首页百度推出Ernie 5.1，预训练成本降低94%，跻身全球前四
2026年5月11日，百度正式发布了新一代语言模型Ernie 5.1。 基于今年1月发布的Ernie 5.0预训练模型（该模型拥有2.4万亿个参数），新版本采用了创新的“单次弹性训练框架”。这种方法使百度能够在单次训练周期内优化多种模型规模，将Ernie 5.1的预训练成本降至同类模型的6%。
截至5月9日，Ernie 5.1在Arena Search排行榜上以1223分的成绩位居全球第四、中国模型第一，彰显了其卓越的效率和均衡的性能。
在架构上，Ernie 5.1采用子模型设计，其深度、宽度及活跃专家数量均可调节。其总参数数量仅为前代模型的三分之一，且每次查询激活的有效参数数量也减少了一半左右。为解决多技能训练中常见的“跷跷板效应”，百度实施了四阶段后训练流程。 该方法利用并行化的专用训练代码、推理及代理专家模型，结合策略蒸馏与强化学习，有效解决了在编程能力与创造性推理之间寻求平衡这一全行业面临的挑战。此外，经过重构的强化学习基础设施实现了模型更新、响应生成与评估的解耦。配合标准化的低精度计算库，这显著提升了大规模训练的稳定性。
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