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Decrypt2026-05-11 20:46:16

Baidu 的新 AI 已經超越了頂級模型，且構建成本降低了 94%

ORIGINALBaidu's New AI Is Already Beating Top Models and Cost 94% Less to Build
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简讯 - Baidu 表示 ERNIE 5.1 的预训练成本仅为同类 AI 模型支出的 6% - 尽管如此，该模型在 LMArena Search 排行榜上仍位列全球第四。 - Baidu 将该模型压缩至其前身 ERNIE 5.0 总参数的三分之一左右，且未牺牲旗舰级的性能。 Baidu（中国的 Google）于上周晚些时候正式发布了 ERNIE 5.1，其核心数据令人难以忽视：该模型的训练成本比同等规模的同类 AI 系统低约 94%。 为了说明这一点，训练一个前沿 AI 模型通常需要数百万（甚至数十亿）美元的算力成本。Baidu 控制着中国 76% 以上的搜索市场，并在 Nasdaq 上市（代码：BIDU），该公司声称其以约二十分之一的成本实现了同等级别的性能。 其秘诀被称为“多维弹性预训练”（multi-dimensional elastic pre-training）。Baidu 没有从零开始构建 ERNIE 5.1，而是从其现有的 ERNIE 5.0 架构（于 2026 年 1 月发布）中提取了一个优化的子网络，并对其进行了压缩。总参数降至原始参数的三分之一左右。活跃参数（在对话过程中实际工作的参数）减少了一半。结果是一个更精简的模型，它继承了其大型父模型的知识库，而无需重复支付全部训练费用。 在 LMArena Search Arena（一个由真实用户在实时网络搜索任务中比较 AI 模型，并由人类偏好进行评分的排行榜）上，ERNIE 5.1 获得了 1,223 分，位居全球第四，在中国所有模型中排名第一。其智能体能力（处理多步骤任务的能力，如填写电子表格或自主浏览网页）超过了之前的中国基准设定者 DeepSeek-V4-Pro。 对于西方观察者来说，ERNIE 可能听起来是一个陌生的名字，但它实际上是中国的一个主要模型。Baidu 于 2023 年 8 月推出了 Ernie Bot，该聊天机器人在当年 12 月就在中国达到了 1 亿用户——这一速度快于大多数中国竞争对手，尽管仍慢于 ChatGPT 创下的两个月达到同一里程碑的全球纪录。 这种效率视角呼应了 DeepSeek 在 2025 年 1 月对 AI 行业所做的事情。当这家中国初创公司发布 R1（一个以低 98% 的查询成本匹配 OpenAI 的 o1 的模型）时，它引发了 Nvidia 市值 6000 亿美元的蒸发，并迫使每一家大型 AI 实验室重新思考：单纯堆砌算力是否是唯一可行的策略。ERNIE 5.1 是另一种效率故事——侧重于训练端而非推理端——但其核心信息是一样的：中国实验室不断找到以更少资源实现更多成果的方法。 训练后的流水线也值得注意。Baidu 构建了一个四阶段强化学习系统，称为 MOPD（Multi-Teacher On-Policy Distillation）。Baidu 没有试图一次性教授所有技能（这往往会导致“跷跷板效应”，例如提高数学性能会损害创意写作），而是并行训练了针对代码、推理和智能体任务的专家模型，然后将它们全部蒸馏成一个统一的模型。最后的在线强化学习阶段处理开放式对话和创意输出，保留了蒸馏过程无法很好捕捉的内容。 理论上，这意味着所有技能的熟练程度都应处于同一水平，而不会优先考虑某一项。 在 GPQA（Graduate-Level Google-Proof Q&A，一项衡量模型是否能回答无法通过 Google 搜索到的专家级科学问题的基准测试）上，ERNIE 5.1 的性能接近领先的西方闭源模型。在 AIME26（针对 2026 年改编的美国数学邀请赛，测试竞争条件下的高级问题解决能力）上，该模型在使用工具辅助推理时得分 99.6%，仅次于 Gemini 3.1 Pro。 Baidu 表示，ERNIE 5.1 已经在中国 10 多个创意和智能体平台上推出，包括 AI 角色扮演平台和短剧生成工具。该模型可通过 ernie.baidu.com 以及 Baidu AI Cloud 平台上的 API 进行访问。 Baidu 将于 5 月 13 日至 14 日在北京举办年度 Create 2026 开发者大会，届时将展示 ERNIE 的最新工业应用。此次活动将成为衡量该公司打算以多大力度将该模型推向企业和全球市场的下一个数据点。
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发布：2026-05-11 20:46:16
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