百度开源文心5.5 Flash Base基座模型
先了解这件事
11月5日，百度发布并开源基座模型文心5.5 Flash Base（ERNIE-5.5-Flash-Base），开放的是预训练终点权重，未经中训练与后训练，开发者可将其作为领域适配、指令微调、推理强化和Agent训练的起点。百度称，经过后训练的正式版文心5.5 Flash将于近期推出。 该模型为稀疏MoE语言模型，总参数2800亿，每个Token激活140亿参数，在33.5万亿个Token上从零完成预训练，最长训练上下文128K，微调与推理支持1M tokens上下文。百度还联合vLLM、SGLang等社区提供开源生态支持。 报道称，该模型在多个基准测试中刷新同尺寸模型的SOTA成绩。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 智东西百度开源文心5.5 Flash Base：280B总参数、14B激活，称同尺寸SOTA
百度发布并开源文心5.5 Flash Base（ERNIE-5.5-Flash-Base），采用稀疏MoE架构，总参数280B、每token激活14B，在33.5T tokens上从零预训练，微调与推理支持1M tokens上下文。
- IT之家百度文心开源发布 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型，总参数 280B
百度文心于 11 月 5 日发布并开源 ERNIE-5.5-Flash-Base，开放 ERNIE 5.5 Flash 预训练终点权重。该模型为稀疏 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，最长训练上下文 128K，微调与推理支持 1M tokens 上下文。
- 量子位百度开源文心5.5 Flash Base 基座模型，多基准刷新同尺寸 SOTA
11月5日，百度正式开源基座模型文心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 万亿个 Token 完成预训练。
- 雷峰网百度开源文心5.5 Flash Base 基座模型，多基准刷新同尺寸 SOTA
11月5日，百度开源基座模型文心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33.5万亿个 Token 完成预训练。
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