并行开展代码理解、逻辑推理与智能代理三类专家模型的专业化训练,并融合策略蒸馏与强化学习技术,有效破解了编程能力提升常以削弱创意生成为代价的行业顽疾。同时,重构后的强化学习底层架构实现了模型更新、响应生成与效果评估三大环节的解耦运行,再辅以统一适配的低精度计算库,大幅增强了超大规模训练过程的鲁棒性与稳定性。

Baoyu Danger Gemini Web
Baoyu Danger Gemini Web

通过逆向工程的Gemini网页API生成图像和文本。支持文本生成、提示词图像生成以及用于视觉输入的参考图像等。

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百度发布Ernie5.1:预训练成本骤降94%,性能挺进全球Search排行榜前四

当前,Ernie5.1已全面接入百度AI Studio开发平台及多款面向内容创作的应用生态。尽管模型权重暂未对外开源,但其在GPQA、MMLU-Pro等高难度基准测试中展现出与Gemini3.1Pro相当的复杂推理能力,标志着大模型领域的竞争焦点正加速从单纯追求参数规模,转向更注重能效比与垂直场景深度适配的新阶段。

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