百度发布 ERNIE 5.5 Flash Preview：280B 总参、14B 激活，免费路由已在 OpenRouter 承接真实流量

11 月 11 日，百度在推出 ERNIE 5.5 Flash Preview。按页面的说法，这是基于此前发布的构建的首个后训练模型：总参数 280B、激活参数 14B，支持 1M token 上下文，主打编程、3D 建模、知识工作与内容创作。API 已上线百度千帆（Qianfan）平台，后训练权重承诺「即将」以 Apache 2.0 协议开源——截至发布页，权重本身尚未放出。

发布之外还有一个可以从外部核验的进展：在模型聚合平台 OpenRouter 上，免费路由已处于生产可用状态，由百度直接托管。页面统计显示，该路由吞吐为 88 tok/s（每秒输出 token 数，P50 中位数口径），流量最大的调用方 Kilo Code 已产生约 220 亿 token。这些数字来自 OpenRouter 平台统计，未经独立复核，但它们意味着模型已经在生产环境承接真实流量，而不是停留在发布口径。

官方定位：一个训练未完成的中间版本

发布页给这版模型标明了边界：它是后训练过程的中间检查点（intermediate checkpoint），「已与其体量级别的模型具有竞争力，但由于训练尚未完成，部分能力可能仍有欠缺」；后训练仍在进行，正式版将持续改进。官方同时称它在能力与推理效率之间取得平衡，「在各主要基准上取得有竞争力的分数，同时保持解码速度」——这些都是厂商自述。

调用入口已经开通：千帆平台的已挂出 ERNIE 5.5 Flash Preview。

OpenRouter 上的免费路由：往返延迟 2.45 秒，可用性 99.76%

OpenRouter 页面显示，这条免费路由只有一家接入方（provider）——百度自己，输入与输出均免费，OpenRouter 将每个请求直接转发给它，不做二次路由。延迟方面，页面统计的往返延迟为 2.45 秒（P50）；可用性方面，过去 24 小时与过去三天均为 99.76%，三天内「可达率」（uptime，即至少一家接入方有响应的时间占比）为 99.99%。

应用侧排行显示了谁在真实调用：排在首位的是开源编程 agent（智能体）Kilo Code——一个覆盖 VS Code、JetBrains 与 CLI 的编程工具，约 220 亿 token；第二名 Hermes Agent（Nous Research 的开源自主 agent）26.8 亿 token，其后是 omp（12.9 亿）、Claude Code（Anthropic 的编程 agent，12.5 亿）和 ZCode（11.6 亿）。前五名合计 285 亿 token，其余应用合计 199 亿，前五名里有三个是编程类工具。页面同时注明：该模型目前不支持欧盟区域内路由（EU in-region routing）。

一次 11 小时的编码任务，写出一个 UE 5.8 武侠游戏

发布页的演示全部在 agent harness（代理执行框架）中端到端完成，页面对外部素材逐项署名。

演示的主角是一款名为 Yunxiu Xing 的武侠游戏：Unreal Engine 5.8 第三人称视角，场景设在张家界的砂岩峰林和一座崖顶寺庙。百度称，模型在单次 11 小时的编码任务里把分属数代 Unreal Engine 的素材合并进同一个 UE 5.8 工程，并用 C++ 写完整个游戏；由于是纯文本模型、看不到画面，它把试玩中发现的问题——角色悬空、跑动方向不一致、镜头错位——逐一改写成代码里的可度量测试，再靠持续增长的测试套件和试玩反馈推进迭代，直到开发目标全部达成。

第二个演示从完整的游戏设计文档出发，用 Cocos、Unity、LayaAir、PixiJS 与 Canvas 2D 构建了近 100 个手游小游戏，覆盖弹幕射击、Roguelike、塔防、竞速、卡牌 RPG、城市建造、物理解谜与互动小说，展示视频收录了其中 24 个。页面称多数游戏把规则与表现分离、以确定性模拟运行规则，机器人通关、状态空间搜索和关卡回放可以自动检验每关能否通关、数值是否平衡。

3D 方向的演示由两个 agent 分工完成：一个通过 Blender Python API 建机场，自己在地图平台上找到布局矢量数据（来自 OpenStreetMap），按需下载植被、车辆和地勤设备，再参数化建模航站楼与飞行区；另一个用同一套 API 从截面放样机身与机翼、模块化装配出一架客机，并装进驾驶舱、两层客舱和货舱。两个工程最后对齐比例、位置与镜头，用 Cycles 与 OptiX 逐帧 GPU 渲染，经 FFmpeg 剪辑成片。

其余演示还包括：用 Blender 复刻日本法隆寺（Hōryū-ji）、用 FreeCAD 建 W16 发动机与百度国际大厦（深圳）双塔、参照玉兔二号设计月面漫游车概念；一份 20 页的 AI 数据中心电价研报和一份基于 4,169 份美国联邦碰撞报告的 24 页自动驾驶研报；一首 6 分 34 秒的原创管弦乐；以及一部 116 秒、由超过 1 万行 Python 代码驱动的 2D 动画短片。官方称，知识工作方向为此搭建了 30 万个训练工作区（含 1,000 万份参考文件、40 多种文件类型），视频创作方向搭建了超过 15 万个创作环境，后者迄今产出约 5,300 分钟成片。以上演示均由百度自行放出。

八项基准：两项居首，六项落后

发布页随文给出的基准图表覆盖 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1、AutomationBench、APEX-Agents 1.1、DRACO、SpreadsheetBench V2、OfficeQA Pro V2 与 Agents' Last Exam (CLI) 八项基准，对比对象为 Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、Hy4、DeepSeek V4.1 Flash 1017、GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash，图表注明「* indicates self-evaluated scores」（带星号为自评分数）。

按图上数字，ERNIE 5.5 Flash Preview 在两项居首：AutomationBench 得 61.9，高于 Claude Opus 5.5 的 58.0；SpreadsheetBench V2 得 36.4，高于 Claude Opus 5.5 的 35.1。其余六项未登顶：Terminal-Bench 4.0 得 46.5，低于 Claude Opus 5.5 的 63.6* 与 GPT-6.1 Sol 的 56.1；Agents' Last Exam (CLI) 得 29.0，低于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 35.2；DRACO 得 84.9，低于 Hy4 的 90.7；DeepSWE v1.1、APEX-Agents 1.1 与 OfficeQA Pro V2 分别得 71.2、64.2 与 67.9，对应的最高分是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 77.0、Hy4 的 75.0* 与 GPT-6.1 Sol 的 70.0*。

图表数字由百度随发布页公布，属于厂商自报成绩。

权重承诺 Apache 2.0 开源，日期未定

权重是这次发布中尚未兑现的部分。发布页写明后训练权重将以 Apache 2.0 协议开源，措辞是「即将」；截至 11 月 12 日发稿前核验，发布页没有附任何权重下载，OpenRouter 页面则已经挂出指向的链接。

在权重放出之前，已知的调用入口是千帆平台的 API 详情页，以及 OpenRouter 上这条免费路由。至于权重何时放出，发布页和 OpenRouter 页面都没有给出日期。

参考链接

百度官方发布页：Introducing ERNIE 5.5 Flash Preview —
ERNIE 5.5 Flash Base 发布页 —
OpenRouter 模型页：baidu/ernie-5.5-flash-preview:free —
百度千帆平台 ERNIE 5.5 Flash Preview 模型详情页 —
Hugging Face 权重页（由 OpenRouter 页面链接）—