百度开源 ERNIE-5.5-Flash-Base：280B 总参 / 14B 激活 MoE，预训练 33.5T，厂商口径 MMLU 93.3

核心背景与行业痛点

开源权重常是后训练对话版，二次预训练与公平对比成本高。百度 11 月 5 日放出 ERNIE-5.5-Flash-Base：预训练结束点纯文本基座，方便领域适配、指令微调与 RL；后训练版「随后发布」，当前不是聊天成品。

架构亮点与底层机制

280B 总参、每 token 激活 14B；43 层（1 稠密 + 42 MoE），512 专家 top-10 加 1 共享。注意力为 37 层 HCA（每 128 token 压成一条缓存）与 6 层 MLA+DSA。另有 Multi-Router、VHA、ECHO 等。权重提供 FP8/BF16，文档含 SGLang、vLLM 示例。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

以下为百度统一评测管线的厂商口径，对比同类基座。考试：MMLU 93.3、MMLU-Pro 78.4。代码：HumanEval+ 82.3、LiveCodeBench 40.1。长文：RepoQA 91.7、LongBench-v2 48.7。第三方复现未在此断言；不编造额外跑分。

开发者实战落地与开箱指南

下载：Hugging Face baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base、ModelScope 与官网博文。基座走 completions，需 BOS。许可为自定义协议：排除欧盟/英国/韩国；相关年营收超 5000 万美元须书面授权。部署前读 LICENSE。